ความละเอียดถูกต้องของการทำแผนที่มาตราส่วนใหญ่

ทบทวนกันหน่อยครับ FGCD-STD-007.3-1998 ไม่ใช้แล้วลืม


แต่ว่าลองเอาใช้กับงานแผนที่ภาพออร์โทจากล้องดิจิทัลกันดู ทางยุโรปแนะว่า หากใช้กล้อง mapping-grade จะไ้้ด้ mapping accuracy เป็น 4 เท่าของ GSD เมื่อได้ mapping accuracy (เส้นสีแดง) ก็จะได้ map scale เทียบที่ RMSE
แต่ Leica ADS80 ให้ความละเีอียดไม่เชิงเส้นตามเส้นสีน้ำเงิน

____จะเห็นได้ว่าในช่วงแรกgsd

เรียกใช้ command line ด้วย Python เพื่อทำงานแบบ Batch

การเรียกใช้ command line เพื่อทำงานแบบ Batch ช่วยทำให้เราประมวลงานต่างๆ ที่ต้องเรียกใช้ซ้ำๆ หรือ ต้องปรับเปลี่ยนพารามิเตอร์ต่างๆ แล้วเรียกใช้ซ้ำแล้วซ้ำอีก เช่นการเรียกใช้ Module ของ GDAL/OGR เพื่อประมวลผลภาพตามตัวอย่าง GDAL/gdal_translate หากเราเลือกใช้ Python ในการเขียน script ชุดไลบรารี่ที่ใช้คือ subprocess การเรียกใช้ subprocess ค่อนข้างลึกลับทีเดียว เขียนทีไร อ่านคู่มือซ้ำซ้ำมาก็ยังไม่ทำงานได้ยั่งใจ คราวนี้ได้ตัวอย่างที่ดี ทำงานได้อย่างใจ ก็จดไว้ตรงนี้แล้วกัน import subprocess


# constants
cmd = r'C:\Program Files\GDAL\gdal_translate.exe'
src = r"D:\tmp\B0679.tif"
dst = r"D:\tmp\B0679rgb.tif"
option = "-ot Byte -b 1 -b 2 -b 3 " # just for example!


# make Path valid
def QuotePath(item):
return "\"" + item + "\""

fullCmd = ' '.join([cmd, option, QuotePath(src), QuotePath(dst)])
print fullCmd
subprocess.Popen(fullCmd)

เปรียบเทียบ cloud service ของไทย กับ อเมริกา

อยากจะมีเซอร์เวอร์เล็กๆไว้ออนไลน์ซอฟต์แวร์คำนวนต่างๆ ให้นิสิตเข้ามาเรียกใช้งาน ส่งข้อมูลเข้ามาคำนวนได้ ผมลองเปรียบเทียบ cloud service ของ Digital Ocean กับ True Cloud ดูปรากฏว่าราคาต่างกันมาก Digital Ocean คิด 10 USDต่อเดือน หรือ 318 บาทต่อเดือน สำหรับ 1GBMemory + 1 CoreProcessor + 30GBSSD Disk + 2TBTransfer ส่วนของ True ในรูปแบบ VMWare ใน configuration ที่ใกล้เคียงกัน ปรากฏว่าค่าใช้จ่าย Estimated Monthly Total 2,640.00 THB วาว! ต่างกันมากทีเดียว นียังไม่นับ ocean cloud ที่มีฟีเจอร์ก้าวหน้าต่างๆ เช่น KVM droplets, SSD hard drives etc. ช่วยอำนวยความสดวก เร็ว แรง และอื่นๆอีก

อนาคตของ Personal Mobile Mapping System

การพัฒนาและการประยุกต์ใช้ระบบทำแผนที่ชนิดเคลื่อนที่ได้ (Mobile Mapping System :MMS) ในบ้านเรากำลังเริ่มต้น และจะแพร่หลายมากขึ้นเรื่อย ในปีนี้เราอาจจะเห็นเอกชนและส่วนราชการ จัดหาระบบ MMS มาใช้งานในการบันทึกข้อมูลบนโครงข่ายสายทาง บันทึกกายภายตามเส้นทางในเมือง บันทึกข้อมูลสภาพการใช้ประโยชน์ที่ดินและสิ่งปลูกสร้าง สำหรับกูเกิ้ลกำลังพัฒนาสมาร์ทดีไวซ์รุ่นใหม่ ไม่แน่ว่าจะเป็นซี่รีย์ Nexus หรือไม่ แต่ที่แน่คือเป็นการอัฟเดท เซนเซอร์บน android platform จากเดิมที่มีเพียง 3-D MEMS-based electronic compass , Inclinometer, GPS , light-sensor, proximity sensor ตอนนี้กูเกิ้ลจะสร้างพิมพ์เขียวให้ android platform สามารถบอกตำแหน่งตัวเองและทำแผนที่รอบๆตัวไปพร้อมกันในคราวเดียว ตามแนวคิด Simultaneous Location and Mapping : SLAM โดยที่ระบบคงจะเป็น image-processing based เพื่อให้เซนเซอต์มีราคาถูกและประหยัดพลังงาน แต่ซอฟต์แวร์คงซับซ้อนมากพอดู Personal Mobile Mapping System : PMMS ดังกล่าวเช่น ที่กูเกิ้ลกำลังพัฒนาโครงการ Tango

รวมด้วยช่วยกันทำแผนที่นำทาง

___ตลาดแผนที่นำทางกำลังรุดหน้า โดยเฉพาะบริษัทผู้ผลิตโทรมือถือให้ความสำคัญ และเป็นฟีเจอร์แรกที่ต้องโฆษณา นักทำแผนที่เลยได้อานิสงค์นี้ไปด้วย OpenStreetMap อาจเป็นคำตอบ open source ในเรื่องนี้ OpenStreetMap เป็นทั้ง framework , standard และ operation platform ดูรายละเอียดเริ่มต้นได้ที่

http://wiki.openstreetmap.org/wiki/Main_Page

ดูข้อมูลแถวเขตปทุมวัน พอใช้ได้


คุณเทพพิทักษ์ มีประสพการณ์ตรง เล่าให้ฟังที่นี่
http://thep.blogspot.com/2010/05/openstreetmap.html

ชุดซอฟต์แวร์สร้างแผนที่ออนไลน์สำหรับฝั่งผู้ใช้ Leaflet

ชุดซอฟต์แวร์สร้างแผนที่ออนไลน์สำหรับฝั่งผู้ใช้ หรือ software framework for online mapping (client-side) OpenLayers เป็นแชมป็เปียนในด้านนี้มาโดยตลอด Openlayers เป็น AJAX/Javascript เหมาะกับ Web2.0 รองรับ free map online service (Google , Microsoft , OpenStreetMap etc.)
แต่ตอนนี้มีตัวเลือกใหม่น่าสนใจเช่นกัน Leaflet An Open-Source JavaScript Library for Mobile-Friendly Interactive Maps Leaflet เป็น JavaScript มีขนาดเพียง 28 KB ใช้คุณลักษณะของ HTML5 และ CSS3 ดูดีครับ

Visualization Virtual Globe with Extravagance!

ขึ้นหัวข้อไว้เป็นอังกฤษเพราะไม่รู้จะแปลเป็นภาษาไทยว่าอะไรจึงจะฟังเข้าท่า เพิ่งไปเห็น Liquid Galaxy ของจริงมา โดยทีมงานของ ท่านอาจารย์ วีระ เหมืองสิน ภาควิชาคอมพิวเตอร์ จุฬาฯ เป็นการใช้คอมพิวเตอร์ทัวไปประสานงานกันอย่างหลวมๆด้วยเครือข่ายผ่าน แนวคิด framework Liquid Galaxy พร้อมกับใช้ใชจอภาพขนาดใหญ่ ที่ขอบบางๆ วางต่อเนื่องกัน ทำให้ได้ภาพพาโนรามาขนาดใหญ่ของ Google Earth

ในภาพทีมงาน ท่านอาจารย์ วีระ เหมืองสิน ท่านที่ 3 จากขวามือ

จริงๆแล้วเรายังมีทางเลือกที่จะสร้างระบบแสดงภาพอลังการอย่างนี้อีก 2 วิธี ที่อาจด้อยกว่า แต่ประหยัดและทำได้ง่ายๆดังนี้
1) ใช้ Multiple Screen ซึ่ง โน๊ตบุค แล๊ปท๊อป สามารถทำได้อยู่แล้ว ดังภาพ

2) Fluid Nebula มีผู้ที่พยามคิดระบบปรับปรุงต่อจาก Google Fluid Galaxy โดยการใช้คอมพิวเตอร์เพียงเครื่องเดียว แต่หลักการ คล้ายกับ ข้อ 1) แต่มีลูกเล่นมาขึ้น ที่นำเอา multiple touche ของ table มาร่วมด้วย

สร้าง HeatMap ด้วยตนเอง

API HeatMap ของ Google Maps V3 สร้างความประทับใจให้ผมมากในการ สรุปเชิงปริภูมิ (spatial summarize) และ การสร้างภาพ (visualization) จากจุดจีพีเอส Waypoint/GPX หรือ Geotag-Photo( EXIF-jpg) หากเราอยากมีความสามารถจะประมวลผลเอง เช่นการสร้าง web service มีโค้ดให้เรียกใช้แล้วที่นี่ครับ
http://www.sethoscope.net/heatmap/heatmap.py
เช่นการใช้คำสั่ง
heatmap.py -g orkney.gpx -o orkney.png --height 800 --osm
จะได้ผลตามนี้

กูเกิ้ลสตรีทวิวมาเยี่ยมบ้าน

บ้านผมอยู่ในซอยและเส้นทางเข้าถึงค่อนข้างซับซ้อน นึกไม่ถึง Google Street Car ยังอุตส่าห์แอบวิ่งมาถ่ายรูปเมื่อเดือนมีนาคม 2555 ที่ผ่านมาไม่น่าเชื่อเลยจริง
View Larger Map

HeatMap โดย Google แล้ว NavTeq/Nokia ก็ด้วย

แนวคิด heatmap หากเปรียบเทียบกับ แนวคิดนักภูมิศาสตร์บ้านๆก็คือการการสร้าง contour จากจุดระดับความสูง เพียงแต่ว่า heatmap ของ google 'ค่าจุดระดับ' เป็นค่าพิกัดของตำแหน่งร้านค้า สถานบันเทิง กินดื่มเทียว และอะไรก็ได้ กายภาพ สังคม เศรษฐกิจ การเงิน บันเทิง google ออกแบบ api layer heatmap และยังมี "api as a service" มาพร้อม ส่วน Nokia/NAVTEQ ก็มีเหมือนกัน ลองดู สถานที่กิน ดื่ม เที่ยว ตามแนวข้อมูล NAVTEQ/Nokia

ก็จะเห็นว่าหนาแน่นมากแถวๆ ถนนข้าวสาร ธนิยะ สยามสแควร์ นานา พร้อมพงษ์ คงต้องไปตรวจ ground truth เองนะครับ

การทำแผนที่ด้วยอากาศยานขนาดเล็กไร้คนขับ

เอกสารประกอบการบรรยาย
การสัมมนาเรื่อง การทำแผนที่ด้วยอากาศยานขนาดเล็กไร้คนขับ
Seminar on Small Unmanned Aerial Vehicle (UAV) for Mapping
โดยความร่วมมือ คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย และ กรมที่ดิน
วันศุกร์ที่ 31 สิงหาคม พศ. 2555
สถานที่ ห้องประชุมชั้น 6 อาคารรังวัดและทำแผนที่ ถ.แจ้งวัฒนะ, ต.บางพูด อ.ปากเกร็ด จ.นนทบุรี

1) การทำแผนที่และข้อมูลจากอากาศยานไร้คนขับชนิดเบา Mapping and Geodata Survey using light-weight UAV
2) ซอฟต์แวร์ออนไลน์วางแผนการบิน (UAV Flight Planning)
3) สนามทดสอบการทำแผนที่ด้วยอากาศยานไร้คนขับ
4) ข้อบังคับและกฏหมายคมนาคมและขนส่งทางอากาศ และการปฏิบัติงานด้วยอากาศยานไร้คนขับขนาดเล็ก

เปิดโลกวิศวกรรมสำรวจ

การนำเสนอต่อนิสิตชั้้นเรียน Exploring Engineering World หัวข้อ Survey Engineering เมื่อ 23 สิงหาคม 2555 ครั้บ

ไลดาร์ใช้ทำอะไรได้มากกว่าที่คิด

องค์การความร่วมมือระหว่างประเทศของญี่ปุ่น หรือ ไจก้า ได้จัดทำแบบจำลองระดับด้วยการบินสำรวจด้วยเทคโนโลยีในพื้นที่น้ำท่วมวิกฤติลุ่มแม่น้ำเจ้าพระยา ครอบคลุมพื้นที่กว่า 25,000 ตารางกิโลเมตร ข้อมูลไลดาร์มีหนาแน่นของจุดทุกๆ 2x2 ตารางเมตร ค่าระดับจากไลดาร์มีความแม่นยำทางระดับสูงถึง 10-30 เซนติเมตร ข้อมูลดังกล่าวจะเป็นรากฐานที่สำคัญในการวิเคราะห์ กำหนดนโยบายแก้ใขปัญหาน้ำท่วมในลุ่มแม่น้ำเจ้าพระยาได้อย่างมาก ข้อมูลไลดาร์ที่มีคุณลักษณะแบบเดียวกันนี้ รัฐบาลฟินแลนด์ก็ได้จัดทำขึ้น และมีแนวคิดก้าวหน้าให้เกิดประโยชน์อย่างกว้างขวาง เปิดให้ดาวโหลดได้ทั้งประเทศ ตามหน้าจอภาพนี้

ทำให้นักพัฒนานำไปคิดต่อยอด แสดงให้เห็นการประยุกต์ใข้มากมายตามตัวอย่าง

2011 ปีแห่ง Dense Point Matching

ครึงปีหลังของปีพศ.2554 เกิดอุทกภัยครั้งใหญ่ แม้ว่าผู้เขียนจะโชดดีไม่ได้รับผลกระทบ แต่ก็ได้มีเป็นอนุกรรมการ ส่วนหนึ่งการแก้ใขวิกฤต ปีที่แล้วเลยตกข่าว พัฒนาการเทคโนโลยีการรังวัดด้วยภาพ ปีที่แล้วอาจถือได้ว่าเป็นปีของ Dense Point Matching ที่เป็นอัลกอริธึมการสร้าง แบบจำลองพื้นผิว (digital surface model: DSM) ความละเอียดสูงมากเป็น cloud point แบบหนึ่ง ความละเอียดมากที่เรียกว่า "1จุดภาพ ต่อ 1จุดระดับ" ที่เดียว
การรังวัดพิกัดในสามมิติจากหลายๆภาพ ที่เรียกว่า Structure-from-Motion(sfm) หรือ geometry from multiple view ได้รุดหน้าไปมากในวงการ computer vision จนทำให้เกิดชุดซอฟต์แวร์มาตรฐาน CMVS/PMVS/Bundler ที่ประกอบด้วยซอฟต์แวร์วิเคระห์หาจุดเด่นบนภาพ (key points /SIFT operator ) ต่อเนื่องด้วยการทำ block adjustment สำหรับภาพถ่ายด้วยกล้อง non-metric PMVS/bundler ได้มีผู้นำประยุกต์ใช้กับภาพที่จาก UAV เพื่อ \ทำ block adjustment, สร้าง DSM/DEM แล้วผลิตภาพออร์โท อย่างได้ ตัวอย่างเช่น ชุดซอฟต์แวร์ Pix4D/UAV v1.0
ในปี 2011 อัลกริธึมอีกอันหนึ่งที่สามารถจะสร้าง DSM หนาแน่นสูงที่เรียกว่า Dense Image Matching งานวิจัยของ Hirschmueller เขาเรียกอัลกอรึธิมนี้ว่า Semi-Global Matching (SGM) ผลที่ได้ทำให้เราสามารถสร้าง DSM หนาแน่นมากได้ โดยเฉพาะภาพจากระบบกล้องถ่ายภาพดิจิทัลที่สร้างบันทึกภาพ along-strip overlap > 80% และ across-strip overlap > 70% รวมถึงภาพจากกล้อง UAV ที่มักเป็นกล้องในทั้งตลาดที่มีความไวในการบันทึกภาพอยู่แล้่ว DSMที่ผลิตได้มีแนวโน้มในหลายปัจจัยดีกว่าไลดาร์ที่ได้จากเลเซอร์สแกนเนอร์ วัดระยะมุมโดยตรงจากอากาศยาน
ในตารางข้างล่างเปรียบเทียบคุณลักษณะ point cloud จาก LiDAR เทียบกับ SGM

คุณลักษณะ	แบบจำลองที่ได้	ความละเอียดถูกต้องทางราบ	ความละเอียดถูกต้องทางดิ่ง	ความละเอียดจุดภาพของภาพ	ความเร็วในการประมวลผล
Lidar	DSMและDEM	10-30 ซม	5 ซม.	30 ซม.	1 ล้านจุดต่อชั่วโมง
SGM	DSM	0.5 GSD	1.5 GSD	5 ซม.	20,000 จุดต่อชั่วโมง

ที่มา: ดัวแปลงจาก Gehrke et.al.

ดังนั้นจึงมีผู้กล่าวว่า The Empire (Photogrammetry) is striking (Lidar) back! มีผู้เรียกศาสตร์ที่การรังวัดด้วยภาพเข้าสู่ยุกต์การผลิต DSM ความละเอียดสูงนี้ว่า Multi-ray Photogrammetry, All-in-one Photogrammetry
SEMI-GLOBAL MATCHING: AN ALTERNATIVE TO LIDAR FOR DSM GENERATION? S. Gehrke , K. Morin , M. Downey , N. Boehrer , T. Fuchs
Heiko Hirschmüller (2008), Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information, in IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Volume 30(2), February 2008, pp. 328-341.

2012 ปีแห่ง UAV/UAS Phtotogrammetry

หลายสิบปีมีความพยายามใช้เครื่องบินเล็กถ่ายภาพเพื่อทำแผนที่เฉพาะกิจ ปัจจุบันเทคโนโลยีที่ประกอบเป็นระบบมีความคืบหน้าหลายอย่าง จนเป็นที่ยอมรับในวงการทำแผนที่ ที่ชัดเจนที่สุดน่าจะเป็นการที่ Trimble ในซื้อกิจการ GateWing เพื่อให้มีผลิตภัณฑ์ UAV/UAVS สำหรับการทำแผนที่
ส่วนตัวระบบในบ้านเรามีค้นทำขายหลายราย มีผลิตภัณฑ์คุณภาพจากจีนแดงเช่น DJI เป็นเจ้าใหญ๋ที่น่าสนใจ ในไทยมี HOBBYThai เป็นตัวแทน ขอบคุณกุลชาติให้ภาพนี้มาครับ

สำหรับระบบประมวลผล การบินถ่ายภาพที่ได้จะมีเป็นจำนวนมาก ต้องใช้ซอฟต์แวร์เฉพาะ การวัด tie-point จะอัตโนมัติ ไปจนถึงผลิตออร์โท ซอฟต์อยู่บนพื้นฐานซอฟต์แวร์วิจัย Bundler และ PMVS เนื่องจากเป็นการวัดจุด tie point /pass point อัตโนมัติ ด้วย SIFT อัลรึธีม ถ้าจะให้เร็วควรมี Graphical Processing Unit (GPU) ด้วย
แต่มีบริษัทนำมาพัฒนาต่อให้ใช้งานได้ง่ายและสดวก เช่น PIX4D ตัวนี้นิยมมากที่สุด ราคา ประมาณ 1 ล้าน Trimble และ UAV ส่วนใหญ่ใช้ Pix4D แต่ต้องการประหยัด AgriSoft Pro ตัวนี้ก็โอเค แต่กล้องต้องนำมา calibrate เพื่อหาพารามิเตอร์ distortion ด้วยเสียก่อน ดังภาพ

ความสูงเสาอากาศจีพีเอส/จีเอ็นเอสเอส

ความสูงของเสาอากาศจีพีเอส/จีเอ็นเอสเอส (GPS/GNSS) หากจะใช้งานจริงจังต้องวัดออกจาก Phase Center ซึ่งจะอ้างอิงจาก Antenna Reference Plane (ARP) ตัวอย่างจานรับสัญญาณของ Novatel 702 จากนั้นให้ดูรุ่นจานรับสัญญาณ (Model) ที่ใช้และรุ่น (Hardware Revision) -สำหรับ relative offset numbers and phase center variation (PCV) tables ให้ไปดูที่ the U.S. National Geodetic Survey (NGS) website at www.ngs.noaa.gov/ANTCAL/. -สำหรับ absolute offset numbers ให้ download PCV tables จากthe GEO++ website at www.geopp.com. เปรียบเทียบค่า relative และ absolute จาก สองแหล่งจะมีความต่างกันดังตัวอย่าง Novatel/AntCom GPS-702G

Frequency	Absolute(GEO++/PCV)	Relative(NOAA-ANTCAL)
L1	66 mm(2.60inch)	83 mm (3.27inch)
L2	63 mm(2.48inch)	77 mm(3.03inch)
AVG	65 mm(2.56inch)	N/A

คำถามสุดท้าย ก่อนปิดบล็อก แล้วผมควรจะใช้ค่าใดครับ ??/??/???

วิเคราะห์ระยะทางตามเส้น (linear referencing) สำหรับ GE KML

การวิเคราะห์ระยะทางตามเส้น (linear referencing) สำหรับ GE KML หรือเรียกง่านว่าการคำนวน หลักกิโลเมตร สำหรับ ตำแหน่งจุดสำคัญ สถานที่ เหตุการณ์ต่างๆ ตามเส้นทาง การสร้างเส้นทาง PATH อาจใช้ Google Earth เพราะทำได้ง่ายมีแผนที่ภาพดาวเทียมทั้งเก่าใหม่ให้เลือกใช้ เมื่อมีจัดสถานที่สำคัญ ให้กำหนดจุดบนเส้นทางตามต้องการ หลังกจากนั้นให SaveAs...Place ออกมา และใช้ซอฟต์แวร์ GE Path (v.1.4.6)http://www.sgrillo.net/googleearth/index.htm ขอบคุณคุณ Ricardo Sgrillo) อ่าน Path KML กลับเข้ามาแล้ว เลือก -Remove names and icons -Place Descriptons --> Cumulative Distance --Length Unit --> Kilometer --Method Dec.Places = 3 จากนั้นกด Run จะได้ KML ใหม่ชื่อต้อท้ายด้วย -path เปิดดูจะเห็นดังภาพ

จากนั้นลองเปิดดู Google Earth จะเส้นทางพร้อมระยะระยะทางตามเส้นที่ต้องการ

การคำนวนระยะทางและพื้นที่สำหรับ GoogleEarth และ KML/KMZ

การวางแผนเชิงพื้น ผมเลือกใช้ Google Maps และ Google Earth บ่อยมาก โดยเเฉพาะ Google Earth ที่มีแผนที่เส้นทาง แผนที่ดาวเทียม ภาพถ่ายที่ผู้ใช้ร่วมกันเติมเข้ามา และยังมี map content มากมาย หากต้องเขียนแผนที่ ของเราไปก็สามารถทำได้ เพราะมีเครื่องมือ edit แทบเรียกได้ว่าเป็น GIS Editor ที่ดีทีเดียว KML/KMZ ที่ได้ยังเป็นมาตรฐาน สามารถแปลงเป็นรูปแบบอืนๆภายหลัง แต่สิ่งหนึ่งที่ GE ฟรีขาดหายไปคือ ความสามารถในการคำนวน ระยะทางและพื้นที่! เข้าใจว่าหากเสียตังส์ซื้อ Google Earth Pro จะมีฟังก์ชันนี้ให้ อืม..แต่ว่ามีซอฟต์แวร์ on-line แก้ขัดช่วยได้ครับ เชน GE Tools โดย Znum Solutions เพียงเราเปิดดู KML ที่มี object Line Polygon ทำการ copy และ paste เข้าไป หรือจะเรียกเปิดแฟ้ม KML ก็ได้ ในตัวเลือกผู้ใช้สามารถเลือกให้คำนวนระยะทางหรือพื้นที่หรือทั้งสองอย่าง เลือกหน่วยระยะทาง และเลือกหน่วยพื้นที่ได้ ดังตัวอย่าง

จากนั้นให้กด Process Data >>>>>> จะได้ผลดังนี้ =================================================== NAME,PERIMETER/LENGTH (km),AREA (sq. km)
ChannelHwy9,67.79946717103557
ค.สำโรง-ตะวันออก,11.357562703347
ค.สำโรง-ตะวันตก,12.116103241428199
ทล.305 รังสิต นครนายก,2.136323832384587
บึงพระราม9 (11 ตร.กม.),11.876656333037921,NaN
==================================================

การวางแผนเพื่อเตรียมโครงการ

การวางแผนเพื่อเตรียมโครงการใดๆ มักจะเริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูล และทำแผนที่ภูมิประเทศ (topographic map) ในปัจจุบันแผนที่ฟรีออนไล์ ที่มีทั้งแผนที่ภาพถ่ายดาวเทียมรายละเอียดสูงและแผนที่ถนน ผมสรุปได้ดังนี้

1) แผนที่ภาพดาวเทียมรายละเอียดสูง (high-resolution satellite) หรือแผนที่ภาพถ่ายออร์โทสี สำหรับพื้นที่ในประเทศไทย และพื้นที่อื่นๆ ทั่วโลกสามารถหาดูได้จาก
1.1 Google Maps/Google Earth http://maps.google.com (สดวก มีภาพอดีต)
1.2 Nokia Map http://maps.nokia.com (ภาพใหม่ 2010-2011)
1.3 Microsoft B-Ing Map http://www.microsoft.com
1.4 แผนที่ภาพออร์โทสีมาตราส่วน 1:4,000 http://www.lddservices.org (พ.ศ. 2544-2545)

2) คุณลักษณะของแผนที่ฟรีบนอินเตอร์
2.1 แผนที่ภาพถ่ายดาวเทียมรายละเอียดสูง มีการดัดแก้ออร์โท ความละเอียดถูกต้องทางตำแหน่ง +/-50 เมตร
2.2 แผนที่ถนนได้จากการสำรวจเส้นทางด้วยรถติดจีพีเอส มีความละเอียดถูกต้องทางตำแหน่ง +/-2 ถึง 15 เมตร

ตัวอย่างการเตรียมข้อมูลแผนที่ภาพที่ลิ้งนี้

Python ขั้นเทพ Generator / Coroutine

ผมเรียนไพธอน ผมใช้ไพธอน ผมประยุกต์ใช้ไหธอน หลายๆเรื่อง หลายๆมุม พลิกอ่านคู่มือหลายเล่น หลายพันหน้า กูเกิ้ลหาก็ประจำ บ่อยครั้งผมพบว่าไพธอนยังมีเรื่องใหม่ น่าสนใจ ซ่อนอยู่เสมอ วันนี้อีกแล้ว 'Generator' เป็น programming model แบบหนึ่ง ที่ใครเข้าใจแล้ว จะเขียนโปรแกรม ได้สง่างามยิ่งขึ้นไป ระบบมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้น ในภาพ เทพไพธอน กำลังแสดงให้เห็น learing curver ของวิชานี้ ( thank to David Beazley, http://www.dabeaz.com from PyCon'2009, Chicago, Illinois)

ลองดูกันเองนะครับ