Methodik der Temperaturmessungen mit modernen kopterbasierten IR-Kameras und der folgenden Datenauswertung bzw. -verifizierung
Praktische Arbeit
Um eine Auswertemethodik zu entwickeln, musste zunächst eine Datengrundlage geschaffen werden. Wichtig war es die Aufnahmen in kurzer Zeitabfolge zu machen, sodass die äußeren Bedingungen nahezu identisch blieben. Als Untersuchungsgebiet diente der Innenhof der Berliner Hochschule für Technik. Mit einer Drohne (DJI Mavic 2 Enterprise Dual) wurden in einigen Durchläufen mehrere Datensätze von zwei Fassaden gesammelt. Aus den Einzelbildern konnten mit Überlappungen von 60% und mehr, präzise Mosaike erstellt werden. Dafür würde ArcMap von ESRI verwendet.
Methodik
Im Laufe der Arbeit wurden zwei Methoden der Auswertung überlegt und durchgeführt. Generell muss der Ablauf aber folgende Schritte beinhalten. Zum einen muss die Quelle, also die aufgenommenen IR-Bilder auf ihre Farb- bzw. Grauwertverteilung analysiert werden. Zum anderen muss ein Zielsystem definiert werden, dass eine Farbverteilung festlegt und eine Lagesystem enthält. Mit Hilfe der gewonnenen Erkenntnisse aus der Quelle, kann mit Hilfe von Referenzwerten eine Regression gerechnet und die Quelle in das Zielsystem übertragen werden.
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Temperaturmatrix:
Die erste Methode ist die Methode Temperaturmatrix. Bei dieser werden Referenztemperaturen verwendet, die aus der Software DJI Thermal Analysis kommen. Diese Referenztemperaturen werden mit den Grauwerten in ArcMap zusammengebracht. So wird eine Regressionstabelle erstellt und im nächsten Schritt in Python gerechnet. Das Ergebnis ist eine Bildmatrix, die nun statt den ursprünglichen Grauwerten, mit Temperaturwerten gefüllt ist. Diese werden mit einer für alle Bilder festen Skalierung wieder in Graustufen umgerechnet. Im letzten Schritt werden die IR-Bilder mit ausreichend Passpunkten an die richtige Position transformiert.
Bilder angleichen:
Die Methode „Bilder angleichen“ beginnt mit den Transformationen der Einzelaufnahmen. In diesem Fall werden keine externen Temperaturen angebracht, sondern die Bilder direkt miteinander verglichen. Als Zielsystem der Grauwerte dient ein zentrales Bild, welches im besten Fall, alle Temperaturbereiche der Untersuchungsfläche enthält. Aus den Überlappungsbereichen werden nun Referenzwerte zwischen den Bildern bestimmt, sodass wieder eine Regression gerechnet werden kann. So werden von innen nach außen die IR-Bilder nacheinander in das Zielsystem übertragen.
Ergebnisse
Bei der Analyse der Infrarot-Aufnahmen wurde sich auf die Fassadenaufnahmen an der Hochschule konzentriert. Ein vorhandenes lokales Koordinatensystem mit Zielmarken, sowie die homogenen Oberflächen sorgten für zuverlässigere Ergebnisse als die Grünflächen im Volkspark Rehberge.
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Temperaturmatrix:
Die Berechnungen mit der Methode Temperaturmatrix wurden für jedes Bild einzeln durchgeführt. Die Standardabweichungen der Regressionen fielen je nach Temperaturverteilung innerhalb der IR-Aufnahme aus. Ber der sonnigen Nordwestfassade lagen die Standardabweichungen in einem Bereich von unter 0,7 °C und auf der schattigen Nordostfassade noch geringer
Die Transformation der Bilder in das bekannte Lagesystem, konnte mithilfe der Zielmarken in sehr guter Qualität durchgeführt werden. Die Lagegenauigkeit beträgt weniger als 1 cm.
In ArcMap konnten dann die fertigen Mosaike auf ihre Qualität überprüft werden. Zum einen konnte rein optisch festgestellt werden, ob Übergänge zwischen den Bildern in vorm von Farbsprüngen, sichtbar waren. Zum anderen wurden die Farbunterschiede mit dem Tool „Minus“ genau berechnet und die überlagernden Bilder nach unterschiedlichen Differenzen eingefärbt.
Bilder angleichen:
​Mit der Methode Bilder angleichen wurden die direkten Korrelationen der Bilder analysiert, ohne den Zwischenschritt diskrete Temperaturwerte zu bestimmen. Dabei wurden die Regressionen meist als quadratischer Zusammenhang bestimmt. Die Standardabweichungen lagen zwischen 4 und 8 Graustufen.
Originalaufnahmen:
Angepasste Aufnahmen:
Die Genauigkeit der Methode wurde auf identische Art und Weise geprüft, wie die Methode Temperaturmatrix.Die Genauigkeit konnte deutlich gesteigert werden, allerdings sind Temperaturwerte nur noch relativ.
Rehberge:
Bei den Aufnahmen in Rehberge erfolgte die Georeferenzierung aufgrund weniger Passpunkte deutlich ungenauer. Dazu kamen Unregelmäßigkeiten der Rasenflächen, die dafür sorgten, dass die Werte nebeneinanderliegender Pixel, sich sehr zum Teil deutlich unterschieden. Das sorgte für eine gesteigerte Fehleranfälligkeit. Es wurde versucht die Methode der Temperaturmatrix anzuwenden, welche jedoch keine guten Ergebnisse lieferte. Erwähnenswert an dieser Stelle ist aber, dass die Bedingungen bei den Aufnahmen sehr stetig waren. Ohne große Schattenflächen kam es zu ähnlichen Farbverteilungen in den Originalbildern. Auch der Aufnahmewinkel war bei allen Bildern senkrecht nach unten und somit nahezu identisch. Dementsprechend war eine einfache Verknüpfung der Originalbilder höherwertig.
Fazit
Abschließend ist zu sagen, dass die entwickelten Methoden mit der richtigen Datengrundlage gut funktionieren. Für Aufnahmen von Grünanlagen reichte es in der Form allerdings noch nicht. An dieser Stelle müssten zunächst bessere Daten erhoben werden, um die Methoden erneut zu testen. Bei den Fassaden wäre es spannend Bilder in den kalten Jahreszeiten aufzunehmen, um deutlichere Ergebnisse zu erzielen. Im Sommer waren die Temperaturen im Außen und Innenbereich ähnlich und so wurde in erster Linie der Einfluss der Sonneneinstrahlung festgestellt.