บาร์โค้ด คิวอาร์โค้ด Barcode QR-code สำหรับงานแผนที่

____เราใช้ barcode กับสินค้ามานาน แต่ภาพที่ติดตาคือต้องมีหัวสแกนเลเซอร์อ่านโดยเฉพาะ ยิ่งในห้างสรรพสินค้าใหญ่ต้องมีเครื่องอ่านเฉพาะประสิทธิภาพสูง
____ต่อมาเราก็เิริ่มเห็นสิ้นค้าไฮเทคใหม่ๆ หันมาใช้รหัส QR-code กับผลิตภัณฑ์และงานบริการ QR-code มีขีดความสามารถสูงขึ้น ที่ไม่จำกัดเฉพาะตัวเลข แต่สามารถเข้ารหัสตัวอักษร อีกทั้งมี profile สำหรับการประยุกต์ใช้ต่างๆ เช่น URL, SMS, Text, etc. และทีน่าสนใจที่สุดคือความสะดวกในการใช้กล้องในโทรศัพท์มือถืออ่านรหัสนี้ได้ แน่นอนกล้อง web cam ราคาถูกบนโน๊ตบุค เดสทอป หากมีซอฟแวร์ที่เหมาะสม เช่น ชุดซอฟต์แวร์ ZXing (อ่านว่า Zebra Crosssing)

เท่านี้ก็จะใช้งาน QR-code ได้
____บทความก่อนผู้เขียนได้แสดงว่าพิกัดภูมิศาสตร์สามารถเขียนชุดอักษรสั้นได้ และได้มีการสร้างเซอร์วิสไว้รองรับ เช่น http://thaigeospatial.net/Phisan/ThaiGeohash.php?geohash=w4rqpsvpv หรือแสดงด้วย QR code ดังภาพ

____แนวคิดนี้เราอาจไปใช้ประกอบการทำงาน เช่นการเชื่อมต่อเอกสารกับระบบสารสนเทศ เป็นต้น หากท่านมี smart phone ต่อเชื่อมด้วย google map แล้วติดตั้งซอฟต์แวร์อ่าน QR code เช่น xzing ท่านก็จะเห็นพิกัดดังกล่าวพร้อมแผนที่ได้อย่างสะดวก

ประชาสัมพันธ์ หนังสือ การรังวัดด้วยภาพดิจิทัล (Digital Photogrammetry)

___ขออนุญาิตผู้อ่านประชาสัมพันธ์ครับ ผู้เขียนแต่งหนังสือ การรังวัดด้วยภาพดิจิทัล (Digital Photogrammetry) มีจำหน่ายแล้วที่ศูนย์หนังสือจุฬาฯและเครือข่ายครับ ท่านที่มีอยู่ในมือแล้วพบที่ผิด มีข้อคิดเห็นใด ผมยินดีน้อมรับเป็นอย่างยิ่ง และจะนำไปปรับปรุงแก้ใขในการพิมพ์ครั้งต่อไป โปรดส่งข้อแก้ใข คำแนะมาี่ที่ผมโดยตรง หรือ เขียนลงไปช่อง "ฝากความคิดเห็นของคุณได้ที่นี้" ก็ได้ครับ

หนังสือ การรังวัดด้วยภาพดิจิทัล

___ขออนุญาิตผู้อ่านประชาสัมพันธ์ครับ___
___หนังสือ การรังวัดด้วยภาพดิจิทัล เป็น หนังสือว่าด้วยทฤษฏีและหลักการของการรังวัดด้วยภาพเพื่อใช้เป็นเครื่องมือผลิตข้อมูลแผนที่ (map data) และภูมิสารสนเทศ (geo-spatial information) ภาพที่ใช้ในรังวัดมักจะเป็นภาพที่บันทึกจากกล้องติดตั้งในอากาศยานหรือดาวเทียมโคจรรอบโลก ผลการประมวลผลและการรังวัดด้วยภาพสามารถสกัดเป็นข้อมูลพิกัดภูมิสารสนเทศในลักษณะต่างๆ การสกัดข้อมูลแผนที่และภูมิสารสนเทศจากการรังวัดบนภาพถ่ายทางอากาศถือได้ว่าเป็นเทคโนโลยีทำแผนที่ที่ให้ความละเอียดถูกต้องและมีผลิตผลสูง อีกทั้งยังเป็นการสำรวจระยะไกลประเภทหนึ่ง ข้อมูลสารสนเทศดิจิทัลที่ผลิตได้จะมีความละเอียดถูกต้องสูงและมีความน่าเชื่อถือตามมาตรฐานการทำแผนที่ที่ได้รับการยอมรับมาช้านาน ผลการประมวลผลรังวัดด้วยภาพดิจิทัลสามารถสกัดข้อมูลหรือสร้างข้อมูลแผนที่ครอบคลุมพื้นที่กว้างขวางในพื้นที่กว้างระดับพื้นที่ ระดับภูมิภาคไปจนถึงระดับโลก ได้อย่างรวดเร็ว
ข้อมูลแผนที่หรือภูมิสารสนเทศที่สกัดออกมาจากกระบวนการนี้อาจมีรูปแบบเป็นจุดพิกัดในสองมิติและสามมิติ แบบจำลองระดับและแบบจำลองพื้นผิว แผนที่ภาพออร์โท เนื้อภาพ(texture) หรือในรูปแบบจำลองสามมิติเสมือนจริง ดังที่เห็นปรากฏในระบบให้บริการภูมิสารสนเทศสมัยใหม่ เช่น กูเกิ้ลเอิร์ธ (Google Earth) หนังสือเล่มนี้ยังกล่าวถึงการนำผลผลิตจากการรังวัดด้วยภาพดิจิทัลมาประยุกต์ใช้งานทางวิศวกรรมแผนที่และภูมิสารสนเทศ เช่นการเตรียมข้อมูลที่ผลิตได้เพื่อการเผยแพร่ในระบบให้บริการภูมิสารสนเทศสำหรับการใช้งานอย่างแพร่หลายในวงกว้างผ่านเครือข่าย

____หนังสือ การรังวัดด้วยภาพดิจิทัล นี้จึงเหมาะอย่างยิ่ง สำหรับ นิสิต นักศึกษา วิศวกร นักภูมิศาสตร์ นักภูมิสารสนเทศ ที่เกี่ยวข้องกับการผลิตแผนที่และพัฒนาระบบภูมิสารสนเทศ ผู้ปฏิบัติงานเกี่ยวข้องกับภูมิสารสนเทศ โดยอาจใช้กำหนดแนวทางการใช้เทคนิคการรังวัดด้วยภาพเพื่อทำแผนที่และภูมิสารสนเทศ นอกจากนี้หนังสือเล่นนี้ยังเหมาะแก่ผู้ที่ต้องการเรียนรู้และฝึกฝนวิชาชีพในด้านการรังวัดด้วยภาพและการจัดทำภูมิสารสนเทศอีกด้วย

การรังวัดบนภาพถ่ายเฉียง (oblique photogrammetry)

____แม้ว่าเทคโนโลยีการรังวัดบนภาพถ่ายเฉียง (oblique photogrammetry) ยังไม่มีในบ้านเรา แต่โชคดี Blom ของยุโรปเปิดโอกาสให้ทุกคนได้สัมผัสกับชุดข้อมูลตัวอย่างชนิด on-line เรียกชื่อว่าBlom URBEXผู้ใช้สามารถเลือกดู แผนที่ภาพออโธ (O) ภาพถ่ายทางอากาศเฉียงในทิศทาง เหนือ (N) ตะวันออก (E) ตะวันตก (W) และใต้ (S) พร้อมทั้งเครื่องมือ วัดความยาว (Length) ความสูงอาคาร (Height) ทิศทางของฟีเจอร์(Bearing) และค่าระดับบนพื้นดิน (Elevation) กรณีต้องการเริ่มต้นใหม่หรือเปลี่ยนโหมดการทำงานให้กดปุ่ม 'Clear'

ข้อควรระวังและต้องเข้าใจหลักการวัดบนภาพถ่ายเฉียง คือภาพถ่ายเฉียงนี้มีการคำนวนตำแหน่งและการวางตัวภายนอก (exterior orientation) ที่ปรากฏในรูปพาราิมิเตอร์ (X0,Y0,Z0,ω,φ,κ) ของแต่ละภาพแล้ว ยังมีข้อมูลแบบจำลองระดับ (DEM) ซ้อนอยู่เบื้องหลัง ดังนั้นการรังวัดบนภาพถ่ายเดียวทุกอย่างใช้หลักการ 'forward intersection' การรังวัดต่างๆ เช่น การวัดพื้นที่บนหลังคาอาคาร การวัดขนาดพื้นที่บนขอบหน้าต่าง ที่มีจุดที่ตำ่ที่สุดไม่สัมผัสพื้นดินที่มีแบบจำลองระดับเป็นตัวแทน ในกรณีนี้จะทำให้ได้ค่าพิกัดและพื้นที่ผิดเพี้ยนเพิ่มเติมขึ้นไปอีกเนื่องจาก การประมาณค่าระดับของฟีเจอร์ที่วัดไม่อยู่บนแบบจำลองระดับ (DEM)

gdal2tiles สำหรับการผนวกรวมแผนที่ภาพออร์โทขนาดใหญ่บน Google Earth

____gdal2tiles เป็นเครื่องมือสำหรับการผนวกรวมแผนที่ภาพออร์โทขนาดใหญ่บน Google Earth โดยการตัดแบ่งแผนที่ภาพออกเป็น tiles เล็กๆ และมีการย่อส่วนเตรียมไว้หลายมาตราส่วน ที่เรียกว่า TMS (Tile Management Service)
แนวคิดแสดงดังภาพ


ตามที่มีปัญหา เมื่อดาวโหลด FWTools/gdal2tiles ใหม่มาใช้ แ้ล้วใช้ไม่ได้
คำสั่งมีการเปลี่ยน options ไปมาก ตัวอย่างคำสั่งที่ถูกต้องถูกต้องดังนี้

#!/bin/sh
/usr/bin/gdal2tiles.py --title "Khonkaen" --url "http://thaigeospatial.net/Phisan/Khon_kane/" --force-kml ./Khon_kane_wgs84.tif /var/www/Phisan/Khon_kane/

แต่ประสิทธิภาพ TMS (Tile Management Service) บน Google Earth ไม่ค่อยประทับใจเท่าไหร่ :-(
นอกจากนี้ทางด้านมาตรฐานสากลและอุตสาหกรรม OGC ยังได้รับแนวคิดนี้และปรับเปลี่ยน TMS เป็นมาตราฐานแล้วชื่อว่า Web Map Tile Service (WMTS) รายละเอียดปรากฏในเอกสารนี้ OGC Document # 07-057r7 IS

โฉมใหม่ของ"สุมดหน้าเหลือง" 2010

____ยุคก่อนมีกูเกิ้ลและอินเตอร์เน็ต เราคงจำได้ถึงบทบาทของสมุดหน้าเหลือง ที่ผู้คนต้องใช้ในการค้นหาข้อมูล ตอนนี้ธุรกิจนี้กำลังปรับตัวยกใหญ่ ล่าสุด yell.com Maps มีการใช้เทคโนโลยี 3D photo realistic bird-eye viewer ด้วย ที่น่าสนใจคือไม่ใช้แบบจำลองสามมิติของเมืองอย่างเดิมๆ ที่เห็นบน google earth และ Bing map แต่ว่าเป็น Digital Surface Model (DSM) สังเกตุให้ดีรูปทรงต้นไม้ปรากฏให้เห็นด้วย

DSM น่าจะได้จาก Lidar ส่วนรูปอาจารย์ที่ชัดในอังกฤษก็น่าจะมาจากเทคโนโลยี pictometry ที่เติบโตส่วนหนึ่งจากธุรกิจไอที

เปรียบเทียบการถ่ายภาพทำแผนที่ด้วยกล้องถ่ายภาพทางอากาศ DMC และ ADS เบื้องต้น

เมื่อได้ GSD Calculator ทำให้ชีวิตง่ายขึ้นเยอะ ทีนี้ลองเปรียบเทียลประสิทธิภาพเบื้องต้นของ กล้องถ่ายภาพทางอากาศ Zeiss DMC และ Leica ADS เบื้องต้น ซึ่งทั้งสองกล้องนี้น่าจะเป็นตัวหลักในการถ่ายภาพทางอากาศเพื่อทำแผนที่และภูมิสารสนเทศรุ่นต่อไปในบ้านเรา
ลองตั้งโจทย์ง่ายๆ ต้องการบินถ่ายภาพเพื่อผลิตแผนที่ให้ความละเอียดถูกต้องเทียบเท่า 1:5,000 ให้ Ground Sampling Distance (GSD) เป็น 20 เซนติเมตร ซึ่งจะเห็นสาธารณูประโภค โครงข่ายถนน เส้นจราจร สบายๆ ทดลองบินทำแผนที่ทั่วเกาะภูเก็ต ตะวันออก-ตะวันตก 25 กม เหนือ-ใต้ 50 กม ได้ผลสำหรับการบินด้วย กล้อง ADS ดังนี้



Flight Lines = 15
Photos = Infinity
Line km = 750 (405NM)

Estimated Minimum Times:

Ferry to site = 20 min. (one Way)
Climb = 8 min. (climb)
Survey Turns = 75 min.
Time on Line = 152 min.

TOTAL TIME = 283 min., 4.7 hours
_____________________________________________________________

Calculation based on GS 160kts, RoC/RoD=750ft/min,
5 min turns, 60 / 30% Overlap, GSD=20cm
Area Dimensions= 25x50km (625sqkm)
Distance to Area= 100km (54NM)
Camera: ADS40/52/80
Photo Scale equal 1:10058 scan @20µm
Photo Scale equal 1:16085 scan @12.5µm

Missions: 1 @ 5 hours Endurance

created by: FUJITSU@PHISANLIFEBOOK, 6/16/2010 9:33:38 AM - IP: xxx.xxx.xxx.xxxx

ส่วนผลการบินด้วยกล้อง DMC ปรากฏในโพสต์ก่อนหน้านี้
สรุปสั้นๆ ใช้เวลา พอกัน คือ 5 ชั่วโมง ตามที่น่าจะเป็น
แต่ที่น่าสนใจกว่านั้นคือ ผลการแสดงวิธีการบินที่กล้องหนึ่งเป็นชนิด frame แต่อีกกล้องเป็นชนิด triplet push-broom

ขอบคุณ ... and many thanks to THE AERIAL BLOG – AERIAL -SURVEY-BASE

ซอฟแวร์วางแผนการบินถ่ายภาพทางอากาศ

บริษัท aerial-survey-base ใจกว้าง แจกโปรแกรม "วางแผนการบินถ่ายภาพทางอากาศ (Photogrammetric Fligth Planning)" ให้ใช้ฟรี เมื่อติดตั้งแล้วจะเป็นไดอะล็อกดังภาพ



ผลลัพธ์ที่ได้มีทั้ง ประมาณการภาพ เวลาที่ใช้ ความละเอียดถูกต้องอีกด้วย
ตัวอย่่างนี้เป็น กล้อง DMC-II_140 ทดลองพื้นที่เกาะภูเก็ต ตะวันออก-ตะวันตก 25 กม เหนือ-ใต้ 50 กม ได้ผลดังนี้

Flight Lines = 15
Photos = 867
Line km = 750 (405NM)

Estimated Minimum Times:

Ferry to site = 20 min. (one Way)
Climb = 11 min. (climb)
Survey Turns = 75 min.
Time on Line = 152 min.

TOTAL TIME = 289 min., 4.8 hours
_____________________________________________________________

Calculation based on GS 160kts, RoC/RoD=750ft/min,
5 min turns, 60 / 30% Overlap, GSD=20cm
Area Dimensions= 25x50km (625sqkm)
Distance to Area= 100km (54NM)
Camera: DMC-II_140
Photo Scale equal 1:10058 scan @20µm
Photo Scale equal 1:16085 scan @12.5µm

Missions: 1 @ 5 hours Endurance

created by: FUJITSU@PHISANLIFEBOOK, 6/16/2010 9:22:14 AM - IP: xxx.xxx.xx.xxx


ขอบคุณ ... and many thanks to THE AERIAL BLOG – AERIAL -SURVEY-BASE

แผนที่แห่งกาลเวลา

เมื่อสักครู่นิสิตปโท คุณภาณุวัิติ ส่งลิ้งค์แผนที่ออนไลน์ดีไซน์สวยมาให้ดู อืม..น่าสนใจมากที่แผนที่เก่ามากๆ ให้ดูด้วย พศ 2008/2006/1996/1924 เทคนิคนำเสนอเป็น time scale ไม่ต่างจาก google earth - historical imageries เมนู แต่พอเลื่อนดู smooth มากๆ ตอนแรกเข้าใจว่า ใช้ siverlight และ front เป็น arcgis.com อะไรพวกนี้ แต่พอดู source เอ้ากลับเป็น dojo AJAX framework ทำได้เนียนไม่น่าเชื่อ



ใครทราบเบื้องหลัง เล่าให้ฟังหน่อยครับ

Geohash สำหรับพื้นที่ กทม

อาจมีบางท่านคิดใช้ geohash ไปสัมพันธ์กับชื่อรูปถ่ายภาพ ชื่อโฟลเดอร์ของกลุ่มภาพในพื่้นที่
สำหรับการประยุกต์ใช้ใน พื้นที่กรุงเทพมหานคร โชดดีมากๆ เพราะบังเอิญ พื้นที่ทั้งหมดตกอยู่ในกริด W4R แสดงดังภาพ


ดังนั้นหากใช้ geohash ความยาว 8 ตัวอักษรที่จะทำให้ความแม่นยำ หรือพื้นที่ครอบคลุมละเอียดถึง +/-19 เมตร ในการจัดเ็ก็บข้อมูลก็อาจละ W4R ไว้ในฐานที่เข้าใจว่าทุกครั้งที่ถอดรหัสกลับจะต้องเติม "prefix" W4R ด้วยวิธีเราสามารถใช้ประโยชย์จาก geohash โดยเก็บรักษาตัวอักขระเพียง 5 ตำแหน่ง!!! แต่ขอย้ำแม่นยำ +/-19 เมตร

Geohash สำหรับพื้นที่ประเทศไทย

____การเข้าระหัสพิกัด(ภูมิศาสตร์)ให้เป็นอักขระกระทัดรัดชุดหนึี่งมีหลายโซลูชั่นที่เป็นมาตรฐานให้เลือกใช้ เช่น MGRS, USNG, NAC เป็นต้อน ผู้เขียนเองก็เคยคิด Thai GeoCoding (TG) คุณมนตร์ศักดิ์ จากเนคเทคก็เสนอ UREA
ณ วันนี Geohash เป็นอีกหนึ่งทางเลือก ดูจะเป็นที่ยอมรับในวงกว้างมาก Geohash เมื่อใช้ในประเทศไทยจะตกอยู่พื้นที่รหัส "W" ดังภาพ
ดังนั้นหากต้องการใช้รหัส Geohash ในประเทศไทยให้มีความละเอียดในการระบุตำแหน่ง +/- 2 เมตร จะต้องใช้ geohash 9 หลัก

geohash length lat bits lng bits lat error lng error km error
0 0 0 +/- 90 +/- 180 +/- 20000
1 2 3 +/- 23 +/- 23 +/- 2500
2 5 5 +/- 2.8 +/- 5.6 +/- 630
3 7 8 +/- 0.70 +/- 0.7 +/- 78
4 10 10 +/- 0.087 +/- 0.18 +/- 20
5 12 13 +/- 0.022 +/- 0.022 +/- 2.4
6 15 15 +/- 0.0027 +/- 0.0055 +/- 0.61
7 17 18 +/- 0.00068 +/- 0.00068 +/- 0.076
8 20 20 +/- 0.000085 +/- 0.00017 +/- 0.019
9 22 23 +/-0.000021 +/-0.00021 +/-0.002 ==> เพิ่มเติมจาก wiki
อ้างอิง: http://en.wikipedia.org/wiki/Geohash

โชคดีว่าทุกรหัสที่ใช้ขึ้นต้นด้วย W ก็หมายความว่าเราอาจจะละ W ไว้ไม่เก็บบันทึในฐานข้อมูล อันนี้จะประหยํดได้ 1 หลัก
ดังนั้น การใช้ Geohash ในประเทศไทยเมื่อต้องการความละเอียด +/- 2 เมตร ถ้าใช้รหัส geohash จะใช้อักขระ 9 หลัก หากต้องการประหยัดตัวอักษรที่ใช้แทนระหัส ก็จะเหลือเพียง 8 หลัก!
รหัส Geohash นี้มีประโยชน์กว้างมาก เช่น ใช้เป็นตัวแทน อาคารสิ่งปลูกสร้าง รูปแปลงที่ ทรัพย์สินสาธาณูปโภค ต่างๆในฐานข้อมูลได้เป็นอย่างดี