Szőllősy Csilla - Pokrovenszki Krisztián (szerk.): Alba Regia. Annales Musei Stephani Regis - Szent István Király Múzeum közleményei. C. sorozat 44. (Székesfehérvár, 2016)
Tanulmányok/közlemények - Régészet - Pokrovenszki Krisztián et al.: A "négykaréjos templom" hitelesítő feltárás térbeli vetületeinek ábrázolása
Pokrovens^ki Krisztián — Tóth Zoltán - V. Győtjy Ilona — Vajda József. A „négykaréjos templom” hitelesítő feltárás térbeli vetületeinek ábrázolása Az 123D Catch egy online használható alkalmazás, melynél a végtermék már teljesen felépített, textúrázott mesh9 (2. tábla 2). A textúra terén kimondottan szép eredményt kapunk, ellenben picit pontadanabbnak mondható a modell.10 Hátránya még, hogy mindössze 70 képet tölthetünk fel egy időben, viszont az online alkalmazás azt nagy teljesítményű gépeken, hamar feldolgozza és aránylag gyorsan le is tölthetjük a végeredményt. A VisualSfM és az OpenMVG ezzel szemben egy pontosabbnak mondható, arányaiban jobban kidolgozott sűrű pontfelhőt állít elő (3. tábla 1—2), és akár több száz képpel is dolgozhatunk, ha megfelelő erősségű számítógéppel rendelkezünk. Hátrányuk azonban, hogy mesh és textúra előállítására már nem használhatóak, ehhez további programokat kell igénybe venni. A sűrű pontfelhő előállítására mindkét program beépülő modulokat használ, melyek számos hasonló OpenSource szoftver alapjai11 is egyben. Ezek a két különböző algoritmust használó PMVS12 és CMVS13. Ugyanakkor mindhárom alkalmazásról elmondható, hogy georeferálásra nem alkalmas, erre a CloudCompare-t használtuk, mely egyébként — a MeshLab nevű programhoz hasonlóan — pontfelhőből mesh és textúra előállításra is képes. Sem a CloudCompare, sem a MeshLab nem tudja kezelni az EOV14 koordinátákat, mert túl nagyok számukra. Erre megfelelő megoldás lehet, ha elhagyjuk a koordináták első három számjegyét (amennyiben területen belül nem ugrunk km-négyzetet), illetve a CloudCompare felkínálja azt a lehetőséget is, hogy ő maga tolja el a helyiértékeket, mely a végtermékben egyáltalán nem okoz torzulást és más programok számára kimentve az állományunk megtartja koordinátahelyességét. A terepi munka során ügyeltünk rá, hogy a kiválasztott területen minimum 4 illesztőpontot helyezzünk el (4. tábla 1), ebben segítségünkre volt, hogy az ásatási felszín több raszterre volt osztva (4. tábla 2). Ezen felül segédpontoknak tudtuk a metszetszögeket is használni, melyek jól beazonosíthatók voltak a felvételeken. Ideális esetben mindig ugyanazokat a pontokat kéne használni, hogy a különböző mélységekben előkerült jelenségeket egymáshoz képest a lehető legpontosabban dokumentálhassuk (5. tábla). Sajnos erre nem volt mindig lehetőség, így 5—10 cm-es hibahatárral dolgozhattunk. Ezt egyrészt a szoftverek, másrászt a pontok GPS15 alapú bemérése generálta, mely önmagában is hordoz pár cm hibát. A felvételeket részben dőlt állásból, de a mélyebb szelvényeknél egy teleszkópos rúd segítségével közel függőleges tengellyel készítettük. Egyszerre csak kisebb területet, egységet mértünk fel, nem a teljes felületet, hiszen a különböző bontási fázisok dokumentálására helyeztük a hangsúlyt. Elsődleges célunk felszínrajz előállítása volt, ezért a georeferálás után ortogonális nézetben kimentettük a modellünket képként, melyet már könnyen felhasználhattunk a vektorizáláshoz. Ezt a műveletet már a szintén OpenSource QGIS16 programban tettük meg, de egy CAD alkalmazás is megfelelő lehet a célra. Itt fontos megjegyezni, hogy a kiértékelés során nem elegendő csupán az ortofotót használni, mivel azon nem biztos, hogy utólag, számítógépen sikerül minden egyes részt megfelelően azonosítani. Ehhez a területen különböző skicceket kell készíteni, melyeken jelöljük a fontosabb részleteket. Amennyiben nem indokolja a feltárt objektum az azonnali felszedést (pl. falak esetében), akkor másnap lehetőség van a felszínre kivinni a méretarányosan kinyomtatott ortofotókat, melyen már könnyen bejelölhetjük a kívánt részeket.17 UAV18 FOTOGRAMMETRIA Az ásatási területek ortofotomozaikjának vagy felszínmodelljének egyik leggyorsabb előállítási módja a pilóta nélküli repülőeszközökkel (ismertebb nevén: drón) készült digitális felvételekből való elkészítése. Az egyre fejlődő sportkameráknak és az alacsony repülésnek köszönhetően 1—2 cm-es felbontású képek készíthetőek az eszközzel.19 A feltárás során a képek többszörös átfedéséből adódóan nagy pontosságú adatokat nyertünk. Az illesztőpontok meghatározását GNSS20 technológia segítségével végeztük, mely által a kapott modellt az országos vetületi rendszerbe helyeztük a földi fotózáshoz hasonlóan. Másik előnye, hogy a drón a beépített érzékelőjének köszönhetően előre beprogramozott útvonalon készíti a felvételeket. A gyors és kielégítő eredmény elérése érdekében 2—3 másodpercenként érdemes — megfelelő sebesség mellett — fotót készíteni a repülés során, mely szintén automatikusan programozható. A kiértékelt felvétel teljes mértékben fedi az ásatás felületét, alkalmas a felszínrajz elkészítésére (6. tábla 1—2). A 5 Mesh = a pontfelhő alapján készített, háromszögletű síklapokból álló modell. Térinformatikai megfelelője a TIN modell. 10 KERSTEN - LINDSTAEDT 2012,1-10. 11 Pl. OpenDroneMap, Python Photogrammetry Toolbox etc. 12 Patch-based Multi-view Stereo Software; http://www.di.ens.fr/pmvs/ (Utolsó letöltés: 2016. november 14.) 13 Clustering Views for Multi-view Stereo; http://www.di.ens.fr/cmvs/ (Utolsó letöltés: 2016. november 14.) 14 Egységes Országos Vetület 15 Global Positioning System 16 http://www.qgis.org/en/site/ (Utolsó letöltés: 2016. november 14.) 17 Ld. bővebben: POKROVENSZKI - VÁGVÖLGYI - TÓTH 2016. 18 Unmanned Aerial Vehicle - pilóta nélküli légi jármű 19 BALÁZSIÉ - TÓTH 2016. 20 Global Navigational Satellite System 56
