ปีนี้วางแผนจะเน้นไปที่พาร์ทการเชื่อมต่อระบบ กับอุปกรณ์ sensor station บน GPRS ที่เน้นไปที่การใช้ UDP protocol เพราะพิสูจน์จากการทำงานของ GPS Box และมีประสิทธิภาพดีกว่าแบบเดิมมาก อีกส่วนที่ต้องการทำคือการหา สมการคณิตศาสตร์มาทำ Data Analysis เช่นการคำนวณแนวโน้มข้อมูล การอนุมาน ทำนายผลข้อมูลล่วงหน้า รวมถึงการทำเหมืองข้อมูลจาก sensor จำนวนหลายโหนดด้วย

sensor station ที่ผมกับเพื่อนร่วมกันพัฒนา

งานอีกส่วนที่อยากทำคือการเชื่อมระบบ sensor ภาคพื้นกับ sensor ในรูปแบบภาพถ่ายดาวเทียม เช่น MODIS TRMM และอื่นๆ บน Raster Database เพื่อทำการสกัดเอา ข้อมูลมาใช้ในรูปแบบองค์ความรู้ ร่วมกับข้อมูลภาคพื้นที่ที่ติดตั้ง sensor เพื่อใช้ข้อมูลจากภาพถ่ายดาวเทียม ในการแก้ปัญหาพื้นที่ที่ไม่สามารถเข้าไปติดตั้ง sensor ได้ และสร้าง Service Portal ให้สอดคล้องกับ Sensor Web Eablement ของ OGC เพื่อเชื่อมเข้ากับระบบ Ground sensor ต่อไป

ตัวอย่างโปรแกรมแสดงผลข้อมูลตรวจวัดจาก sensor ในสนาม

ตัวอย่างพื้นที่ศึกษาที่ทดลอง

ตัวอย่างข้อมูลภาพบริเวณถนนเยาวราช

นอกจากข้อมูลภาพพาโนรามา 360 องศาที่บันทึกด้วยกล้อง ladybug แล้วยังมีข้อมูลจุดตำแหน่งสามมิติจาก laser scan ที่ได้มาพร้อมกับการวิ่งรถเก็บข้อมูล ทำให้เราสามารถรับรู้ถึงรูปทรงของอาคารและวัตถุในแบบสามมิติได้ โดยสังเกตจากเมาส์ เมื่อเราขยับไปบนภาพ

ภาพตัวอย่างข้อมูล laser scan ที่ได้จากระบบรถสำรวจ

ผมลองเข้าไปเล่น Street View API เพื่อจะทำ integration ตัวระบบ Google Street View เข้า App ของตัวเอง พบว่า การเชื่อมโยงเข้ากับ Google Map แบบ synchronize ทำได้ดี ไม่สะดุดแบบก่อน และที่สำคัญยังรอบรับการทำงาน ภาษาไทยบน Google Streetview

นอกจากนั้นเรายังสามารถควบคุมมุมมองได้อย่างอิสระ และดุง link table ที่แสดงบนพาโนรามา ออกมาใช้ได้  รวมถึงค่า POV Heading และ Pitch ซึ่งสามารถนำมาคำนวณการแสดงผลแบบ ต่อเนื่องหรือเรียงลำดับ สำหรับใช้ควบคุมมุมมองให้แสดงผลในลักษณะ animation ได้อีก

น่าเสียดาย Google ยังไม่เปิดให้มีการใช้ฟังก์ชั่นวัด ขนาดวัตถุบนภาพ Panorama แบบที่มีการลือกันใน Developer community ของต่างประเทศ

ตัวอย่างทดลองฝั่ง Google Street View ลงไปใน Application ซึ่งสามารถค้นหาตำแหน่ง เรียกดูประวัติการวิ่งของรถ ดูสภาพจราจร และดูภาพสองข้างทางถนน ได้ ต้องบอกว่า ของ Google เค้าดีจริงๆครับ

]]> http://emap.wordpress.com/2012/04/02/google-street-view-in-thailand/feed/ 2 pkgis 1 2 3 3D 12225 6 http://emap.wordpress.com/2011/04/04/image-processing-service-on-ubuntu/ http://emap.wordpress.com/2011/04/04/image-processing-service-on-ubuntu/#comments Mon, 04 Apr 2011 05:24:23 +0000 pkgis2007 http://emap.wordpress.com/?p=2268 อ่านเพิ่มเติม →]]> 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

ผมสร้าง service ไว้ชื่อ imageprocessing_server ใน init.d

เขียน code ดังนี้

#! /bin/sh
PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin
DAEMON=/usr/local/bin/image_server.py
NAME=imageprocessing_server
DESC=”Satellite Image Processing Server”
test -f $DAEMON || exit 0
set -e
case “$1″ in
start)
echo -n “Starting $DESC: “
sudo python $DAEMON
;;
stop)
echo -n “Stopping $DESC: “
$DAEMON stop
start-stop-daemon –stop –quiet –exec $DAEMON || true
echo “$NAME.”
;;
status)
status_of_proc “$DAEMON” “$DESC” && exit 0 || exit $?
;;
restart|force-reload)
echo -n “Restarting $DESC: “
start-stop-daemon –stop –quiet –pidfile \
/var/run/$NAME.pid
# –exec $DAEMON
sleep 1
start-stop-daemon –start –quiet –pidfile \
/var/run/$NAME.pid –exec $DAEMON
echo “$NAME.”

;;
*)
N=/etc/init.d/$NAME
# echo “Usage: $N {start|stop|restart|reload|force-reload}” >&2
echo “Usage: $N {start|stop|restart|force-reload}” >&2
exit 1
;;
esac
exit 0

จบแล้วก็ save และทำการ add service ให้ system

update-rc.d imageprocessing_server defaults
$chmod +x imageprocessing_server

แล้วก็ reboot เป็นอันเสร็จครับ

รูปจาก internet

บริเวณ Fukushima Daiichi Nuclear Plant

North of Sendai

Sendai

ภาพ 4-04-2010 ก่อนเกิดเหตุการณ์

ภาพ 12-03-2011 หลังเกิดเหตุการณ์

ดูภาพ จะพบว่าการเกิดภัยพิบัติครั้งนี้ มันรุนแรงมหาศาล จากการติดตามข่าว คลื่นยักษ์ขนาด 10 เมตร ลองคิดดูครับ ว่าถ้ามันพัดถล่มเข้า แถวๆกรุงเทพมหานครของไทย จะเกิดความสูยเสียขนาดไหน บางครั้ง เหตุการณ์นี้อาจจะเป็นเพียงแค่จุดเริ่มต้นดังนั้นการเตรียมตัวรับมือกับ ภัยพิบัติจึงเป็นสิ่งที่คนไทย ไม่ควรนิ่งนอนใจ ผมเชื่อว่าตราบใดที่สภาวะภูมิอากาศโลกยังไม่สมดุล มนุษญ์ยังทำลายธรรมชาติ โอกาสที่ภัยพิบัติจะเกิดมากขึ้น และรุนแรงขึ้นย่อมมีสูง ดังนั้นเราไม่ควรประมาทและเร่งปรับเปลี่ยนแนวคิดการดำรงชีวิตแบบที่ไม่ไปทำลายสิ่งแวดล้อมให้มากกว่านี้

ดูภาพถ่ายดาวเทียมแบบสองช่วงเวลาได้เพิ่มเติมที่

http://www.nytimes.com/interactive/2011/03/13/world/asia/satellite-photos-japan-before-and-after-tsunami.html

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

ตัวอย่าง code แสดงผลลูกโลกทรงกลม

<html>
  <head>
    <title>Earth and Mars</title>
    <script type="text/javascript" src="../common/webgl-utils.js"></script>
    <script src="resources/J3DI.js"> </script>
    <script src="resources/J3DIMath.js" type="text/javascript"> </script>

    <script id="vshader" type="x-shader/x-vertex">
        uniform mat4 u_modelViewProjMatrix;
        uniform mat4 u_normalMatrix;
        uniform vec3 lightDir;

        attribute vec3 vNormal;
        attribute vec4 vTexCoord;
        attribute vec4 vPosition;

        varying float v_Dot;
        varying vec2 v_texCoord;

        void main()
        {
            gl_Position = u_modelViewProjMatrix * vPosition;
            v_texCoord = vTexCoord.st;
            vec4 transNormal = u_normalMatrix * vec4(vNormal,1);
            v_Dot = max(dot(transNormal.xyz, lightDir), 0.0);
        }
    </script>

    <script id="fshader" type="x-shader/x-fragment">
#ifdef GL_ES
    precision mediump float;
#endif

        uniform sampler2D sampler2d;

        varying float v_Dot;
        varying vec2 v_texCoord;

        void main()
        {
            vec4 color = texture2D(sampler2d,v_texCoord);
            color += vec4(0.1,0.1,0.1,1);
            gl_FragColor = vec4(color.xyz * v_Dot, color.a);
        }
    </script>

    <script>
        function init()
        {
            var gl = initWebGL("example", "vshader", "fshader",
                                [ "vNormal", "vTexCoord", "vPosition"],
                                [ 0, 0, 0, 1 ], 10000);
            if (!gl) {
              return;
            }

            gl.uniform3f(gl.getUniformLocation(gl.program, "lightDir"), 0, 0, 1);
            gl.uniform1i(gl.getUniformLocation(gl.program, "sampler2d"), 0);

            gl.sphere = makeSphere(gl, 1, 30, 30);

            // get the images
            earthTexture = loadImageTexture(gl, "resources/earthmap1k.jpg");
            marsTexture = loadImageTexture(gl, "resources/mars500x250.png");

            return gl;
        }

        var width = -1;
        var height = -1;
        var framerate;

        function reshape(ctx)
        {
            var canvas = document.getElementById('example');
            if (canvas.width == width && canvas.width == height)
                return;

            width = canvas.width;
            height = canvas.height;

            ctx.viewport(0, 0, width, height);

            ctx.perspectiveMatrix = new J3DIMatrix4();
            ctx.perspectiveMatrix.perspective(30, width/height, 1, 10000);
            ctx.perspectiveMatrix.lookat(0,0,6, 0, 0, 0, 0, 1, 0);
        }

        function drawOne(ctx, angle, x, y, z, scale, texture)
        {
            // setup VBOs
            ctx.enableVertexAttribArray(0);
            ctx.enableVertexAttribArray(1);
            ctx.enableVertexAttribArray(2);

            ctx.bindBuffer(ctx.ARRAY_BUFFER, ctx.sphere.vertexObject);
            ctx.vertexAttribPointer(2, 3, ctx.FLOAT, false, 0, 0);

            ctx.bindBuffer(ctx.ARRAY_BUFFER, ctx.sphere.normalObject);
            ctx.vertexAttribPointer(0, 3, ctx.FLOAT, false, 0, 0);

            ctx.bindBuffer(ctx.ARRAY_BUFFER, ctx.sphere.texCoordObject);
            ctx.vertexAttribPointer(1, 2, ctx.FLOAT, false, 0, 0);

            ctx.bindBuffer(ctx.ELEMENT_ARRAY_BUFFER, ctx.sphere.indexObject);

            // generate the model-view matrix
            var mvMatrix = new J3DIMatrix4();
            mvMatrix.translate(x,y,z);
            mvMatrix.rotate(30, 1,0,0);
            mvMatrix.rotate(angle, 0,1,0);
            mvMatrix.scale(scale, scale, scale);

            // construct the normal matrix from the model-view matrix
            var normalMatrix = new J3DIMatrix4(mvMatrix);
            normalMatrix.invert();
            normalMatrix.transpose();
            normalMatrix.setUniform(ctx, ctx.getUniformLocation(ctx.program, "u_normalMatrix"), false);

            // construct the model-view * projection matrix
            var mvpMatrix = new J3DIMatrix4(ctx.perspectiveMatrix);
            mvpMatrix.multiply(mvMatrix);
            mvpMatrix.setUniform(ctx, ctx.getUniformLocation(ctx.program, "u_modelViewProjMatrix"), false);

            ctx.bindTexture(ctx.TEXTURE_2D, texture);
            ctx.drawElements(ctx.TRIANGLES, ctx.sphere.numIndices, ctx.UNSIGNED_SHORT, 0);
        }

        function drawPicture(ctx)
        {
            reshape(ctx);
            ctx.clear(ctx.COLOR_BUFFER_BIT | ctx.DEPTH_BUFFER_BIT);

            drawOne(ctx, currentAngle, -1, 0, 0, 1, earthTexture);
            drawOne(ctx, -currentAngle, 1, 0, 0, 0.6, marsTexture);
            ctx.flush();

            framerate.snapshot();

            currentAngle += incAngle;
            if (currentAngle > 360)
                currentAngle -= 360;
        }

        function start()
        {
            var c = document.getElementById("example");
            var w = Math.floor(window.innerWidth * 0.9);
            var h = Math.floor(window.innerHeight * 0.9);

            c.width = w;
            c.height = h;

            var ctx = init();
            if (!ctx) {
              return;
            }
            framerate = new Framerate("framerate");
            currentAngle = 0;
            incAngle = 0.2;
            var f = function() {
              drawPicture(ctx)
              window.requestAnimFrame(f, c);
            };
            f();
        }
    </script>
    <style type="text/css">
        canvas {
            border: 2px solid black;
        }
    </style>
  </head>

  <body onload="start()">
    <canvas id="example">
    There is supposed to be an example drawing here, but it's not important.
    </canvas>
    <div id="framerate"></div>
    <div id="console"></div>
  </body>
</html>

ดูตัวอย่างผลลัพธ์

มีตัวอย่าง code และโปรเจคที่พัฒนาแบบ 3D ที่น่าสนใจอีกมากของ google จาก

http://code.google.com/p/webglsamples/

ปัจจุบัน Geospatial Revolution Project ออก Episode 3  มาแล้วโดยจะมี 4 chapter ย่อย พัฒนาและจัดทำโดยทีมงานของ PENN STATE ใน episode นี้เน้นไปที่การอธิบายเทคโนโลยีแบบทั่วถึงทั้ง Remote Sensing ,Map Service, GPS, Navigation, GeoMobile AR, OSM,Mobile GIS, LBS และอื่นๆเรียกว่าครบถ้วน สิ่งที่ดีอีกอย่างของสารคดีตอนนี้คือการตัดต่อทำให้น่าสนใจและอธฺิบายเข้าใจง่าย  เหมาะสำหรับท่านที่อยากรู้ว่า Geospatial Technology มันสามารถทำอะไรได้บ้าง หรือจะใช้สอนอธิบายคนทั่วไปให้เข้าใจในเทคโนโลยีและการนำไปใช้  สารคดีทำให้เห็นภาพและมุมมองการนำไปใช้ที่หลากหลายทั้งรูปแบบการใช้งานทั่วไป เข้าไปชมได้ที่ http://geospatialrevolution.psu.edu/

ผมว่าถ้าอยากให้เกิดการตระหนักใช้ location technology ในเมืองไทยน่าจะมีการนำไปทำ sub tile ภาษาไทยเพื่อเปิดสอนหรือเผยแพร่ตามโรงเรียน และมหาวิทยาลัย จริงๆผมอยากให้ทุกท่านได้เห็นถึงความก้าวหน้าของเทคโนโลยีด้านนี้ ว่ามันมีอะไรมากกว่าแผนที่กระดาษและ GPS มือถือ อย่าลืมแวะชม Episode 3 นะครับ

Episode3

Episode2

Episode1

Postgresql 9.0 มาพร้อม streaming replication แต่ Slony(synchronous replication) ก็ยังเป็นอีกช่องทางที่สามารถนำมาเสริมได้อีก เพราะ ยังมีข้อจำกัดที่ตัว Slave ที่ต้องอยู่บน Version เดียวกันระบบเดียวกัน รองรับแค่ 1 salve และที่สำคัญ Slave นั้นทำได้แค่ Read only ดังนั้นตอนนี้ถ้าเน้นปฏิบัติจริง Slony ก็ยังมีความจำเป็นอยู่ครับ

Slony คือ package สำหรับการทำ  synchronous database replication สามารถสำเนาข้อมูลหรือสำรองข้อมูล สามารถช่วยในการกระจายโหลด การสำรองระบบกรณีตัวแม่เสีย ตัวลูกสามารถทำงานแทนได้ หรือจะสำรองข้อมูลแบบทันทีทันใดก็ได้ โดยสามารถกำหนดการทำงานแบบ master to multiple slaves replication system หลักการทำงาน ใช้ trigger ฝั่งใน database แล้วสำรองข้อมูลตารางต่างๆ โดยมีการสร้าง key อ้างอิงร่วมกับ Primary key

การติดตั้งไม่ยากครับ บน linux แต่บน windows ค่อนข้างมีปัญหานิดหน่อย มาดูขั้นตอนคราวๆครับ คู่มือการติดตั้งอ่านได้จาก

http://slony.info/documentation/2.0/tutorial.html#FIRSTDB

ติดตัั้งตัว Master Database

ติดตั้งตัว slave บน Database Server

add ticker เข้าไปบนตารางที่เก็บข้อมูล Spatial Data

สั่ง Run Service บน Windows เพื่อทำการ Replicate ข้อมูลจาก Database ทั้งสอง

ทดลองเรียกข้อมูล Geometry บนตาราง Province บน Slave1 ผ่าน QGIS

ข้อมูลที่จัดเก็บบนราสเตอร์ในงานภูมิสารสนเทศจะมีรูปแบบเป็นสี่มิติคือ X, Y, Z และ T โดยข้อมูลดิจิตอลจะจัดเก็บแบบไฟล์ (Files base system) บน OS ซึ่งในกรณีที่มีข้อมูลจำนวนมากๆ การบริหารจัดการข้อมูลทำได้ยาก โดยเฉพาะประเด็นเรื่องการสืบค้นข้อมูลจากเงื่อนไขที่ซับซ้อน เช่นเงื่อนไขเชิงพื้นที่ เงื่อนไขเชิงเวลา และเงื่อนไขอื่นๆ การนำแนวคิดและเทคโนโลยีของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Database) ซึ่งเป็นรูปแบบการจัดเก็บข้อมูลที่ความสัมพันธ์กันอย่างเป็นระบบโดยใช้ทฤษฏีของเซตเป็นพื้นฐานมาช่วยในการจัดการข้อมูลราสเตอร์ โดยมีการจัดเก็บข้อมูลดิจิตอลในรูปแบบของ BLOB และจัดเก็บข้อมูลเรขาคณิตของราสเตอร์ (GeoReference data ) บนฐานข้อมูลโดยใช้แนวคิดของฐานข้อมูลเชิงพื้นที่(Spatial Database) สร้างความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลเรขาคณิต(Geometry) กับข้อมูลไบนารี(BLOB) บนฐานข้อมูล

การจัดเก็บข้อมูลราสเตอร์บนฐานข้อมูล อาศัยเทคนิคการจัดเก็บค่าดิจิตอลในรูปแบบ HEX WKB และเก็บข้อมูลเรขาคณิตของภาพราสเตอร์บน Geometry Object ในฐานข้อมูล ข้อมูลราสเตอร์จะถูกจัดแบ่งเป็นสี่เหลี่ยมย่อย (Tile) และจัดเก็บข้อมูลแบบ Pyramid ในรูปแบบ Overview Table เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการเข้าถึงข้อมูล ซึ่งทั้ง Tile และ Pyramid จะมีการสร้างดัชนีเชิงเรขาคณิต GIST-index และมี relation key สำหรับเชื่อมโยงความสัมพันธ์ของข้อมูล รวมถึงสามารถเชื่อมโยงกับข้อมูลเวลา (Temporal data) และสร้างดัชนีความสัมพันธ์เชิงเวลาเพื่อค้นหาได้อีกด้วย

งานนี้ผมต้องการทดสอบ การนำภาพถ่ายดาวเทียมมาเก็บบนฐานข้อมูลบนแม่ข่าย เพื่อสองเป้าหมาย การจัดการข้อมูลและการประมวลผลข้อมูลแบบ realtime ผ่านอินเตอร์เน็ต

โครงสร้างฐานข้อมูลให้รองรับการจัดเก็บข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียม โดยมีการใช้เทคนิคการจัดการข้อมูลเชิงเวลา เพื่อสร้าง Temporal Index สำหรับใช้ในการสืบค้นข้อมูลตามช่วงเวลา นอกจากนี้ยังมีการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของข้อมูลในรูปแบบความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ (Spatial Relation) ข้อมูลในฐานข้อมูลจำแนกได้เป็นสองกลุ่มคือกลุ่มข้อมูลภาพจัดเก็บแบบ BLOB จำแนกตามบล็อกที่มีการกำหนดขอบเขตพิกัดอ้างอิงและมีการสร้างดัชนีความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ โดยโครงสร้างตารางรองรับการจัดเก็บข้อมูลแบบหลายช่วงคลื่น จำแนกตาม Spectral Resolution ส่วนกลุ่มที่สองคือข้อมูลอธิบาย (Meta data) ที่ใช้เป็นตารางข้อมูลเก็บเอกสารอธิบายคุณลักษณะของข้อมูลภาพ รายละเอียดของการถ่ายภาพและเวลาในการบันทึกข้อมูล

ภาพถ่ายดาวเทียมจะถูกเก็บในตารางที่มีรูปแบบการจัดแบ่ง Tiles Block ตามบรรทัด (Record) และมีการสร้างคอลัมน์ เพื่อรองรับการจัดเก็บข้อมูลแบบ Coverage เช่น กรณีที่มีหลายช่วงเวลา (Multi Time), หลายช่วงคลื่น (Multi band) เป็นต้น ข้อมูลจะถูกเก็บในรูปแบบ wktraster BLOB ซึ่งจะมีการลงทะเบียนคอลัมน์ที่จัดเก็บในตารางดัชนี raster_colums

ตัวอย่าง Database Structure

การเข้าถึงและการเรียกดูข้อมูลสามารถทำได้โดย ชุดคำสั่ง SQL โดยทำการค้นหาข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียม ที่มีการติดตั้งดัชนีเชิงเวลา และใช้เงื่อนไขความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ ระหว่างตำแหน่งของ Geometry Object บนโลกกับ ดัชนีเชิงตำแหน่งของ Box และ Spatial index

ตัวอย่างภาพเป็นการ Query ข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียม Tile ต่างๆที่ถ่ายช่วงเวลา 19-04-2009 และ อยู่ซ้อนทับกับ Buffer Zone Area จากจุดสถานีตรวจวัดบนภาพพื้นดิน

นอกจากการจัดเก็บข้อมูลแล้ว ระบบยังสามารถประมวลผลข้อมูลแบบ online ได้เช่นการแปลงระบบพิกัดและการ Warp ระบบพิกัด , การ Classification ข้อมูลจุดภาพ ,การประมวลผลข้อมูลภาพดิจิตอล เป็นต้น

ภาพแสดงบริเวณพืชพรรณ ที่ปกคลุมดิน โดยจำแนกจากภาพถ่ายดาวเทียม Theos

อนาคต เมื่อระบบการประมวลผลแบบ Cloud Computing หรือ Grid Computing มีต้นทุนที่ต่ำลง และระบบมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น การจัดเก็บ การประมวลผลและการเผยแพร่ข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียมแบบ Dynamic Content ที่ใช้งานภูมิสารสนเทศ คงจะแพร่หลายและมีการนำไปใช้เพิ่มมากขึ้น ระบบต้นแบบที่ผมทำลองทำขึ้นก็พัฒนาบนชุดโปรแกรมมาตรฐาน WKTRaster ท่านที่สนใจทดลองไปศึกษาได้ที่ http://trac.osgeo.org/postgis/wiki/WKTRaster

การได้หยุกพัก ไม่ต้องคิดถึงเรื่องงานมากนัก มันก็ทำให้สมองโล่งและเกิดไอเดียใหม่ๆได้มากพอสมควร ผมมีเวลาได้ไปทดลองทำอะไรใหม่ๆเยอะ ที่แต่ก่อนไม่ค่อยมีเวลาทำ ได้ไปศึกษาอะไรเพิ่มเติม ในศาสตร์ขแนงอื่นๆ ที่ไม่ได้เรียนมา รู้สึกเลยว่าบางครั้งการทำอะไรอย่างเดียวไปนานๆ มากๆถึงจะเชี่ยวชาญแต่ก็เกิดความเบื่อหน่ายและตีบตันได้ ผมมีโอกาสได้อ่านเรื่องของ คุณสเตฟานเป็นกราฟิกดีไซเนอร์ชื่อดังจากนิวยอร์ก ที่เปิดบริษัททำงานออกแบบ ชิ้นงานชื่อดังระดับโลก ผมชอบแนวคิดของเขาที่ว่า ทุก 7 ปีจะปิดบริษัท 1 ปี เพื่อให้ตัวเขาเองและลูกน้องได้พักผ่อน หาแรงบันดาลใจ ทดลองทำอะไรใหม่ หรือเดินทางไปในที่ที่อยากไป แนวคิดนี้เริ่มจากการที่ตัวเขา ทำงานมากๆ แล้วเริ่มจะตีบตัน แม้จะเป็นงานที่เขารัก แต่การทำงานไปนานๆ ย่อมเกิดการตื่นเขินของบ่อความคิดสร้างสรรค์ การเดินทางไปเห็นสิ่งใหม่ๆ การได้ทดลองทำอะไรใหม่ๆ ย่อมทำให้ได้รับแรงบันดาลใจ ซึ่งสิ่งนี้เอง เป็นสิ่งสำคัญในทุกสาขาอาชีพ การทำงานไปวันๆขาดแรงบันดาลใจ ที่เป็นสิ่งกระตุ้น ย่อมยากที่จะทำงานออกมาให้ดีเลิศ และประสบความสำเร็จ การได้พักผ่อนและออกไปหาไอเดียใหม่ๆย่อมมีประโยชน์ต่อตัวเอง ที่สำคัญ คุณสเตฟานมองว่า คนเราไม่ควรจะเริ่มออกเที่ยวและพักผ่อนเฉพาะยามแก่เท่านั้น เพราะเมื่องถึงเวลานั้น ความสามารถในเสพความงาม และความสุขย่อมน้อยลง และไม่อาจมีอะไรมาการันตีได้ว่า เราจะมีวันนั้น….

วันนี้ของมา Update ข่าวการปล่อยชุดโปรแกรม internet gis เวอร์ชั่นล่าสุด Geomajas 1.8 ที่ออกมาพร้อมการพัฒนาความสามารถและแก้ไข error ต่างโดยมีฟีเจอร์ใหม่ดังต่อไปนี้ครับ

- Update to the newest versions of GWT, SmartGwt, …
- French language support.
- Better integration support within non-GWT technologies.
- Performance improvements.
- Addition of multiple passive controllers on the map.
- On-the-fly changing of layer order”

แวะไปดาวน์โหลดหรือทดลองใช้งานโปรแกรมได้ที่ http://geomajas.org/

อ้างอิงจาก

http://geomajas.blogspot.com/2011/02/geomajas-180-released.html

ผมเองมีโอกาสไปเจอ App หนึ่งเกี่ยวกับการเดินทางที่มาแปะแนะนำไว้บน blog แห่งนี้ลองเข้าไปใช้งานรู้สึกว่าน่าสนใจเลยนำมา review ไว้ เพราะคิดว่ามีประโยชน์มากทั้งสำหรับผม และท่านที่ต้องโดยสารรถเมล์สาธารณะ ในเมื่องยังไม่มีวาสนามีรถเป็นของตนเอง ดังนั้นการใช้เทคโนโลยีช่วยเหลือในการเดินทางก็ย่อมมีความจำเป็น Web Application ที่ผมพูดถึงนี้คือ siamtraffic ไม่แน่ใจว่าเปิดตัวแล้วหรือยัง เพราะผมไม่เคยผ่านตามาก่อน การใช้งานก็ไม่ยากครับ เป็นโปรแกรมประเภท web application ที่ใช้ในการค้นหาเส้นทางและสายรถเมล์ การค้นหาเส้นทางทำได้โดยกำหนดต้นทาง ปลายทาง ระบบจะค้นหาสายรถเมล์ หรือเส้นทางการเดินทางด้วยรถเมล์ให้ โดยสามารถระบุรายละเอียดการเปลี่ยนสายรถเมล์ และระยะทางที่ใช้ ตลอดจนแสดงเส้นทางทั้งหมดในการเดินทาง ซึ่งแน่นอนว่าการเดินทางด้วยรถเมล์ย่อมไม่ได้มีแค่รูปแบบเดียว ระบบของ siamtraffic ก็จะแสดงผลลัพธ์ในหลายรูปแบบเรียงตามระยะทางที่ใช้ แน่นอนว่าสั้นที่สุดอาจจะไม่ดีที่สุด ถ้าท่านที่เคยเดินทางด้สนรถเมล์ของ ขสมก. จะทราบว่าถ้าท่านต้องไปนั่งรถร่วมบริการ หรือรถเมล์แดง คุณภาพชีวิตท่านจะแย่ลงทันทีในช่วงเวลานั้น นี้เป็นอีกอย่างที่เป็นจุดบอดของระบบขนส่งในกรุงเทพ ที่กี่ปีก็ยังไม่พัฒนาให้ดีขึ้นได้สักที ไม่แน่อาจจะต้องรอรถเมล์ NGV 4000 คัน นโยบายของพรรคภูมิใจไทย ก็เป็นไปได้ ท่านที่สนใจแวะไปใช้งานได้ที่ http://www.siamtraffic.net/ ผมมี review สั้นถึงการใช้งานมาฝากด้วยครับ

1. ค้นหาเส้นทางเดินรถ

เริ่มค้นหา กำหนดต้นทาง และปลายทาง

ผลลัพธ์ รายการเส้นทางที่ได้ โดยมีจะมีข้อมูลสายรถเมล์ และป้ายหยุดรถ รวมถึงระยะทางที่ใช้ให้ด้วย

แสดงตำแหน่งของเส้นทาง และป้ายรถประจำทาง

2. ค้นหาสายรถเมล์

การค้นหาสายรถเมล์ที่ผ่าน โดยกำหนดชื่อสายรถเมล์ หรือชื่อถนน หรือชื่อป้ายหยุดรถ ผลลัพธ์ที่ได้เป็นป้ายหยุดรถ

ซึ่งเราสามารถ click ที่ป้ายหยุดรถเพื่อดู สายรถเมล์ที่ผ่านได้

_________ เป็นธรรมเนียมของผมที่เมื่อ review แล้วต้องแนะนำเพิ่มเติม จริงๆแล้วผมคิดว่ามีประโยชน์มากในการเดินทางด้วยรถเมล์ในกรุงเทพ  ถ้าอนาคตมี module การค้นหาจากตำแหน่ง ใช้การ click บนแผนที่ต้นทาง ปลายทาง  และแสดงเส้นทางรถเมล์ที่ต้องนั่งจะสะดวกมากขึ้น หรือการ click จุดบริเวณที่เราอยู่ เพื่อ search หาสายรถเมล์ที่ผ่าน อันนี้น่าจะนำไป integrate กับ GPS บนมือถือ ได้ เพราะความเป็นจริง แล้วการใช้งาน app แบบนี้จะมีประโยชน์ถ้าใช้บนถนนได้จริงๆ คนไทยไม่ชอบวางแผนหรอกครับ และที่สำคัญปัญหาของคนใช้รถเมล์คือ รถเมล์หมด โดยเฉพาะกลางคืน ถ้าสามารถบอกสายรถเมล์จากมือถือได้ว่าป้ายนี้ เวลานี้จะมีรถเมล์อะไรผ่านได้ย่ิงดี อีกอย่างที่น่าจะมีคือระบบนำทาง การแสดงป้ายหยุดรถบนแผนที่สำหรับผู้ใช้อาจจะเยอะไป แต่ถ้าเปลี่ยนเป็นเส้นบนแผนที่จะดูง่ายกว่า แล้วบอกเฉพาะป้ายจุดเปลี่ยนสายรถเมล์ จะทำให้ดูและใช้งานได้ง่าย หรืออนาคตจะมีระบบเตือนนำทางจาก app บนมือถือ ว่าถึงตรงนี้ ต้องลงเพื่อเปลี่ยนสายรถเมล์ แบบนี้จะช่วยสำหรับคนที่เดินทางครั้งแรกได้มากครับ อีกอย่างที่มีความจำเป็นคือระบบแบบ Multimodal transport เพราะเอาจริงๆการเดินทางด้วยรถเมล์ยังช้า คนทำงานต้องผสม ทั้งรถไฟฟ้า ใต้ดิน บนดิน เรื่อ และรถประจำทาง การนำทางแบบผสมได้ จะมีประโยชน์และสามารถนำไปใช้งานได้จริงๆต่อไป ฝากไว้ให้พัฒนากันต่อไปครับ

CatMDEdit เป็นซอฟต์แวร์เครื่องมือจัดการนำ สร้าง ,แก้ไขและบำรุงรักษา Meta data พัฒนาด้วยภาษา Java และรองรับการทำงานทั้งบน Window และ Linux และรองรับการทำงานบนระบบ Multilingual โดยผู้ใช้สามารถสร้าง Meta data บน schema ที่หลากหลายทั้ง ISO19115 และ its profiles ,Dublin , FGDS รวมถึงการ customize โครงสร้างเอกสารขึ้นมาเองด้วยผู้ใช้  นอกจากนี้ตัวซอฟต์แวร์ยังมีระบบ repositories management สำหรับการติดต่อและเชื่อมโยงการทำงานระหว่างโหนด รวมถึงมีระบบ auto meta data generate ที่ช่วยสร้าง meta data จากข้อมูลเชิงพื้นที่ทั้ง Vector file และ raster file ได้ทำให้ลดเวลาในการสร้างเอกสาร Meta data ลง โมดูลสุดท้ายที่น่าประทับใจคือตัว feed ที่ซอฟต์แวร์สามารถเผยแพร่ข่้อมูล meta data ในรูป XML ไปยังรูปแบบของ GeoRSS ทำให้ง่ายต่อการ integrate ข้อมูลและการ Update ข้อมูลส่าสุด เข้ากับระบบ Map Service เช่น Google Map หรือ Openlayers ได้สะดวกมากขึ้น

ท่านที่สนใจสามารถเข้าไปดาวน์โหลดได้ที่ http://sourceforge.net/projects/catmdedit/

หน้าต่าง Feature Catalogue

Meta Data Management

วันนี้มีเรื่องราวเกี่ยวกับการปล่อยซอฟต์แวร์ Open Source GIS ด้าน NSDI และ Spatial Data Protal เวอร์ชั่นล่าสุดมาฝาก โดยเมื่อเร็วๆนี้ GeoNetwork opensource ได้ปล่อยซอฟต์แวร์เวอร์ชั่นล่าสุด 2.6.0 ออกมา โดยเวอร์ชั่นล่าสุดนี้ Geonetwork ได้มีการปรับปรุงและมีการพัฒนาฟังก์ชั่นต่างๆ เช่น

- เพิ่มประสิทธิภาพระบบ search และ indexing
- อันนี้โดนมาจำได้เคยเขียน comment ไปในเมลกรุ๊ป ขอให้เปลี่ยนมาใช้ OpenLayers เวอร์ชั่นนี้มาแล้วครับ
- Multilingual metadata รองรับมาตรฐาน ISO19115/19119/19110 (encoding based on ISO19139)
- Keywords และ เครื่องมือ Coordinate Reference System
- ความสามารถฟังก์ชั่น ระบบ metadata export
- Metadata relations management
- Advanced schema และ ระบบรายงานการ validate โครงสร้าง xml ของ metadata
- Visual warnings สำหรับ metadata editor

Geonetwork เน้นไปที่การทำงานแบบเชื่อมโยงแบบ stateless กับ node ต่างๆผ่านมาตรฐาน CS-W ที่ทำได้ดีมากขึ้นในเวอร์ชั่นนี้ ผมว่านี้คือประเด็นหลักระบบ clearing house ที่ดีเหมือนในยุโรปต้องสามารถทำงานข้ามซอฟต์แวร์ที่ implement ได้ เพื่อรองรับการทำงานข้ามหน่วยงาน และข้ามประเทศ บนโปรโตคอลมาตรฐานสากลในการสืบค้นข้อมูล นี้แค่บางส่วนนะครับ สำหรับผมคิดว่าระบบ clearing house ที่ดีมีความจำเป็นโดยเฉพาะเรื่องการบูรณาการข้อมูลภูมิสารสนเทศ ซึ่งแน่นอนว่ามีหลายระดับแบบเบื้องต้นการเข้าถึงรายการเอกสารบรรยายข้อมูล(รู้ว่ามีรายละเอียดอะไร ใครเก็บรักษาไว้ที่ไหน ติดต่ออย่างไร) จนถึงระบบเข้าถึงแบบ online ผ่าน webservice อย่าง WMS,WFS,WCS  ที่ไปไกลกว่านั้นปัจจุบันการเข้าถึงข้อมูลแบบ realtime และเรื่องการบูรณาการเข้ากับระบบ social network เช่น Facebook , twitter ก็เป็นสิ่งที่จำเป็นในการแจ้งเตือนการปรับปรุงข้อมูลจาก node ต่างๆ แต่เหนือสิ่งอื่นใด ซอฟต์แวร์นั้นดีและสมบูรณ์มากแค่ไหน การพัฒนาก้าวไปตามความเจริญของเทคโนโลยี  ถ้านโยบายการเปิดเผยและการแลกเปลี่ยนข้อมูลเพื่อใช้ประโยชน์ร่วมกันยังไม่เกิดการสนับสนุนให้มีการนำไปใช้จริงอย่างแพร่หลายก็คงทำได้ยากเช่นกัน ท่านที่สนใจแวะไปดาวน์โหลดมาใช้งานได้ฟรีที่ https://sourceforge.net/projects/geonetwork/ ถ้ามีโอกาสจะนำวิธีการติดตั้งระบบและการพัฒนาระบบเพิ่มเติมมาแนะนำต่อไปครับ

_____วันนี้ผมมีอีกหนึ่งซอฟต์แวร์ Library สำหรับ GIS ที่ชื่อว่า Geoscript มาแนะนำ Geoscript เป็นไลบารี่ที่เพิ่มเอาความสามารถในการจัดการและประมวลผลข้อมูลเชิงพื้นที่ เข้าไปอยู่ในภาษาแบบ script เช่น Python, Javascript, Groovy เป็นต้น โดยทำงานในลักษณะการ wrap เข้ากับ java code ชื่อดังอย่าง Geotools และ JTS ทำให้เราสามารถเรียกใช้งานฟังก์ชั่นผ่านภาษา script ได้ ผมเองได้ลองแล้วในส่วนของ Python โดยทำการติดตั้ง jython (ตัวช่วยให้เรา run python บน java ได้) เท่านี้ก็ลุยได้เลย นอกจากนี้ที่ผมชอบคือสามารถใช้ javascript ในการ process ข้อมูลอย่าง shapfile ได้อีกด้วย ทำให้เพิ่มความสามารถของ web application เข้าไปอีก การเขียนโปรแกรมก็ไม่ยากสามารถเขียนแบบ OOP ผ่าน Geoscript API ที่เตรียมไว้ ซึ่งนอกจากการเขียนโปรแกรมเพื่อประมวลผลข้อมุล GIS ทั่วไป เรายังสามารถ integrate ตัว Geoscript เข้ากับ WPS เพื่อทำ online processing Service ได้อีกด้วยครับ ท่านที่สนใจแวะไปดาวน์โหลดโปรแกรมมาใช้งานได้ที่ http://geoscript.org/py/

ขอแสดงตัวอย่างง่ายๆ การสร้าง convex hull บนข้อมูลจุด และสร้างวงกลมใหญ่ล้อมรอบข้อมูล

______ปัจจุบัน Geospatial Revolution Project ออก Episode One มาแล้วโดยจะมี 4 chapter ย่อย พัฒนาและจัดทำโดยทีมงานของ PENN STATE ใน episode นี้เน้นไปที่การอธิบายเทคโนโลยีแบบทั่วถึงทั้ง Remote Sensing ,Map Service, GPS, Navigation, GeoMobile AR, OSM,Mobile GIS, LBS และอื่นๆเรียกว่าครบถ้วน สิ่งที่ดีอีกอย่างของสารคดีตอนนี้คือการตัดต่อทำให้น่าสนใจและอธฺิบายเข้าใจง่าย  เหมาะสำหรับท่านที่อยากรู้ว่า Geospatial Technology มันสามารถทำอะไรได้บ้าง หรือจะใช้สอนอธิบายคนทั่วไปให้เข้าใจในเทคโนโลยีและการนำไปใช้  สารคดีทำให้เห็นภาพและมุมมองการนำไปใช้ที่หลากหลายทั้งรูปแบบการใช้งานทั่วไปและการนำไปใช้ในงานบรรเทาสาธารณภัยในเฮติ เข้าไปชมได้ที่ http://geospatialrevolution.psu.edu/