กลับมาเขียนบทความ GIS อีกในรอบหลายปีก็มี พี่น้องเข้ามาทักทายเยอะมาก ขอบคุณทุกท่านครับ ช่วงนี้กลับมาเขียนอีกเรื่อยๆ เพราะตอนนี้กลับมาทำงาน GIS มากขึ้น เนื่องจากงานหลักเริ่มลงตัวมากขึ้น บวกกับเสียดายความรู้ที่เรียนมา เลยอยากจะมาใช้ให้เกิดประโยชน์

ตอนนี้ขอแชร์ไอเดียการทำงานด้าน UAV ที่เพิ่งมีโอกาสได้ไปทำมา อยากให้เห็นภาพสิ่งที่ กำลังเป็นเทรนด์ แนวโน้มที่โตมากเรื่อยๆในยุค 2-3 ปี ยิ่ง platform ของ UAV ราคาถูกลง ระดับมือโปร ราคาไม่ถึง $2000 ก็ทำได้แล้ว ดังนั้น การสำรวจ เก็บข้อมูล ด้านนี้มากขึ้น

ผมจะมาเขียนภาพให้เราเห็นชัดขึ้น จากงาน consult ล่าสุดที่มีโอกาสได้ทำมา  เทคโนโลยีการสำรวจในระดับ map scale ใหญ่ที่ใช้ UAV หรือ Drone ทำผลงาน มันมีประสิทธิภาพสูงมาก บวกกับ ระบบ GPS ที่มีความแม่นยำขึ้น ยังไม่นับรวม โปรแกรมการประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ ที่ปัจจุบัน มีประสิทธิภาพสูงในราคาต่ำลงเรื่อยๆ มันทำให้เหมือน งานระดับนี้มันลงตัวขึ้น รองรับกับ application ต่างๆได้มาก

งานหนึ่งที่ในต่างประเทศทำกันเยอะ ตอนนี้ฮิตคือ smart farm การใช้ UAV ในการสำรวจ โครงการ และใช้ Remote Sensing มาช่วยการวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึงจัดทำระบบฐานข้อมูลและสารสนเทศแบบ GIS มันยิ่งช่วยให้ การทำเกษตรแบบฉลาด มีประสิทธิภาพสูงเกิดได้ดีมากขึ้น

1 UAV หรือ Drone 

ตรงนี้ที่นิยม มีหลาย platform แต่ก่อน อาจจะใช้ skill ด้านการบิน การทำระบบบังคับยาก ปัจจุบัน ใช้ platform ของ DJI phantom,  Solo UAV หรือ 3drobotics  ล่าสุดอย่างระบบที่ใช้งานง่าย มี auto pilot มี flight planing ให้ ก็ราคาหลักไม่ถึง $2000 ก็ซื้อได้แล้ว

3dr-solo-_-_16.0ตัวอย่างของ solo

dji-phantom-3-professional-advanced-5

รุ่นยอดฮิตราคาไม่แพงของ DJI รูปจาก cnet.com

2. GPS

กรณีที่ต้องการความถูกต้องสูงก็ทำ GCP เสริมช่วย แต่ถ้าไม่ต้องการความละเอียดสูง Differential GPS ของระบบพวกนี้ที่ใช้ทำ RTH หรือทำ แผนการบิน ความถูกต้องก็ดีระดับ 1.5-2 เมตร โดยบางเจ้าเคลมที่ 1 เมตร แต่โดยทั่วไป ถ้าใช้ซิฟของ UBOX ที่ผมเคยทดสอบอยู่ 2 -2.5 เมตร ก็ถือว่าต่ำพอสมควร รุ่นยอดนิยมเป็น  UBOX LEA‑6N พวกนี้รับได้ทั้ง GPS/QZSS, GLONASS และ Galileo โดยถ้าตั้งประมวลผลในโหมด SBAS รับได้ถึง 2 เมตร เลยทีเดียว

SDIM0688

ข้อมูล GPS เก็บเป็น log file ที่เราสามารถนำมาสร้าง Point Cloud ทำการปรับแก้ หรือทำ rectification บนภาพต่อได้ และสามารถทำเป็น way point เก็บในภาพแบบ exif เพื่อประมวลผลภายหลังก็ทำได้เช่นกัน

3. กล้อง 

ปกติ ปัจจุบันทุกรุ่น กล้องบน UAV หรือ Drone ระดับอาชีพเป็นกล้อง VDO รายละเอียดสูง อยู้แล้ว เจ้ายอดนิยม เบาและมีประสิทธิภาพการถ่าย เป็น GoPro Hero4 หรือ ไม่ก็ใช้กล้อง ที่ทำพิเศษของแต่ละเจ้าเอง เช่น DJ PhantomIII ใช้กล้องขนาด 12 megapixel Sony EXMOR sensor และถ่ายภาพโหมด VDO ได้ละเอียดถึง 1028 HD  ที่สำคัญมีตัวควบคุม stabilize แบบ 3-axis gimbal  ที่ทำให้ภาพนิ่ง และสเถียร ได้ระนาบ

HybridNDVI_Blu22ad

นอกไปกว่านั้น ยังมีอูปกรณ์เสริมของ GOPRO ที่ทำให้ กล้องรับช่วง IR และ NIR ได้ตรงนี้ ทำมาเพือ่ application ด้าน Remote sensing โดยเฉพาะในต่างประเทศ งาน smart farm จะใช้ ในการสรา้ง landuse map หรือใช้ทำ NDVI เพื่อหา พื้นที่ของพืชคลุมดิน ใช้ประเมิน การสุกอายุ ของใบพืช เพื่อวางแผนการเก็บเกี่ยว และประเมินผลผลิต เป็นต้น

8-14-2015 7-33-32 PM

8-14-2015 7-40-30 PM

ตัวอย่างภาพสีปกติ และ NDVI เพื่อประเมินผลผลิตในไร่ องุ่น ขนาดใหญ่  (ภาพจาก UAV DIY)

NDVI_Stress

นอกจากนี้ ความยอดเยี่ยมอีกอย่างคือ การถ่ายภาพได้ ใต้เมฆ ทำให้ปัญหาเรื่องการบดบังของภาพ และการลดทอนของ wave ที่ได้จากการสะท้อนของ object ในช่วงคลื่นต่างๆนั้น ทำได้ดีไปอีก ผลที่ได้เชิงการทำ spectrum analysis มีคำแม่นยำและละเอียดเพิ่มตามไป

ตรงนี้ทำให้สามารถใช้ unsupervised classification ในการจำแนก เช่น การทำ AI ด้วยการใช้ SVM ช่วยในการจำแนก อันนี้ผมมีโอกาสได้ทดลองทำ แล้วจากภาพของ Drone วันหลังจากมาเล่าประสบการณ์และเทคนิคให้ฟังต่อไปครับ

สรุป

เขียนมาตรงนี้ เพื่อจะแสดงให้เห็นถึงอีก เทคโนโลยี และตัวอย่างการประยุกต์ จริงๆเรื่องนี้ไมไ่ใหม่ ผมอ่าน paper ตาม lab เจอมานานแล้ว แต่ที่ มันเริ่มนำมาใช้งานจริงได้ เพราะ เทคโนโลยีของ UAV มันราคา ถูกลงมากๆ บวกประสิทธิภาพของกล้อง และ GPS ก็ดีขึ้น

การประมวลผล ไม่จำเป็นต้องพึ่งโปรแกรมหลักล้าน เพราะ Opensource แทบจะประมวลผล งานแบบนี้ได้หมด ทั้งการปรับแก้ Ortho การทำ DSM แม้ งาน Remote sensing อย่างการ classification รวมถึง การแปลงข้อมูล feature extraction เพื่อเข้าสู่ระบบ  GIS

ตอนต่อไป ผมจะมาเขียน flow chart แผนงานตัวอย่างการ Production ให้ได้อ่านกัน เพื่อเป็นแนวทาง เพื่อ ใครสนใจจะไปทำ ในบ้านเราต่อไป