Vízügyi Közlemények, 2021 (103. évfolyam)
2021 / 2. szám - Keve Gábor: Folyami jégfedettség mérése webkamerával
126 Keve Gábor: Folyami jégfedettség mérése webkamerával Megint máskor, a szelvény területén teljesen egyenlőtlenül szóródó sok apró jégtáblát hagyták figyelmen kívül, nyilván aránytalanul több időbe telt volna ezek mindegyikének bepirosítása. Ennek a felismerésnek a birtokában új megoldást kellett találnom a hibaelemzésre, mely az emberi hibákat a lehető legjobban kikerüli. Ugyanakkor rendkívül tanulságos is volt ez az eljárás, hiszen a jövő mérnökeire bíztam a feladatot, jelesül azokra a leendő kollegákra, akik a különböző vízügyi igazgatóságokon éppen ilyen jellegű feladatokat kaphatnak majd. Mánnost a feltárt hibák arra a következtetésre vezettek, hogy a ma mérnökeinek ilyen időigényes és precíziós feladatot adni elég botor dolog, mert az eredmény éppoly bizonytalan lesz, mint a becslésből kapott adatok. Szeretném kihangsúlyozni, hogy ez nem feltétlenül a fiatal hallgatók hibája. Bármennyire közhely is, de rohanó világunkban a túlzott időigénnyel és csekély eredménnyel járó feladatok végrehajtásánál pontosan ez várható. Felismerve, hogy a program a tükörjég esetében alábecsül, ugyanekkor a táblák közötti vízfelületet elhanyagoló manuális feldolgozás jelentősen túlbecsül, nem is folytattam tovább a hibaelemzésnek ezt a módját. 4.2. Egyedileg kalibrált képek felhasználása a hibaelemzéshez Az előzőekben tett megállapítás miatt a vizsgálatra kiválasztott 31 kép mindegyikét egyedi elemzés alá vetettem és a lehető legprecízebb paraméterezéssel addig igazítottam, mígnem a legtökéletesebb egyezésre nem jutottam a jégtáblák felismerését illetően. A módszer azért is elfogadható, mert az automatizált programom ilyen jellegű paraméterezését sosem végzem képenként. A jég-víz küszöbérték meghatározása is automata módon történik, persze ehhez egy, a hibaelemzésnél használttól független, jelentősebb mennyiségű képsorozat tapasztalatait használtam föl. Ily módon előállt egy egyedileg, képenként kalibrált jégfedettségi adatsor, mely immár összehasonlíthatóvá vált a kézi feldolgozással, a becslő eljárásokkal és végül a teljesen automata eljárással. Azt is meg kell jegyeznem, hogy a képenként kalibrált adatsor is hibával terhelt, de az nagyságrendekkel kisebb, mint bármely más eddigi megoldásé. Ezt ugyancsak a képek gyors váltakoztatásával ellenőriztem. 4.3. A különböző eljárások hibáinak összehasonlítása A hibaszámítást azonos módon minden egyes (31 elemből álló) adatsorra elvégeztem. Elsőként egy, a teljes adatsorra jellemző hibajellemzőt számítottam ki és csak azt követően tértem át a részletesebb vizsgálatra. Ez a jellemző pedig a négyzetes középhiba, RMSE (Root-Mean-Square Error) volt.
