| dc.description.abstract | Topografisk kartlegging av snøoverflater med drone og Structure-from-Motion (SfM) fotogrammetri er en relativt ny metode som har fått økt oppmerksomhet de siste årene. Høy oppløsning av terrengmodeller, lave kostnader og stor fleksibilitet gjør metoden aktuell til mange formål, blant annet innen vurdering av snøskredfare. En mulig anvendelse er overvåkning av snødybde i løsneområder for snøskred, noe som kan være særlig nyttig for vurdering av faren for tørre flakskred. Kartlegging i skredterreng er imidlertid generelt krevende, da begrensede muligheter for adkomst snevrer inn mulighetene for utplassering av kontrollpunkter for georeferering og validering av terrengmodellen. Dessuten har tidligere studier påpekt at jevne snøoverflater med lite kontraster er et vanskelig utgangspunkt for automatisk bildegjenkjenning og -matching, som er en grunnleggende del av SfM-prosesseringen.
Studien omfattet etablering av digitale høydemodeller (DEM-er) med 0,1 m oppløsning og nøyaktighet mellom 5 og 10 cm fra gjentatte innmålinger av et løsnområde for snøskred ved Tyinstølen i Norge. Inngående analyser av feilkilder og sensitivitet til parametere underveis i prosesseringen gjorde det mulig å vurdere gjenværende usikkerhet i ferdige terrengmodeller og avdekke sannsynlige årsaker til denne. Endring i snødybde mellom innmålingene ble så regnet ut og vurdert for statistisk signifikans ved hjelp av deteksjonsgrenser basert på nøyaktigheten til hver enkelt modell. Endringene ble også kvalitativt vurdert med bakgrunn i værdata fra de aktuelle periodene.
Resultatene viser at endringer i snødybde på minimum 10-20 cm ble detektert med stor grad av sikkerhet, men også at oppnådd nøyaktighet og presisjon ble begrenset av både metodiske og systematiske forhold ved kartleggingen. Svak bildegeometri, med påfølgende svak kamerakalibrering, var sammen med plasseringen av kontrollpunkter kilder til betydelig romlig variasjon i terrengmodellenes presisjonsnivå. | |
