ปีนี้งาน O’Reilly Where 2012 Conference จัดที่ San Francisco มีเทคโนโลยีด้าน ภูมิสารสนเทศขั้นสูง มากมายหลายตัวมาแสดง โดยเฉพาะงานนี้ Google และบริษัทขั้นนำด้านนี้นำ เทคโนโลยีใหม่ๆที่ผนวกเอาข้อมูลเชิงตำแหน่ง ที่จะเกิดขึ้นในอนาคตมาสาธิต
สำหรับ Google ที่เรียกเสียงหือหาได้ไม่น้อยก็คงจะเป็น Project Glass video ที่เริ่มทำการทดสอบจริงแล้วเป็น AR อีกรูปแบบที่น่าสนใจและนำเอาเทคโนโลยีนี้มาใช้เพื่ออำนวยความสะดวกสบายให้กับชีวิต ได้เป็นอย่างดี
ช่วงนี้กลับมาทำงานเกี่ยวกับ sensor web อีกรอบ จากปีที่แล้วเวลาส่วนใหญ่ไปกับ GPS Tracking และระบบ Fleet management ซึ่งทำให้ผมมีโอกาสเรียนรู้ เรื่อง Data Management ค่อนข้างมาก เพราะ GPS Tracking ต้องติดตามข้อมูลจากกลุ่มรถจำนวนมาก และเก็บข้อมูลทุกๆ 30 วินาที ทำให้ Database Server ค่อนข้างใหญ่ (ปัจจุบันมีกว่า 5 ล้านเรคคอร์ด) ซึ่งทำให้ต้องมีการพัฒนา script เพื่อบริหารจัดการข้อมูล บำรุงรักษา และเพิ่มประสิทธิภาพในการเข้าถึงเช่น การทำ Temporal indexing เป็นต้น
เดือนที่ผ่านมา Google เปิดตัวบริการ Google Street View ที่มีข้อมูลภาพถ่ายสองข้างทางถนนในประเทศไทย แบบมุมมอง 360 องศา สามารถบอกตำแหน่งบนแผนที่และแสดงภาพในมุมมองรอบทิศทาง ผมว่าเป็นระบบข้อมูลที่น่าสนใจ ครอบคลุมพื้นที่ กรุงเทพ เชียงใหม่ ภูเก็ต ซึ่งเน้นไปที่สถานที่ท่องเที่ยวสำคัญในบ้านเราเป็นหลัก วันนี้มีเวลาว่างเลยลองเข้าไปศึกษา Streetview API เพื่อเอาไป ใส่ใน Smart Fleet App ของตัวเองดู
มีคนโทรมาปรึกษาเรื่องการทำระบบ Spatial Database สำหรับงานการบริหารการใช้ที่ดินที่หนี้ไม่พ้นการเก็บข้อมูล landuse อันต้องสร้างจากการแปลภาพถ่ายทางอากาศหรือภาพถ่ายดาวเทียม แน่นนอนว่าถ้าท่านที่เคยทำงานด้านนี้จะพบ ว่าข้อมูล landuse เป็นข้อมูลที่มีความซับซ้อนของ polygon ที่มากในรูปแบบ muti polygon จำนวนมาหาศาล ยิ่งต้องมาใช้ทำงานหรือเปิดดูข้อมูลภาพยิ่งช้า นี้ยังไม่นับการนำมาใช้ทำระบบ map service ที่ต้องแสดงข้อมูลที่มีความละเอียดสูง วันนี้ผมมีเทคนิคการประมวลผลข้อมูลพวกนี้ผ่าน database มาแนะนำครับ
อาทิตยที่ผ่านมา ผมใช้เวลาส่วนใหญ่กับการหา solution ในการสร้าง service บน Linux ubuntu server โดยตั้งใจจะให้ โปรแกรมที่พัฒนาโดย Python มันทำการ run แบบอัตโนมัติเมื่อมีการบูตเครื่อง ในรูปแบบ Service โดยโปรแกรมนี้จะทำหน้าที่ Process ข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียม แบบอัตโนมัติ โดยทำการโหลดข้อมูลจาก image archive มาประมวลผลและ สร้างเป็น map service ต่อไป
เรียกว่าลองอยู่หลายแบบทั้ง pydaemon (ขอบคุณพี่อาร์ท @sarawut ที่แนะนำ ยากมากครับพี่ ลองแล้วผมไม่สำเร็จ) และการสร้าง shell เพื่อทำงาน สุดท้ายมาจบที่ความช่วยเหลือของ cliechti ที่ผม email ไปถาม โปรแกรมเมอร์ใจดีช่วยตอบคำถามและแนะนำจนสำเร็จ คิดว่าคงมีหลายคนน่าจะได้ประโยชน์ขออนุญาติ นำ code มาแชร์
เทคโนโลยีการสำรวจระยะไกลหรือ Remote sensing น่าจะเป็นเครื่องมือที่ดีในการช่วยประเมินความเสียหายอันเกิดจากภัยพิบัติ แผนที่ดินไหวและซึนามิ ที่เกิดขึ้นในประเทศญี่ปุ่น วันนี้ผมมีภาพถ่ายดาวเทียม ที่มีการเปรียบเทียบแบบสองช่วงเวลาคือ ก่อนเกิดและหลังจากการเกิดแล้ว ภาพที่เห็นทำให้ทราบถึงความรุนแรงของเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นได้อย่างชัดเจน ในพื้นที่ต่างๆ คนไทยอย่างผมคงทำได้แค่การภาวนาให้ ทุกอย่างผ่านพ้นไปได้ด้วยดีและเกิดความเสียหายน้อยที่สุด ยังมีเรื่องของโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ที่ต้องลุ้นกันต่อว่าเตาที่เหลือจะระเบิดหรือไม่ และการแพร่ของกัมตภาพรังสีจะไกลเพียงใด ผมขอนำภาพถ่ายดาวเทียม Geoeye ที่บันทึกความเสียหาย จาก newyork time นำมาให้ได้ชมกันครับ
ถ้าพูดถึงเทคโนโลยี 3D ปัจจุบันดูจะเป็นเรื่องที่ไม่ยากและกำลังเป็นที่นิยม รวมถึงกำลังพัฒนาไปอย่างต่อเนื่อง เรื่อยๆทั้งในด้านของ software และ hardware งานด้าน Geoinfomatic ก็ต้องเกี่ยวข้องกับข้อมูล 3D (X,Y,Z) แนวโน้มการวิจัยพัฒนาระบบ Internet GIS ในอนาคตก็มีการนำเอาเรื่อง online 3D GIS มาพูดถึง และนำมาใช้งานกันอยู่บ้าง แต่ยังมีข้อจำกัดอยู่ค่อนข้างมาก ทั้งตัวขนาดข้อมูล และทรัพยากรในการแสดงผลข้อมูลแบบออนไลน์
วันนี้ผมมีเรื่องของ WebGL ที่ออกมาตรฐานรุ่นแรก 1.0 แบบเป็นทางการออกมา โดยเป็นแนวโน้มที่ดีการพัฒนาระบบ 3D แบบ online ข้อดีคือเป็นมาตรฐานที่สามารถทำงานแบบ interoperability บนเว็บบราว์เซอร์ได้ทุกรุ่นที่เข้าร่วม โดยไม่ต้องอาศัย plug-in เสริมเฉพาะ ที่สำคัญทำงานแสดงผล 3 มิติบนเว็บเบราว์เซอร์ผ่านจาวาสคริปต์ ใช้ภาษา javascript ในการควบคุมการแสดงผล โดย WebGL มีรากฐานมาจาก OpenGL ที่โด่งดังนั้นเอง ปัจจุบัน มีเว็บบราว์เซอร์ชั้นนำมากมายที่เข้าร่วม และยอมรับ Firefox, Chrome, Safari และ Opera ขาด IE ผมว่าอนาคต WebGL จะเป็นอีกหนึ่งทางเลือกของการ พัฒนาระบบ Online 3D GIS ลองดูตัวอย่างการทำงานได้ที่
http://www.khronos.org/webgl/wiki/Demo_Repository
