Investigation of Camera Focal Length Effect on UAV Photogrammetry Position Accuracy

Öz

Son yıllarda İHA fotogrametri yöntemi Harita Mühendisliği alanında oldukça yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. İHA fotogametri ürünlerine ait konum doğruluklarını etkileyen birçok parametre bulunmaktadır. Bunların başında ise Yer Örnekleme Aralığı (YÖA) gelmektedir. YÖA artıkça konum doğruluğu da düşmektedir. YÖA ise uçuş yüksekliği, kamera piksel boyutu ve odak uzaklığına bağlı olarak değişmektedir. Gerçekleştirilen bu çalışmada odak uzaklığı değeri değiştirilmesiyle oluşan YÖA artışının konum doğruluğuna etkisi incelenmiştir. Bu amaçla aynı çalışma sahasında uçuş yüksekliği ve kamera piksel boyutu sabit tutularak odak uzaklığı değiştirilmiş ve aynı hava koşullarında uçuşlar gerçekleştirilmiştir. Yaklaşık 15 ha’ lık bir alanda 9 adet Yer Kontrol Noktası (YKN)ve 7 adet de Kontrol Noktası (KN) tesis edilmiştir. Dört farklı uçuşta odak uzaklığı sırası ile 16 mm, 20mm, 24 mm ve 35 mm olarak ayarlanmıştır. Fotogrametrik değerlendirmeler sonucunda her bir odak uzaklığı için Kontrol Noktalarına ait RMS değerleri elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda 35 mm yerine 16 mm, 20 mm ve 24 mm odak uzaklığı kullanıldığında sırasıyla YÖA %106, %66 ve %43 artmasına rağmen konum doğruluğunda 20 mm ve 24 mm için ±%10’lik değişim gözlenirken 16 mm için %122’ lik bir değişim gözlenmiştir. Sonuç olarak Odak uzaklığı 20mm’ den daha küçük olduğunda konum doğruluğunda dramatik bir düşüş gözlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• İHA
• Fotogrametri
• Doğruluk
• Odak Uzaklığı

İHA fotogrametrisi konum doğruluğuna kamera odak uzaklığı etkisinin incelenmesi

Öz

Son yıllarda İHA fotogrametri yöntemi Harita Mühendisliği alanında oldukça yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. İHA fotogametri ürünlerine ait konum doğruluklarını etkileyen birçok parametre bulunmaktadır. Bunların başında ise Yer Örnekleme Aralığı (YÖA) gelmektedir. YÖA artıkça konum doğruluğu da düşmektedir. YÖA ise uçuş yüksekliği ve odak uzaklığına bağlı olarak değişmektedir. Gerçekleştirilen bu çalışmada odak uzaklığı değeri değiştirilmesiyle oluşan YÖA artışının konum doğruluğuna etkisi incelenmiştir. Bu amaçla aynı çalışma sahasında uçuş yüksekliği sabit tutularak odak uzaklığı değiştirilmiş ve aynı hava koşullarında uçuşlar gerçekleştirilmiştir. Yaklaşık 15 ha’ lık bir alanda 9 adet Yer Kontrol Noktası (YKN)ve 7 adet de Denetleme Noktası (DN) tesis edilmiştir. Dört farklı uçuşta odak uzaklığı sırası ile 16 mm, 20mm, 24 mm ve 35 mm olarak ayarlanmıştır. Fotogrametrik değerlendirmeler sonucunda her bir odak uzaklığı için Kontrol Noktalarına ait Karesel Ortalama Hata (KOH) değerleri elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlar doğrultusunda 35 mm yerine 16 mm, 20 mm ve 24 mm odak uzaklığı kullanıldığında sırasıyla YÖA %106, %66 ve %43 artmasına rağmen konum doğruluğunda 20 mm ve 24 mm için ±%10’lik değişim gözlenirken 16 mm için %122’ lik bir değişim gözlenmiştir. Sonuç olarak Odak uzaklığı 20mm’ den daha küçük olduğunda konum doğruluğunda dramatik bir düşüş gözlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• İHA
• Fotogrametri
• Doğruluk
• Odak Uzaklığı

Teşekkür

Geomine ARGE Mühendislik Yazılım Danışmanlık Ltd. Şti. ve çalışanlarına çalışmaya sundukları yazılım ve donanım desteğinden dolayı teşekkür ederiz.

Kaynakça

1. Agüera-Vega F, Carvajal-Ramírez F & Martínez-Carricondo P (2017). Assessment of photogrammetric mapping accuracy based on variation ground control points number using unmanned aerial vehicle. Measurement, 98, 221-227.
2. Corporation L (2018). Aerial imaging: how to achieve the correct ground resolutıon. Lumenera Corporation White Paper Series. Lumenera Corporation, Ottawa, pp. 1–6, 2018.
3. Domingo D, Ørka HO, Næsset E, Kachamba D & Gobakken T. (2019). Effects of UAV Image Resolution, Camera Type, and Image Overlap on Accuracy of Biomass Predictions in a Tropical Woodland. Remote Sensing. 2019;11(8):948.
4. Ferrer-González E, Agüera-Vega F, Carvajal-Ramírez F & Martínez-Carricondo P (2020). UAV Photogrammetry Accuracy Assessment for Corridor Mapping Based on the Number and Distribution of Ground Control Points. Remote Sensing, 12(15), 2447.
5. Forlani G, Dall’Asta E, Diotri F, Cella U M D, Roncella R & Santise M (2018). Quality assessment of DSMs produced from UAV flights georeferenced with on-board RTK positioning. Remote Sensing, 10(2), 311.
6. Gül Y (2019). Açık maden işletmelerinde insansız hava aracı (İHA) uygulamaları. Türkiye Jeoloji Bülteni, 62(1), 99-112.
7. Hastaoğlu K Ö, Gül Y, Poyraz F & Kara B C (2019). Monitoring 3D areal displacements by a new methodology and software using UAV photogrammetry. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 83, 101916.
8. Kapıcıoğlu H Ş, Hastaoğlu K Ö, Poyraz F, Gül Y (2018). Investigation of topographic effect in ground control point selection in UAV photogrammetry: Gaziantep/ Nizip. International Conference On Innovative Engineering Applications - CIEA 2018, 1174-1178.

9. LaFay M (2015). Drones for dummies. John Wiley & Sons, 2015.
10. Marre G, Holon F, Luqu, S, Boissery P & Deter J (2019). Monitoring marine habitats with photogrammetry: a cost-effective, accurate, precise and high-resolution reconstruction method. Frontiers in Marine Science, 6, 276.
11. Mozas-Calvache A T, Pérez-García J L, Cardenal-Escarcena F J, Mata-Castro E & Delgado-García J (2012). Method for photogrammetric surveying of archaeological sites with light aerial platforms. Journal of Archaeological Science, 39(2), 521-530.
12. Niethammer U, James M R, Rothmund S, Travelletti J & Joswig M (2012). UAV-based remote sensing of the Super-Sauze landslide: Evaluation and results. Engineering Geology, 128, 2-11.
13. Okuyama S, Torii T, Nawa Y, Kinoshita I, Suzuki A, Shibuya M & Miyazaki N (2005, February). Development of a remote radiation monitoring system using unmanned helicopter. In International Congress Series (Vol. 1276, pp. 422-423). Elsevier.
14. Ollero A & Merino L (2006). Unmanned aerial vehicles as tools for forest-fire fighting. Forest Ecology and Management, 234(1), S263.
15. Oniga V E, Breaban A I, Pfeifer N & Chirila C (2020). Determining the suitable number of ground control points for UAS images georeferencing by varying number and spatial distribution. Remote Sensing, 12(5), 876.
16. Rabah M, Basiouny M, Ghanem E & Elhadary A (2018). Using RTK and VRS in direct geo-referencing of the UAV imagery. NRIAG Journal of Astronomy and Geophysics, 7(2), 220-226.
17. Ruzgienė B, Berteška T, Gečyte S, Jakubauskienė E & Aksamitauskas V Č (2015). The surface modelling based on UAV Photogrammetry and qualitative estimation. Measurement, 73, 619-627.
18. Sanz-Ablanedo E, Chandler J H, Rodríguez-Pérez J R & Ordóñez C (2018). Accuracy of unmanned aerial vehicle (UAV) and SfM photogrammetry survey as a function of the number and location of ground control points used. Remote Sensing, 10(10), 1606.
19. Sarı F D (2017). Farklı Hava Şartlarında Drone Video Çekimi. https://www.droneturk.com.tr/farkli-hava-sartlarinda-drone-video-cekimi/). [Accessed: 10-Feb-2019].
20. Stöcker C, Nex F, Koeva M & Gerke M (2019). UAV-based cadastral mappıng: an assessment of the ımpact of flight parameters and ground truth measurements on the absolute accuracy of derived orthoimages. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences.
21. Toprak A S (2014).Fotogrametrik tekniklerin insansız hava araçları ile mühendislik projelerinde kullanılabilirliğinin araştırılması. Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2014.
22. Xiang H, Tian L (2011). Development of a low-cost agricultural remote sensing system based on an autonomous unmanned aerial vehicle (UAV). Biosyst. Eng., 108(2), 174–190.