POTENCIALI FOTOGRAFIJ, POSNETIH S PAMETNIM
TELEFONOM, ZA IZMERO PROSTOVOLJNIH 
GEOGRAFSKIH INFORMACIJ
AVTORJI
dr. Mihaela Triglav Čekada
Geodetski inštitut Slovenije, Jamova cesta 2, SI – 1000 Ljubljana, Slovenija in Univerza v Ljubljani, Fakulteta
za gradbeništvo in geodezijo, Jamova cesta 2, SI – 1000 Ljubljana, Slovenija
mihaela.triglav@gis.si, https://orcid.org/0000-0002-4200-2616
Natalija Novak
Geodetski inštitut Slovenije, Jamova cesta 2, SI – 1000 Ljubljana, Slovenija
natalija.novak@gis.si
mag. Katja Oven
Geodetski inštitut Slovenije, Jamova cesta 2, SI – 1000 Ljubljana, Slovenija
katja.oven@gis.si
DOI: 10.3986/GV93104
UDK: 528.93:621.395.721.5
COBISS: 1.01
IZVLEČEK
Potenciali fotografij, posnetih s pametnim telefonom, za izmero prostovoljnih geografskih informacij
V članku so predstavljene posebnosti fotografij, posnetih s pametnimi telefoni in njihov potencial za zbi-
ranje prostovoljnih geografskih informacij. Ločljivost in jasnost fotografij, posnetih s pametnim telefonom,
je danes že enakovredna fotografijam posnetih s kompaktnimi digitalnimi fotoaparati, hkrati pa omogo-
čajo sprotno shranjevanje lokacije fotografiranja. Na primeru obdelave posamezne fotografije s pomočjo
interaktivne orientacije, so te prednosti ovrednotene z vidika njihovega potenciala za fotogrametrični zajem,
ob ažuriranju topografskih kart. Kljub dobrim potencialom, pa na koncu obseg zornega polja fotografije
odloča o tem ali bomo iz take fotografije lahko izmerili merske 3R-prostorske podatke. 
KLJUČNE BESEDE
fotogrametrija, interaktivna orientacija fotografij, topografske spremembe, prostovoljne geografske informacije,
fotografije posnete s pametnim telefonom
109
Geografski vestnik 93-1, 2021, 109–122 Metode
METODE
vestnik 93_1_vestnik 82_1.qxd  23.2.2022  9:18  Page 109
ABSTRACT
The potential of smartphone images for measuring volunteered geographic information
This article presents the characteristics of smartphone images and their potential for collecting the vol-
unteered geographic information. Today the smartphone image quality is equivalent to those taken with compact
digital cameras, and they allow the real-time storage of the location from where the image was taken. Taking
the example of processing a single image by using interactive orientation, these advantages are evaluated
in terms of their potential for photogrammetric measurements when updating topographic maps. Despite
the promising potential, the field of view extent of an image ultimately determines whether we will be able
to extract metric spatial 3D data from such an image.
KEY WORDS
photogrammetry, interactive orientation of images, topographic changes, volunteered geographic information,
smartphone images
Uredništvo je prispevek prejelo 30. junija 2021.
110
Mihaela Triglav Čekada, Natalija Novak, Katja Oven Potenciali fotografij, posnetih s pametnim …
vestnik 93_1_vestnik 82_1.qxd  23.2.2022  9:18  Page 110
1 Uvod
Pridobivanje prostovoljskih geografskih informacij (angleško volunteered geographic information –
VGI) ali množičnih virov (crowdsourcing), je v zadnjem desetletju v središču pozornosti akademskih
krogov, zlasti za spremljanje naravnih nesreč, sodelovalno kartiranje in odkrivanje topografskih spre-
memb (Triglav Čekada in Lisec 2019; Triglav Čekada in Radovan 2019). Z VGI lahko zbiramo podatke
o položaju, besedila, sporočila ali kakšne koli druge podatke, ki imajo podano lokacijo bodisi opisno
bodisi s koordinatami, kot so tudi fotografije in video posnetki. Takšne fotografije lahko imenujemo
»prostovoljne fotografije«, saj nam jih posredujejo prostovoljci, ki so v akcijo zbiranja prostovoljnih
geografskih informacij vključeni. Dandanes so fotografije posnete bodisi s kompaktnimi digitalnimi
fotoaparati bodisi s fotoaparati v pametnih telefonih. Njihova skupna značilnost je, da to niso merske
fotografije. To pomeni, da na njih neposredno ne moremo izvajati prostorskih meritev položaja ali raz-
dalj. Če jih želimo uporabiti v merske namene, jih moramo predhodno fotogrametrično obdelati. Slednje
je namreč nujen pogoj za uporabo fotografij v postopkih posodobljenja topografskih zemljevidov ali
kakršnih koli drugih merskih postopkih.
V članku se bomo osredotočili na potenciale, ki jih omogoči vključevanje prostovoljcev v akcije zbi-
ranja prostovoljnih fotografij, narejenih s pomočjo pametnih telefonov. Glede na statistične podatke
iz leta 2018 ima že skoraj vsak Slovenec svoj mobilni telefon. Tako je bilo ob koncu leta 2018 zasebnih
in poslovnih uporabnikov slovenskega mobilnega omrežja že skoraj 2,5 milijona (Medmrežje 1). Vsaj
en mobilni telefon je imelo 96 % gospodinjstev, medtem ko ga je imelo še leta 2000 le 22 %. Za foto-
grafiranje je svoje pametne telefone leta 2019 uporabljalo kar 91 % vseh 16 do 74-letnikov, ki so bili
enakomerno porazdeljeni po starostnih razredih in glede na gostoto poselitve (Medmrežje 2).
Na podlagi teh statističnih podatkov lahko sklepamo, da je zastopanost potencialnih prostovoljcev,
ki bi nam lahko pošiljali prostovoljne fotografije o različnih spremembah v prostoru, dokaj enakomer-
no razpršena po celotni državi. Kljub velikemu potencialu, ki ga tako številčni potencialni prostovoljci
obetajo, se moramo zavedati, da fotografije, posnete s telefoni, niso merske. V tem članku zato pred-
stavljamo glavne značilnosti takšnih fotografij, ki vplivajo na njihovo potencialno mersko uporabo. Na
primeru bomo prikazali, kako ti parametri vplivajo na končni rezultat izmere, če za obdelavo takšnih
fotografij uporabimo »interaktivno metodo orientacije«, ki omogoča orientacijo in zajem merskih pro-
storskih podatkov iz ene same fotografije (Triglav Čekada in sod. 2011; Triglav Čekada, Bric in Zorn
2014).
2 Glavni parametri, ki vplivajo na uporabnost fotografij, narejenih
s pametnimi telefoni
2.1 Fotoaparati pametnih telefonov in telekomunikacijska omrežja
Pametni telefon je elektronska naprava, ki združuje funkcije prenosnega računalnika in mobilnega
telefona (Medmrežje 3). Od leta 1993, ko naj bi prvi pametni telefon na trg dalo podjetje Bell South in
International Business Machines (IBM) (Starček 2016), do leta 2007, ko so pametni telefoni prešli v mno-
žično uporabo (Dogša 2014), pa vse do današnjih dni je nenehen napredek v razvoju mobilnih omrežij
omogočil nastanek novih storitev in novih naprav, ne nazadnje tudi pametnih telefonov s fotoaparati.
Vsaka generacija mobilne telefonije, od 1G do 5G, in z njimi povezane nove naprave in storitve,
ima svoje lastne posebnosti glede na frekvenčno območje znotraj katerega deluje, prenosne hitrosti poda-
tkov, tehnik dostopa, sistemov za prenos podatkov, tipičnih storitev in podobno. Leta 2002, ko se je
uveljavila tretja generacija mobilne telefonije (3G), so že omogočili širokopasovni prenos podatkov in
multimedije, torej prenos besedila, zvoka, slik, animacij ter videoposnetkov (Tomažič in Sodnik 2006).
Zadnje, to je omrežje pete generacije mobilne telefonije (5G), bo zagotavljalo največje hitrosti doslej.
111
Geografski vestnik 93-1, 2021 Metode
vestnik 93_1_vestnik 82_1.qxd  23.2.2022  9:18  Page 111
Hitrosti prenosov in dostopnost do različno hitrih brezžičnih sistemov za prenos podatkov lahko pre-
verimo na geoportalu AKOS (Medmrežje 4). Na območju Slovenije ne najdemo veliko belih lis, kjer
ni mogoče dostopati do mobilnega omrežja (Šturm in sod. 2019). Razvoj mobilne tehnologije je med
drugim pospešil tudi možnost uporabe različnih prostovoljnih geografskih informacij, ki nam jih posre-
dujejo prostovoljci (Goodchild 2007).
Pametni telefoni z nadgradnjo strojne in programske opreme sledijo temu razvoju. Vsebujejo veli-
ko funkcij in z njimi povezanih senzorjev (Dogša 2014). Uporabniku med drugim ponujajo tudi zelo
inovativne fotoaparate. Kakovost fotoaparatov v pametnih telefonih se je v začetku leta 2020 povsem
izenačila s kompaktnimi fotoaparati nižjega cenovnega razreda, nekateri pametni telefoni višjega cenov-
nega razreda pa so jih celo prekašali (Medmrežje 5). Sredi leta 2020 so razvili tipalo s 600 milijoni slikovnih
elementov, ki presega celo ločljivost človeškega očesa, ki naj bi bila 500 milijonov slikovnih elementov
ob neupoštevanju dejstva, da človeško oko ni enako občutljivo v vseh smereh (Medmrežje 6). Bistvena
novost druge polovice leta 2020 so pametni telefoni s kar petimi fotoaparati (Tomić 2020).
2.2 Velikosti tipal in goriščnih razdalj leč v pametnih telefonih
Pametni telefoni imajo danes vgrajenih večje število fotoaparatov, ki se razlikujejo glede na goriš-
čno razdaljo leče. V  specifikacijah pametnih telefonov zasledimo metapodatke o vgrajenih fotoaparatih,
kjer so navedene leče z goriščnimi razdaljami, ki so na primer ultraširokokotne 12 mm (ultrawide), širo-
kokotne 27 mm (wide), teleobjektiv leče 85 mm (telephoto) in podobno. Dejansko so goriščne razdalje
leč v pametnih telefonih bistveno manjše, saj zgornje vrednosti opisujejo standardizirano velikost goriš-
čne razdalje, ki bi jo pod enakim zornim kotom, kot ga ustvarja leča v pametnem telefonu glede na
velikost vgrajenega slikovnega tipala, imel digitalni fotoaparat z velikostjo svetlobnega tipala 36 x 24 mm2
(full-frame sensor) oziroma ekvivalent na klasičnem 35 mm filmu.
Velikosti svetlobnih tipal, goriščnih razdalj in funkcij povečevanja ali pomanjševanja fotografije (zoom)
se med različnimi proizvajalci pametnih telefonov razlikujejo. Najmanjša velikost svetlobnih tipal je
112
Mihaela Triglav Čekada, Natalija Novak, Katja Oven Potenciali fotografij, posnetih s pametnim …
2
4
m
m
36 mm
barva oznaka svetlobnega površina svetlobnega
tipala tipala
standardna velikost 36,00 × 24,00 mm2
APS-H (Canon) 27,90 × 18,60 mm2
APS-C (Nikon, Pentax) 23,60 × 15,60 mm2
APS-C (Canon) 22,20 × 14,80 mm2
1,5” 18,70 × 14,00 mm2
4/3” 17,30 × 13,00 mm2
1” 12,80 × 9,60 mm2
1/1,2” 10,67 × 8,00 mm2
2/3” 8,80 × 6,60 mm2
1/1,7” 7,60 × 5,70 mm2
1/2,3” 6,17 × 4,55 mm2
1/3,2” 4,54 × 3,42 mm2
Slika 1: Vizualna in številčna primerjava velikosti svetlobnih tipal med različnimi digitalnimi fotoaparati
in pametnimi telefoni (prirejeno po Crisp 2013).
vestnik 93_1_vestnik 82_1.qxd  23.2.2022  9:18  Page 112
113
Geografski vestnik 93-1, 2021 Metode
približno 5×4mm2. Slika 1 grafično prikazuje primerjavo med velikostjo različnih svetlobnih tipal v digi-
talnih fotoaparatih in fotoaparatih v pametnih telefonih.
S testnim fotografiranjem smo, ob uporabi glavnega in sprednjega fotoaparata (selfi) petih razli-
čnih pametnih telefonov, iz metapodatkov posnetkov prepisali dejanske vrednosti goriščnih razdalj,
ki se pri osnovnih širokokotnih objektivih telefona gibljejo od 2,5 mm do 6 mm (preglednica 1). Na
prikazanih primerih telefonov je ločljivost shranjene fotografije od leta 2012 do 2019 narastla z 8 mega-
pikslov (MP) na 40 MP.
Fotoaparati v pametnih telefonih niso mersko kalibrirani, zato takšne fotografije nimajo natančno
znane goriščne razdalje, lokacije projekcijskega centra na fotografiji in parametrov različnih distorzij.
Velikost fotografije je običajno neposredno podana s številom slikovnih elementov in njihovo velikostjo,
posredno pa z velikostjo slikovnega tipala. Vsi ti parametri sodijo med parametre tako imenovane notra-
nje orientacije fotografije (Kraus 2004). Njihove vrednosti moramo poznati, če želimo fotografije uporabiti
v klasičnih fotogrametričnih postopkih obdelave fotografij, saj imajo velik vpliv na geometrijo foto-
grafije. Iz fotografij posnetih z različnimi pametnimi telefoni so Jaud in sod. (2019) izdelali fotogrametrične
oblake točk in ugotovili, da ob uporabi fotografij z ločljivostjo 15 MP, rezultati ne odstopajo bistveno
od kontrolnega oblaka točk, izdelanega s pomočjo terestričnega laserskega skeniranja. K temu pripo-
more tudi dejstvo, da današnji programi, ki nadzirajo fotoaparate v pametnih telefonih, samodejno
odstranijo večino radialnih distorzij (Harley in sod. 2019).
2.3 Stabilizacija fotografije
Pogoj za pridobivanje kakovostnih semantičnih in merskih informacij iz fotografij, posnetih s pame-
tnim telefonom, je tudi čista in jasna slika, ki jo lahko izdelamo ob učinkoviti stabilizaciji pametnega
telefona. Zaradi majhne teže pametnih telefonov se namreč pri zajemanju fotografije zlahka zgodi, da
telefon premaknemo, kar povzroči nejasen posnetek. Pametni telefoni imajo zato vgrajene različne siste-
me za stabilizacijo: sistemi za stabilizacijo elektronike oziroma slikovnega senzorja, sistemi optične
stabilizacije ter za programsko stabilizacijo slike s pomočjo žiroskopa (Robič 2018). Sliko lahko stabi-
liziramo tudi mehansko, pri čemer stabiliziramo celoten pametni telefon, tako da ga postavimo na stojalo.
V kolikor bi pametni telefon premikali iz ene točke v drugo, bi potrebovali motorizirane mehanske sta-
bilizatorje (Robič 2018).
2.4 Položaj projekcijskega centra fotografije v prostoru
Ko imamo na pametnem telefonu vklopljeno funkcijo za določanje lokacije, se v času ekspozicije
fotografije v metapodatke fotografije shrani približni položaj fotografije v globalnem koordinatnem siste-
mu (zemljepisna širina, dolžina in višina). Lokacija se določi s pomočjo vgrajenega nizko cenovnega
senzorja globalnih navigacijskih satelitskih sistemov (GNSS), približna orientacije fotoaparata pa s pomoč-
jo vgrajenega žiroskopa in kompasa (Alsubaie in El-Sheimy 2016; Tavani in sod. 2020). Vgrajeni senzor
GNSS v pametnem telefonu podaja lokacijo fotografiranja na nekaj metrov natančno (Tavani in sod. 2020).
Za določitev točnega položaja fotografije v času ekspozicije, pa moramo poznati še matematični
odnos med posneto digitalno sliko in slikovnim koordinatnim sistemom fotoaparata v telefonu ter koor-
dinatnim sistemom pametnega telefona v globalnem koordinatnem sistemu, v katerega se zapiše lokacija,
določena z GNSS. Da lahko podatke uporabimo skupaj z drugimi državnimi podatki, jih moramo trans-
formirati še v  državni koordinatni sistem. Tega sestavljata državni ravninski koordinatni sistem
D96/TM in državni višinski sistem SVS2010 (Berk 2020; Koler in sod. 2019; Berk in Boldin 2017). Rezultat
transformacij med omenjenimi koordinatnimi sistemi so končne koordinate projekcijskega centra in
zasukov fotografije v prostoru v državnem koordinatnem sistemu, ki jih imenujemo tudi parametri zuna-
nje orientacije fotografije (Kraus 2004). Če lokacijo izmerimo zgolj s pametnim telefonom, jo moramo
v fotogrametričnih postopkih obravnavati le kot prvi približek lokacije (Tavani in sod. 2020).
vestnik 93_1_vestnik 82_1.qxd  23.2.2022  9:18  Page 113
114
Mihaela Triglav Čekada, Natalija Novak, Katja Oven Potenciali fotografij, posnetih s pametnim …
Pr
eg
led
ni
ca
 1
: V
re
dn
os
ti 
go
ri
šč
ni
h 
ra
zd
al
j i
n 
ve
lik
os
ti 
sli
ko
vn
ih
 ti
pa
l n
a 
šti
rih
 p
am
et
ni
h 
te
lef
on
ih
 (v
ir:
 sp
ec
ifi
ka
cij
e i
z E
XI
F 
m
et
ap
od
at
ko
v 
la
stn
ih
te
stn
ih
 fo
to
gr
af
ij 
in
 sp
ec
ifi
ka
cij
 n
a 
M
ed
m
re
žj
e 7
).
vr
sta
 p
am
et
ne
ga
 te
lef
on
a
las
tn
os
ti 
fo
to
ap
ar
at
a
gl
av
ni
 fo
to
ap
ar
at
i
sp
re
dn
ji 
fo
to
ap
ar
at
Sa
m
su
ng
 G
al
ax
y N
ot
e I
I
ve
lik
os
t t
ip
ala
/
/
N7
10
0(
20
12
)
go
riš
čn
a r
az
da
lja
3,7
 m
m
2,5
 m
m
os
ta
lo
 (e
no
 ti
pa
lo
): 
ve
lik
os
t s
lik
e
8 M
P
1,9
 M
P
Le
no
vo
 C
2(
20
16
)
ve
lik
os
t t
ip
ala
1/
4,0
”
/
go
riš
čn
a r
az
da
lja
3,5
 m
m
3,5
 m
m
os
ta
lo
 (e
no
 ti
pa
lo
): 
ve
lik
os
t s
lik
e
8 M
P 
5 M
P
Hu
aw
ei 
P2
0 l
ite
(2
01
8)
ve
lik
os
t t
ip
ala
1/
3,1
”
/
/
go
riš
čn
a r
az
da
lja
3,8
 m
m
/
3,6
 m
m
os
ta
lo
 (d
ve
 ti
pa
li)
: v
eli
ko
st
16
 M
P 
sli
ke
, t
ip
 o
bj
ek
tiv
a, 
sta
nd
ar
dn
a
16
 M
P 
2 M
P
(ši
ro
ko
ko
tn
i)
go
riš
čn
a r
az
da
lja
28
m
m
Sa
m
su
ng
 A
6+
(2
01
8)
ve
lik
os
t t
ip
ala
/
/
1/
2,8
”
go
riš
čn
a r
az
da
lja
3,9
 m
m
/
3,6
 m
m
os
ta
lo
 (d
ve
 ti
pa
li)
: v
eli
ko
st
16
 M
P
24
 M
P
sli
ke
, t
ip
 o
bj
ek
tiv
a, 
sta
nd
ar
dn
a
(ši
ro
ko
ko
tn
i)
5 M
P
(ši
ro
ko
ko
tn
i)
go
riš
čn
a r
az
da
lja
26
 m
m
27
 m
m
Hu
aw
ei 
P3
0 P
ro
(2
01
9)
ve
lik
os
t t
ip
ala
1/
1,7
’’
1/
4’’
1/
2,7
’’
/
1/
2,8
’’
go
riš
čn
a r
az
da
lja
6 m
m
 
14
 m
m
2 m
m
 
/
3 m
m
os
ta
lo
 (š
tir
i t
ip
ala
):
40
 M
P
8 M
P
20
 M
P
Gl
ob
in
sk
i
32
 M
P
ve
lik
os
t s
lik
e, 
tip
 o
bj
ek
tiv
a,
(ši
ro
ko
ko
tn
i) 
(te
leo
bj
ek
tiv
)
(u
ltr
a š
iro
ko
ko
tn
i)
3D
 fo
to
ap
ar
at
(ši
ro
ko
ko
tn
i) 
sta
nd
ar
dn
a g
or
išč
na
 ra
zd
alj
a
27
 m
m
12
5 m
m
16
 m
m
26
 m
m
vestnik 93_1_vestnik 82_1.qxd  23.2.2022  9:18  Page 114
115
Geografski vestnik 93-1, 2021 Metode
2.5 Perspektiva fotografije
Pri vključevanju prostovoljcev za fotografiranje objektov v naravi, pa se moramo zavedati, da bo
večina takšne objekte posnela iz določene perspektive, na primer iz stranskega pogleda. Le redko bomo
dobili fotografijo, ki bo želeni objekt analize prikazala pravokotno ali iz nadirja. Perspektiva, pod kate-
ro je bil objekt posnet, pa vpliva na končne rezultate (Triglav Čekada, Bric in Zorn 2014). Čim bolj
pravokotno gledamo na objekt (iz nadirja, pravokotno na fasado), tem bolj enakomerno točne rezul-
tate lahko pričakujemo po obdelavi. V tem primeru so vsi detajli na fotografiji upodobljeni z enako
velikimi slikovnimi elementi. Pri uporabi bolj poševnih pogledov, pa so objekti, ki so bolj v ospredju
fotografije, prikazani v bolj podrobnem merilu kot tisti v ozadju fotografije. Prvi so prikazani v večji
prostorski ločljivosti, slednji pa v manjši. Enak objekt je v večji prostorski ločljivosti prikazan z več sli-
kovnimi elementi, kot če je prikazan v manjši ločljivosti (slika 2).
3 Merska uporabnost fotografij izdelanih s pametnim telefonom
Razvoj fotoaparatov na pametnih telefonih je že dosegel takšno stopnjo razvoja, ko poleg izdelave
zelo kakovostnih ljubiteljskih fotografij, te fotografije lahko uporabimo tudi v fotogrametrične name-
ne. To pomeni, da fotografijo uporabimo ne le za fotointerpretacijo semantične vsebine, temveč tudi
za pridobivanje merskih informacij iz nje.
V fotogrametrični stroki so, vzporedno s pojavom pametnih telefonov, takoj začeli preučevati poten-
cialno uporabnosti takšnih fotografij v fotogrametrične namene. Že leta 2007 sta Gruen in Akca (2007)
kalibrirala fotografije, posnete z različnimi mobilnimi telefoni in ob tem izpostavila njihove potenciale
za uporabo v fotogrametriji – glede na razmerje med natančnostjo, manjšimi stroški in fleksibilnost-
jo njihove uporabe zaradi manjšega senzorja. Že tedaj sta napovedala, da se bodo v prihodnosti, ob
združevanju fotografskih senzorjev s sprejemniki GNSS, še dodatno razširile možnosti uporabe teh foto-
grafij v fotogrametrične namene.
Vzporedno z izboljšavami fotoaparatov v pametnih telefonih se hkrati razvijajo cenovno dostop-
nejše fotogrametrične metode za zajem prostorskih podatkov iz takšnih fotografij. Če imamo objekt,
ki ga želimo izmeriti iz fotografije, posnet iz več smeri, torej z večjim številom fotografij, lahko za obde-
lavo fotografij uporabimo samodejne fotogrametrične postopke obdelave večjega števila fotografij, med
katerimi je najbolj znana metoda grajenje strukture iz gibanja (Structure from Motion – SfM) (Triglav
Čekada 2017; Kosmatin Fras in sod. 2020). Z uporabo takšnih postopkov so Russo, Giugliano in Asciutti
(2019) preučili možnosti za uporabo takšnih fotografij v arhitekturni fotogrametriji, predvsem na področ-
jih analiz kulturne dediščine, restavriranja in dokumentiranja. Gaiani, Apollonio in Fantini (2019) so
Slika 2: Vpliv stranskega pogleda na velikost vsebine, predstavljene na slikovnem elementu in projicirane
točke digitalnega modela reliefa.
B
A
C
h
f
B’
A’
C
h
f
β
nadir
projekcija DMR
projekcija
DMR
slikovni
element
POVEČAVA
FOTOGRAFIJE
POVEČAVA FOTOGRAFIJE
slikovni element
FOTOGRAFIJA
TEREN
točka DMR
projekcijski
center
C’
točka DMR
vestnik 93_1_vestnik 82_1.qxd  23.2.2022  9:18  Page 115
ocenjevali semantičnost in mersko natančnost pri izdelavi trirazsežne dokumentacije malih artefak-
tov. Na področju geomorfologije so Micheletti, Chandler in Lane (2015) preučili možnosti njihove uporabe
za spremljanje rečne erozije, Jaud in sod. (2019) za preučevanje spreminjanja sipin in klifov ob mor-
skih obalah, Tavani in sod. (2020) za strme naravne stene ter Cignetti in sod. (2019) za preučevanje
premikanja zemeljskega plazu. Al-Hamad, Moussa in El-Sheimy (2014) so preučili tudi možnosti nji-
hove uporabe v mobilnih sistemih kartiranja (Mobile Mapping System).
Pri vključevanju prostovoljcev lahko pričakujemo, da bomo večinoma dobili le po eno fotografi-
jo, ki bo želeni objekt prikazovala iz prave smeri snemanja in bodo na njem prikazane vse podrobnosti,
ki jih želimo izmeriti. Za izvrednotenje takšnih fotografij bomo morali uporabiti nestandardne foto-
grametrične metode (Triglav Čekada, Bric in Zorn 2014; Harley in sod. 2019). Ena izmed teh je
interaktivna metoda orientacije, pri kateri, ob določanju parametrov zunanje in notranje orientacije ter
izmeri iz vsebine, prikazane na fotografiji, uporabimo poleg fotografije še digitalni model višin, tako
reliefa kot tudi površja. Interaktivna orientacija fotografij temelji na interaktivnem spreminjanju para-
metrov notranje in zunanje orientacije fotografije, s  pomočjo iskanja najboljšega ujemanja med
objekti, prikazanimi na fotografiji in projekcijo digitalnega modela višin na fotografijo (Triglav Čeka-
da in sod. 2011). V digitalni model višin lahko vklopimo še druge linijske objekte, kot so na primer
ceste, s pomočjo katerih lažje poiščemo najboljše ujemanje. Digitalni model višin lahko zamenjamo
tudi s kakršnim koli drugim neurejenim oblakom točk, kot so na primer lidarski oblaki točk.
To metodo večinoma uporabljajo za izmero ledenikov, poplav ter zemeljskih plazov (Bozzini, Conedera
in Krebs 2012; Weisman in sod. 2012; Travelletti in sod. 2012; Triglav Čekada in sod. 2011; Triglav Čeka-
da in Radovan 2013; Triglav Čekada, Zorn in Colucci 2014; Triglav Čekada in sod. 2020). V našteti
literaturi so z interaktivno orientacijo obdelali arhivske ali digitalne fotografije, ki v svojem metapo-
datkovnem opisu niso imele shranjenih podatkov o lokaciji. Danes pa, ob uporabi fotografij, posnetih
s pametnimi telefoni, lahko ročno interaktivno orientacijo pohitrimo, saj lahko kot prvi približek upo-
rabimo približne podatke o lokaciji in goriščni razdalji fotografije kar iz metapodatkov fotografije. Za
interaktivno orientacijo smo v našem primeru uporabili program lastne izdelave.
4 Obdelava fotografij z interaktivno orientacijo, za preučevanje topografskih
sprememb v prostoru
Če se omejimo na potenciale, ki jih fotografije, posnete s pametnim telefonom in posredovane s stra-
ni prostovoljcev, nudijo na področju preučevanja topografskih sprememb oziroma vzdrževanja
državnih zemljevidov, moramo nekaj besed posvetiti tudi zahtevam pri vzdrževanju le-teh. Najbolj podrob-
ni državni topografski podatki so v  zbirki državnih topografskih podatkov, imenovani državni
topografski model (DTM), kjer so shranjeni grafični in atributni topografski podatki merila 1 : 5000.
V njej so objektni tipi razdeljeni na: zgradbe (stavbe, druge zgradbe in naprave), transport (cesta, cestna
površina, železnica, žičnica), javno infrastrukturo (elektrovod), hidrografijo (tekoča voda, stoječa voda,
grajeni in naravni vodni objekti, mokrotna površina, prodišče, morje), pokritost tal, površine v poseb-
ni rabi, višine in napise zemljepisnih imen (Duhovnik in sod. 2016).
Na primeru objektnih področij, ki jih najpogosteje obnavljamo v okviru posodabljanja topograf-
skih zemljevidov, to so zgradbe, transport in hidrografija, bomo predstavili nekaj primerov, ki jih lahko
pridobimo od prostovoljcev ter kako si z njimi lahko pomagamo pri vzdrževanju topografskih zem-
ljevidov. Če želimo obdržati aktivnost prostovoljcev v kakršni koli prostovoljni iniciativi, morajo biti
navodila za sodelovanje zelo enostavna in kratka (Triglav Čekada in Radovan 2019; Harley in sod. 2019).
Od prostovoljcev lahko dobimo različne fotografije, ki pa niso nujno najbolj optimalne za obdelavo
z metodo interaktivne orientacije (preglednica 2). V kategoriji 1 in 2 (preglednica 2) so fotografije, ki
naš objekt obravnave prikazujejo iz širše perspektive, zato je na takšnih fotografijah prikazanih tudi
dovolj oslonilnih točk oziroma linijskih objektov (cest), ki jih lahko uporabimo za izvedbo interaktivne
116
Mihaela Triglav Čekada, Natalija Novak, Katja Oven Potenciali fotografij, posnetih s pametnim …
vestnik 93_1_vestnik 82_1.qxd  23.2.2022  9:18  Page 116
117
Geografski vestnik 93-1, 2021 Metode
Slika 3: Primeri fotografij stavb, ki sodijo v različne kategorije v preglednici 2: a) kategorija 1: nov indu-
strijski objekt v središču fotografije – fotografijo lahko orientiramo in uporabimo za izmero (fotografija:
Natalija Novak), b) kategorija 1: fotografijo lahko orientiramo in dobimo lokacijo porušene stavbe na
mestu, kjer so v središču fotografije trije avtomobili (fotografija: Vasja Bric), c) kategorija 3: isti industrij-
ski objekt kot na sliki a – fotografije ne moremo orientirati (fotografija: Natalija Novak) in d) kategorija
4: fotografija je neuporabna, ker prikazuje samo novo fasado na stavbi (fotografija: Natalija Novak).
Slika 4: Zajem novega objekta z interaktivno orientacijo: sive točke predstavljajo projiciran DMR,
rumene črte so vektorji cest, rdeča črta je obod nove stavbe (podložena fotografija: Natalija Novak).
vestnik 93_1_vestnik 82_1.qxd  23.2.2022  9:18  Page 117
118
Mihaela Triglav Čekada, Natalija Novak, Katja Oven Potenciali fotografij, posnetih s pametnim …
orientacije, kot so primeri na slikah 3a, 3b in 4. V kategoriji 3 je oslonilnih točk premalo, da bi lahko
izvedli interaktivno orientacijo (slika 3c). Kljub temu pa so fotografije, ki sodijo v to kategorijo, pomemb-
ne iz vidika prepoznavanja sprememb v prostoru, saj lahko njihov indic, da je prišlo do neke spremembe,
uporabimo za to, da načrtujemo fotogrametrično ali klasično izmero na tistem območju. V kategorijo 4
sodijo fotografije, ki se jih bodisi ne da orientirati, bodisi prikazujejo vsebino, ki je nepomembna za
posodobljenje topografskih zemljevidov (slika 3d). Na sliki 4 je prikazan primer optimalno orientira-
ne fotografije iz kategorije 1, ki smo jo uporabili za dvodimenzionalno izmero oboda nove stavbe (oziroma
v našem primeru industrijske hale).
5 Sklep
Splošna dostopnost do hitrega prenosa podatkov, ki je odvisna od pametnih telefonov kot tudi od
lokalne dostopnosti mobilnega omrežja oziroma njegove hitrosti prenosa, omogoča vsakemu uporabniku
pametnega telefona, da v vsakem trenutku in skoraj kjer koli v Sloveniji postane potencialni prosto-
voljec, ki ga lahko pritegnemo k zbiranju različnih fotografij. Če takšne fotografije kombiniramo s prosto
dostopnimi gostimi digitalnimi modeli reliefa, kot so na primer lidarski izdelki (na primer Lasersko
skeniranje Slovenije), jih lahko uporabimo za trirazsežno izmero topografskih sprememb. To nam lahko
pomaga pri zaznavanju in zajemu topografskih sprememb, ko obnavljamo različne topografske baze
podatkov. Tudi če fotografije ne moremo uporabiti za trirazsežno izmero, ker fotografija preučevani
objekt prikazuje preveč od blizu, takšna fotografija še vedno predstavlja indic o spremembi v prosto-
ru, ki ga lahko koristno uporabimo za načrtovanje dodatnih terenskih ali fotogrametričnih izmer.
Zahvala: Prispevek je nastal v  okviru aplikativnega raziskovalnega projekta L2-1826 z  naslovom
»Lidarsko podprte prostovoljske geografske informacije za ugotavljanje topografskih sprememb«, ki ga izva-
jamo na Geodetskem inštitutu Slovenije v sodelovanju s Fakulteto za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Univerze v Mariboru, pod finančnim okriljem Javne agencija za raziskovalno dejavnost Republike Slovenije
(ARRS), Geodetske uprave Republike Slovenije (GURS) in Ministrstva za obrambo Republike Slovenije (MORS).
Preglednica 2: Ocena uporabnosti posamezne fotografije, ki jo dobimo od prostovoljca, za zajem podatkov
ali pridobivanje tematskih atributov.
kategorija opis primeri
1 fotografijo lahko orientiramo s programom novozgrajene in obstoječe ali obnovljene stavbe,
za interaktivno orientacijo ter iz nje pridobimo cestne površine, sprememba poteka vodotoka
predpisano geometrijo in nekatere tematske
atribute
2 fotografijo lahko orientiramo s programom porušene stavbe
za interaktivno orientacijo ter pridobimo
lokacijo spremembe (točkovni atribut) in
nekatere tematske atribute
3 fotografije ne moremo orientirati s programom novozgrajeni in obstoječe/obnovljene stavbe,
za interaktivno orientacijo, saj je na fotografiji porušene stavbe, cestne površine, sprememba
premalo oslonilnih točk, lahko pa iz nje poteka vodotoka
pridobimo nekatere tematske atribute
4 fotografija je neuporabna fotografija spremembe, ki je neuporabna za
posodabljanje DTM, na primer nova fasada
vestnik 93_1_vestnik 82_1.qxd  23.2.2022  9:18  Page 118
6 Viri in literatura
Alsubaie, N., El-Sheimy, N. 2016: The easibility of 3D point cloud generation from smartphones. The
International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
41-B5. DOI: https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XLI-B5-621-2016
Al-Hamad, A., Moussa, A., El-Sheimy, N. 2014: Video based mobile mapping system using smartp-
hones. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information
Sciences 40-1. DOI: https://doi.org/10.5194/isprsarchives-XL-1-13-2014
Berk, S. 2020: ETRS89-SI – brezplačni program za transformacije koordinat med slovenskimi realiza-
cijami ETRS89. Geodetski vestnik 64-4.
Berk, S., Boldin, D. 2017: Slovenski referenčni koordinatni sistemi v okolju GIS. Geodetski vestnik 61-1.
Bozzini, C., Conedera, M., Krebs, P. 2012: A new monoplotting tool to extract georeferenced vector
data and ortorectified raster data from oblique non-metric photographs. International Journal of
Heritage in the Digital Era 1-3. DOI: https://doi.org/10.1260/2047-4970.1.3.499
Cignetti, M., Godone, D., Wrzesniak, A., Giordan, D. 2019: Structure from motion multisource appli-
cation for landslide characterization and monitoring: The Champlas du Col Case study, Sestriere,
North-Western Italy. Sensors 19-10. DOI: https://doi.org/10.3390/s19102364
Crisp, S. 2013: Camera sensor size: Why does it matter and exactly how big are they? New Atlas.
Medmrežje: https://newatlas.com/camera-sensor-size-guide/26684/ (20. 5. 2021).
Dogša, J. 2014: Senzorji pametnih telefonov in implementacija senzorja pospeševanja. Diplomsko delo,
Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerze v Mariboru. Maribor.
Duhovnik, M., Kete, P., Boldin, D., Režek, J. 2016: Novi državni topografski podatkovni model kot pod-
laga za načrtovanje. Urbani izziv, posebna izdaja 6.
Gaiani, M., Apollonio, F. I., Fantini, F. 2019: Evaluating smartphones color fidelity and metric accura-
cy fort he 3D documentation of small artifacts. The International Archives of the Photogrammetry,
Remote Sensing and Spatial Information Sciences 42-2/W11. DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-
archives-XLII-2-W11-539-2019
Goodchild, M. 2007: Citizens as sensors: the world of volunteered geography. GeoJournal 69-4. DOI:
https://doi.org/10.1007/s10708-007-9111-y
Gruen, A., Akca, D. 2007: Mobile photogrammetry. Dreiländertagung SGPBF, DGPF und OVG. Basel.
Harley, M. D., Kinsela, M. A., Sánchez-García, E., Vos, K. 2019: Shoreline change mapping using
crowd-sourced smartphone images. Coastal Engineering 150. DOI: https://doi.org/10.1016/
j.coastaleng.2019.04.003 
Jaud, M., Kervot, M., Delacourt, C., Bertin, S. 2019: Potential of smartphone SfM photogrammetry to
measure coastal morphodynamics. Remote Sensing 11-19. DOI: https://doi.org/10.3390/rs11192242
Koler, B., Stopar, B., Sterle, O., Urbančič, T., Medved, K. 2019: Nov slovenski višinski sistem SVS2010.
Geodetski vestnik 63-1. DOI: https://doi.org/10.15292/geodetski-vestnik.2019.01.27-40
Kosmatin Fras, M., Drešček, U., Lisec, A., Grigillo, D. 2020: Analiza vplivov na kakovost izdelkov UAV.
Geodetski vestnik 64-4. DOI: https://doi.org/10.15292/geodetski-vestnik.2020.04.489-507
Kraus, K. 2004: Photogrammetry: Geometry from Images and Laser Scans. Berlin.
Medmrežje 1: https://www.stat.si/StatWeb/news/Index/8626 (9. 12. 2020).
Medmrežje 2: https://www.stat.si/StatWeb/News/Index/7115 (9. 12. 2020).
Medmrežje 3: https://fran.si/131/snb-slovar-novejsega-besedja/3622481/pametni?View=1&Query=
sam&hs=478&All=sam&FilteredDictionaryIds=131 (21. 12. 2020).
Medmrežje 4: https://gis.akos-rs.si/HomePublic/OPTPogledResult/slo (10. 12. 2020).
Medmrežje 5: https://www.racunalniske-novice.com/novice/dogodki-in-obvestila/je-to-zdalec-naj-
boljsi-telefon-za-fotografiranje.html (10. 12. 2020).
Medmrežje 6: https://www.monitor.si/novica/samsung-razvija-tipalo-s-600-milijoni-pik/197832/ (10. 12. 2020).
Medmrežje 7: https://www.gsmarena.com (10. 12. 2020).
119
Geografski vestnik 93-1, 2021 Metode
vestnik 93_1_vestnik 82_1.qxd  23.2.2022  9:18  Page 119
Micheletti, N., Chandler, J. H., Lane, S. N. 2015: Investigating the geomorphological potential of freely
available and accessible structure-from-motion photogrammetry using a  smartphone. Earth
Surface Processes and Landforms 40-4. DOI: https://doi.org/10.1002/esp.3648
Russo, M., Giugliano, A. M., Asciutti, M. 2019: Mobile phone imaging for CH fascade modelling. The
International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences
42-2/W17. DOI: https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W17-287-2019
Robič, D. 2018: Stabilizacija in vplivi pri zajemanju panoramske fotografije. Diplomsko delo, Fakulteta
za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Univerze v Mariboru. Maribor.
Starček, K. 2016: Uporabna mobilnih naprav v izobraževanju. Magistrsko delo, Filozofska fakulteta
Univerze v Mariboru. Maribor.
Šturm, T., Balaž, G., Simončič, M., Mesner, N. 2020: Geoportal AKOS – pregledovalnik podatkov o elek-
tronskih komunikacijah. Geodetski vestnik 64-4.
Tavani, S., Pignalosa, A., Corradetti, A., Mercuri, M., Smeraglia, L., Riccardi, U., Seers, T., Pavlis, T.,
Billi, A. 2020: Photogrammetric 3D model via smartphone GNSS sensor: workflow, error estimate,
and best practices. Remote Sensing 12-21. DOI: https://doi.org/10.3390/rs12213616
Tomažič, S., Sodnik, J. 2006: Kaj bo prinesla 4. generacija (4G) mobilne telefonije? Elektrotehniški vest-
nik 73-1.
Tomić, A. 2020: Test Huawei P40 Pro Plus – najboljši fotoaparat med telefoni. Monitor. Medmrežje:
https://www.monitor.si/clanek/test-huawei-p40-pro-plus-najboljsi-fotoaparat-med-telefoni/199841/
(10. 12. 2020).
Travelletti, J., Delacourt, C., Allemand, P., Malet, J.-P., Schmittbuhl, J. Taussaint, R., Bastard, M. 2012:
Correlation of multi-temporal ground-based optical images for landslide monitoring: Application,
potential and limitations. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 70. DOI:
https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2012.03.007
Triglav Čekada, M., Barbo, P., Pavšek, M., Zorn, M. 2020: Changes in the Skuta Glacier (southeastern
Alps) assessed using non-metric images. Acta geographica Slovenica 60-2. DOI: https://doi.org/
10.3986/AGS.7674
Triglav Čekada, M., Lisec, A. 2019: Priložnosti za uporabo prostovoljnih geografskih informacij
v  okviru nacionalne prostorske podatkovne infrastrukture. Geodetski vestnik 63-2. DOI:
https://doi.org/10.15292/geodetski-vestnik.2019.02.199-212
Triglav Čekada, M., Radovan, D. 2019: Primerjava uporabe prostovoljnih geografskih informacij za sprem-
ljanje poplav in potresov. Geografski vestnik 91-2. DOI: https://doi.org/10.3986/GV91207
Triglav Čekada, M. 2017: Fotogrametrični in lidarski oblaki točk. Geografski vestnik 89-1. DOI:
https://doi.org/10.3986/GV89106
Triglav Čekada, M., Bric, V., Zorn, M. 2014: How to decide which oblique image has the highest map-
ping potential for monoplotting method: a case studies on river erosion and floods. ISPRS Annals
of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 2-5. DOI:
https://doi.org/10.5194/isprsannals-II-5-379-2014
Triglav Čekada, M., Radovan, D. 2013: Using volunteered geographical information to map the
November 2012 floods in Slovenia. Natural Hazards Earth System Sciences 13. DOI:
https://doi.org/10.5194/nhess-13-2753-2013
Triglav Čekada, M., Radovan, D., Gabrovec, M., Kosmatin Fras, M. 2011: Acquisition of the 3D boun-
dary of the Triglav glacier from archived non-metric panoramic images. The Photogrammetric Record
26-133. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1477-9730.2011.00622.x
Triglav Čekada, M., Zorn, M., Colucci, R. R. 2014: Area changes on Canin (Italy) and Triglav glaciers
(Slovenia) from 1893 on based on archive imagery and lidar. Geodetski vestnik 58-2. DOI:
https://doi.org/10.15292/geodetski-vestnik.2014.02.274-313
Wiesmann, S., Steiner, L., Pozzi, M., Bozzini, C., Bauder, A., Hurni, L. 2012: Reconstructing historic
glacier states based on terrestrial oblique photographs. Proceedings – AutoCarto 2012. Columbus.
120
Mihaela Triglav Čekada, Natalija Novak, Katja Oven Potenciali fotografij, posnetih s pametnim …
vestnik 93_1_vestnik 82_1.qxd  23.2.2022  9:18  Page 120
7 Summary: The potential of smartphone images for measuring volunteered
geographic information
(translated by authors)
There are many types of smartphone built-in cameras, varying in lens focal length from basic wide-
angle lenses to a variety of telephoto lenses. Using different software solutions, the smartphone combines
these images into a final image. The development of software solutions and cameras on smartphones
has reached a stage where, in addition to producing high-quality amateur images, such images can be
used for photogrammetric purposes as well. The image made by a smartphone can be used not only
for photo-interpretation of semantic content but also for enabling 3D measurements. As the use of smart-
phones is widespread among the general public, they can be engaged to photograph various phenomena
in nature in the context of different campaigns to collect voluntary geographic information. In this paper,
we limit our focus to the potential for studying topographic changes in the context of updating topo-
graphic maps with the help of images obtained by smartphones. The general availability of high-speed
data transmission, which depends on the local accessibility of the mobile network or its transmission
speed, allows any smartphone user almost anywhere in Slovenia to become a potential volunteer at any
time, who can be engaged in the context of collecting various photographs.
Photogrammetric methods for processing images taken with smartphones can be divided in two
types: methods where a large number of images of a single object are used for processing, and meth-
ods where only one image is used. The former includes automated photogrammetric methods that process
a large number of images, e.g. the Structure from Motion (SfM) (Triglav Čekada 2017; Kosmatin Fras
et al. 2020). By application of such procedures, Russo, Giugliano and Asciutti (2019) explored the poten-
tial for the use of such images in architectural photogrammetry, particularly in the fields of cultural
heritage analysis, restoration and documentation. Gaiani, Apollonio and Fantini (2019) evaluated seman-
tics and measurement accuracy in the production of 3D documentation of small artefacts. In the field
of geomorphology, Micheletti, Chandler and Lane (2015) examined the potential of using such images
to monitor riparian erosion, Jaud et al. (2019) to study the modification of dunes and cliffs along marine
coastlines, Tavani et al. (2020) for steep natural cliffs, and Cignetti et al. (2019) to study landslide move-
ment. Al-Hamad, Moussa and El-Sheimy (2014) further explored the potential for their use in Mobile
Mapping Systems (MMS).
Methods, where we use only one image taken by smartphone, include methods where we fix the
standpoint and use known control points to define all internal and external orientation parameters (Harley
et al. 2019), and the interactive orientation method (Triglav Čekada et al. 2011). Here we are chang-
ing both orientation parameters until the content displayed in the image and that by projected digital
terrain model points overlap completely. The latter method has already been used to measure glacier
changes, flood extents and landslides (Bozzini, Conedera and Krebs 2012; Weisman et al. 2012; Travelletti
et al. 2012; Triglav Čekada et al. 2011; Triglav Čekada and Radovan 2013; Triglav Čekada, Zorn and
Colucci 2014; Triglav Čekada et al. 2020). In these cases, the interactive orientation was used to process
archival or digital images made by compact digital cameras that did not have the location information
stored in their metadata description. Today, however, using images made by smartphones, manual inter-
active orientation can be speeded up by using the approximate location and focal length information
of the image as a first approximation from the metadata of the smartphone image itself.
However, we have to be aware that when using interactive orientation, while we can process any
image that shows enough of the surroundings to allow orientation, not all images received from vol-
unteers will meet this requirement. When engaging volunteers in the context of volunteer geo-data
collection, the instructions for participation should be as short and simple as possible to ensure that
potential volunteers are keen to participate in greater numbers (Triglav Čekada and Radovan 2019; Harley
et al. 2019). Nevertheless, in this way, we will get images that: (1) can be oriented with an interactive
orientation and from it, the prescribed geometry and various thematic attributes can be measured (e.g.,
121
Geografski vestnik 93-1, 2021 Metode
vestnik 93_1_vestnik 82_1.qxd  23.2.2022  9:18  Page 121
new buildings, new road surfaces, change in the course of water bodies); (2) can be oriented with an
interactive orientation and from it, the basic location of the change can be extracted (e.g., demolished
building); (3) cannot be oriented by interactive orientation because there are not enough content or
ground control points, but some thematic attributes can be still extracted (e.g., approximate location
of a newly constructed building) and (4) are not useful for updating the selected topographic database
(e.g., a new façade). Even if an image cannot be used for 3D measurements, because it shows the object
under study from a too-close perspective, such an image still indicates a change in space that can be
usefully applied to plan additional field or photogrammetric surveys. Such a classification of volun-
tarily acquired images can speed up the processing and thus optimise the procedures for including images
acquired by smartphones in the updating of topographic maps.
122
Mihaela Triglav Čekada, Natalija Novak, Katja Oven Potenciali fotografij, posnetih s pametnim …
vestnik 93_1_vestnik 82_1.qxd  23.2.2022  9:18  Page 122