Photogrammetry โดยย่อแล้วคือการรังวัดโดยอาศัยภาพถ่าย ไม่ว่าจะเป็นภาพถ่ายจากกล้องถ่ายภาพทั่วไปหรือภาพถ่ายทางอากาศ ซึ่งเข้ามาปฏิวัติการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลทางภูมิศาสตร์ให้มีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดย อาศัยค่าการจัดวางภายนอกของภาพ (ExteriorOrientation Parameter,EOP) หรือก็คือค่าพิกัดสามมิติและทิศทางการวางตัวในแกนสามมิติของกล้อง ณ เวลาที่ทำการถ่ายเพื่อนำมาคำนวณหาค่าพิกัดของวัตถุบนภาพโดยอาศัยสมการร่วมเส้น (Collinearity Equation) ร่วมกับระยะโฟกัส (Focal range) ในการคำนวณ ได้เป็นค่าพิกัดบนพื้นโลกของวัตถุที่อยู่บนภาพ
ในบทความนี้ Aonic จะพาทุกท่านสำรวจหลักการพื้นฐานของ Photogrammetry พร้อมจำแนกรูปแบบ แผนที่และแบบจำลองที่สามารถนำไปต่อยอดได้ในหลากหลายอุตสาหกรรม ผ่านการทำ Photogrammetry ด้วยโดรน
หลักการทำงาน
Photogrammetry เป็นวิธีการรังวัดทางอ้อมผ่านทางภาพถ่าย โดยใช้ซอฟท์แวร์เพื่อทำการประมวลผลคำนวณหาค่าพิกัดบนพื้นโลกของแต่ละพิกเซลบนภาพหลายร้อยภาพรวมกันจนกลายเป็นจุดภาพสามมิติหรือ Point Cloud ที่เป็นตัวแทนของลักษณะของภูมิประเทศหรือวัตถุต่างๆที่อยู่บนภาพให้มาแสดงอยู่ในรูปแบบของจุดพิกัดสามมิติในระบบคอมพิวเตอร์ การถ่ายภาพต้องทำการถ่ายให้มีส่วนซ้อนส่วนเกย (Overrlap -Sitelap) กันมากพอโดยหากมีส่วนซ้อนส่วนกายมากเท่าไหร่ค่าพิกัดที่คำนวณได้จะมีความถูกต้องมากยิ่งขึ้น
จากนั้นจะนำภาพเหล่านั้นที่ได้มาต่อกันและดัดแก้ความผิดเพี้ยนทางตำแหน่งจากนั้นรวมกันจนกลายเป็นภาพแผนที่ใหญ่ผืนเดียวหรือที่เรียกว่าแผนที่ภาพออโธ (Orthomosaic) เพื่อใช้ในงานรังวัดและการทำแผนที่ นอกจากนั้นยังสามารถนำ Point Cloud มาทำการสร้างแบบจำลองความสูง (DSM) แบบจำลองความสูงภูมิประเทศ (DTM) รวมถึงเส้นชันความสูง (Contour Line) เพื่อนำมาใช้งานทางด้านการก่อสร้างและการออกแบบ
วิธีวางแผนการบินและปัจจัยที่ส่งผลต่อความถูกต้อง
- Image Quality
- Camera sensor size, Image resolution
- Camera Calibration
- Drone GNSS accuracy
- Overlap, Sidelap
- GCP
- Software algorithm
- Environmental Condition
1. Overlap - Sidelap
ภาพถ่ายทางอากาศที่ดีควรจะต้องเป็นภาพที่มีส่วนซ้อนในแนวบิน (Overlap) อยู่ที่ไม่น้อยกว่า 80 % และมีส่วนเกยระหว่างแนวบิน (Side-lap) อยู่ไม่น้อยกว่า 60% โดยการที่มีส่วนซ้อนส่วนเกยระหว่างแนวบินมาเท่าไหร่จะช่วยให้การจับ Key point บนภาพที่ซ้อนและเกยกันทำได้ง่ายมากยิ่งขึ้น ส่งผลให้การต่อและตรึงภาพเข้าด้วยกันทำได้ง่ายยิ่งขึ้น และจะส่งผลให้ Tie point มีความแม่นยำที่สูงขึ้น โดยสิ่งเหล่านี้จะช่วยให้ผลลัพธ์สุดท้ายมีความแม่นยำที่มากขึ้นและการประมวลผลต่อภาพทำได้ง่ายมากยิ่งขึ้นด้วยนั้นเอง ช่วยลดโอกาสในการบินแก้งาน การตั้งค่า Overlap และ Sidelap ที่สูงไว้จะช่วยให้จำนวน Keypoint ที่ปรากฏบนหลายภาพมีจำนวนมากยิ่งขึ้น และจะส่งผลให้การต่อภาพทำได้ง่ายขึ้นนั้นเอง
Key point
คือจุดในภาพที่ผู้ประมวลผลจะสามารถจดจำและแบ่งแยกสิ่งนั้นกออกจากวัตถุอื่นในภาพได้อย่างเด่นชัด อาทิ จุดที่มีค่า contrast สูงซึ่งจำนวนจุดมากน้อยขึ้นอยู่กับขนาดภาพและ วัตถุในภาพ
Tie point
คือจุดผูกมัดใช้ประเมินและปรับปรุงความแม่นยำของการเชื่อมต่อรูปภาพ
2.การปรับแก้ค่าพิกัดด้วย Ground Control point
นักบินสามารถเพิ่มความแม่นยำของค่าพิกัดของผลลัพธ์ได้ โดยทำการปรับแก้โดยทำการใช้ค่าพิกัดของจุดที่ทราบค่าบนพื้นดินมาทำการปรับแก้และตรึงค่าพิกัดที่ได้จากการคำนวณจากภาพถ่ายของโดรนจะช่วยเพิ่มระดับความถูกต้องของผลลัพธ์ได้ดี วิธีการนี้จะเรียกว่า การปรับแก้ด้วยจุดควบคุมภาพถ่าย/จุดควบคุมภาคพื้นดิน หรือ Ground Control Point (GCP)
Ground Control Point (GCP) คือจุดที่ใช้ในการปรับแก้และตรึงภาพถ่ายให้มีความถูกต้องทางตำแหน่งมากขึ้นจุดควบคุมภาคพื้นดินจะต้องเป็นจุดที่สามารถมองเห็นได้อย่างชัดเจนบนภาพถ่าย เช่นรอยตัดถนน หรือเป็นจุดที่สร้างใหม่ขึ้นเองเช่นการวางเป้า ก็ได้อาศัยการรังวัดค่าพิกัดจุดที่เห็นเด่นชัดบนพื้นโลก จากนั้นนำค่าพิกัดของจุดนั้นมาใช้เพื่อทำการปรับแก้ค่าพิกัดที่ได้จากการประมวลผลจากภาพถ่าย ทำให้ผลลัพธ์มีความถูกต้องทางตำแหน่งมากยิ่งขึ้น
ค่าพิกัดของจุด GCP สามารถทำได้หลากหลายวิธีโดยในปัจจุบันวิธีที่ทำได้ง่าย มีความแม่นยำที่สูงและเป็นที่นิยมมากที่สุดคือวิธีการหาค่าพิกัดโดยใช้เครื่องรับสัญญาณ GNSS ทำการหาค่าพิกัดด้วยวิธีการ RTK หรือ Real time Kinematic (RTK นวัตกรรมแม่นยำสูงเพื่อโดรนสำรวจ) ที่สามารถหาค่าพิกัดที่มีความแม่นยำในระดับเซนติเมตรโดยใช้เวลาในการรังวัดที่สั้นเพียงไม่กี่นาทีก็สามารถได้ค่าพิกัดของจุดเหล่านั้นได้ทันที จึงเหมาะที่ใช้ในการหาค่าพิกัดของจุด GCP นั่นเอง
3. การสร้างจุด Check point
คือจุดที่ใช้ในการตรวจสอบคุณภาพของผลลัพธ์ที่ได้จากการประมวลผลภาพถ่าย การสร้างจุดตรวจสอบสามารถทำได้โดยใช้วิธีการเดียวกันกับการสร้างจุดควบคุมภาคพื้นดิน นำค่าพิกัดของจุดนั้นมาใช้เพื่อเปรียบเทียบความแตกต่างของค่าพิกัดที่ได้จากการรังวัดกับค่าพิกัดที่ได้จากการประมวลผลจากภาพถ่าย ในขั้นตอนการประมวลผลจะไม่นำจุดตรวจสอบไปใช้ในการตรึงค่าพิกัดแต่จะใช่เพื่อการตรวจสอบความถูกต้องแทนทำให้ทราบคุณภาพของผลลัพธ์ที่ได้จากการประมวลผลภาพถ่ายนั่นเอง
ซึ่งขั้นตอนการทำจะเริ่มจาก ทำการสร้างจุด GCP และ Checkpoint (ถ้ามี) จากนั้นทำการบินโดรนเพื่อทำการเก็บข้อมูลภาพถ่าย (บินด้วยวิธีการ RTK / PPK) จากนั้นนำภาพและข้อมูลที่ได้มาทำการประมวลผลด้วยซอฟท์แวร์ จึงจะได้ผลลัพธ์ออกมา เช่น แผนที่ภาพออโธ แบบจำลองความสูง แบบจำลองสามมิติ เส้นชันความสูง เพื่อนำไปใช้ในงานด้านต่างๆต่อไป
Point Cloud คืออะไร
พ้อยคลาวด์ หรือพิกัดจุดภาพสามมิติคือตัวแทนของสภาพภูมิประเทศที่นำมาแสดงให้อยู่ในระบบพิกัดสามมิติของคอมพิวเตอร์ โดยทำการคำนวณค่าพิกัดของวัตถุที่แสดงอยู่บนแต่ละพิเซลผ่านกระบวนการ Computer Vision โดยแต่ละจุดจะมีค่าพิกัดของตนเองจากนั้นำจุดเหล่านี้แต่ละจุดมาแสดงพร้อมกันจนกลายเป็นกลุ่มก้อนของจุดที่สะท้อนเป็นตัวแทนของสภาพภูมิประเทศที่ปรากฏอยู่บนภาพนั่นเอง สามารถใช้ Point Cloud เหล่านี้ในการคำนวณปริมาตรต่างๆ ระยะทาง ความสูง และพื้นที่ได้อีกด้วย Point Cloud สามารถทำการจำแนกแต่ละจุดตามแต่ละชนิดของจุดโดยขึ้นอยู่กับชนิดและอัลกอลิทึมของซอฟท์แวร์ที่ใช้
ผลลัพธ์ที่ได้จากวิธีการ Photogrammetry
- แผนที่ภาพออโธ หรือ แผนที่ภาพสีเชิงเลข (Orthomap/Orthomosaic)
คือ ภาพถ่ายทางอากาศเชิงเลขที่ผ่านกระบวนการ ดัดแก้ (Orthorectification) หรือขจัดความคลาดเคลื่อนอันเกิดจากผลกระทบของการถ่ายภาพเอียง (Tilted) ควง (Swing) และหมุนรอบแรงโน้มถ่วงของโลก ความสูงต่ำของภูมิประเทศ (Relief Displacement) โดยอ้างอิง กับระบบพิกัดแผนที่โลก เช่น UTM (Universal Transverse Mercator) ซึ่งทําให้ตําแหน่งขนาดรูป รูปร่างของ วัตถุและภูมิประเทศที่ปรากฏบนภาพที่ดัดแก้แล้วมีความถูกต้องเช่นเดียวกับแผนที่ที่ใช้งานทั่วไป
- แบบจำลองความสูง (DEM : Digital Elevation Model)
ข้อมูลระดับความสูงใน รูปแบบดิจิทัล ที่มีการเก็บค่าความสูงในลักษณะตารางกริดเป็นพื้นผิวต่อเนื่อง ซึ่งแบบจําลองระดับสูงมีความ แตกต่างของการวัดที่ตําแหน่งของจุดระดับสูง 2 ลักษณะ คือ Digital Surface Model (DSM) และ Digital Terrain Model (DTM)
2.1 แบบจำลองพื้นผิว (DSM : Digital Surface Model)
ข้อมูลจุดระดับความสูง พื้นผิวของโลกในรูปแบบดิจิทัล โดยรวมเอาความสูงของสิ่งปลูกสร้างหรือสิ่งปกคลุมพื้นผิวโลก เช่น ต้นไม้พืชพรรณ และตึกอาคาร ไว้ด้วย
2.3 แบบจำลองภูมิประเทศ (DTM : Digital Terrain Model)
ข้อมูลจุดระดับความสูงพื้นผิวของโลกในรูปแบบดิจิทัลโดยมีการขจัดความสูงของส่ิงปลูกสร้างหรือส่ิงปกคลุมพื้นผิวโลกออกให้เหลือเฉพาะความสูงของพื้นผิวโลกจริงๆข้อมูลระดับความสูงของภูมิประเทศ อาทิ ทางนํ้า ขอบบริเวณพื้นนํ้า อาคาร ถนนและแนวสันเขาเป็นต้น
Digital Surface model Vs. Digital Terrian Model
- เส้นชันความสูง (Contour line)
คือ เส้นที่แสดงลักษณะความสูงต่ำของพื้นที่ เป็นเส้น จินตนาการของระดับที่คงที่บนพื้นผิวภูมิประเทศ ที่มีค่าระดับเท่ากัน เส้นชั้นความสูงที่มีค่าเป็นบวก คือเส้นที่ แสดงค่าความสูงเหนือระดับทะเลปานกลาง ส่วนเส้นชั้นความสูงที่มีค่าเป็นลบเป็นเส้นชั้นความสูงที่แสดงค่า ความสูงต่ำกว่าระดับทะเลปานกลาง
ตัวอย่างการใช้งาน Photogrammetryในอุตสาหกรรมต่างๆ
Construction: สร้าง Digital Twin ในพื้นที่การก่อสร้าง
ทำงานร่วมกับ Building Information monitoring (BIM) เพื่อเช็คความคลาดเคลื่อนของการก่อสร้างโดยนำมาเทียบกับ Blueprints ที่ทำไว้ในช่วงวางแผนงาน อีกทั้งยังใช้เพื่อเช็คความคืบหน้าของโครงการและดูภาพรวมของWorkflowการทำงานของทีมงาน : เพิ่มประสิทธิภาพใน งานก่อสร้าง ด้วยโดรนสำรวจ
2. Land Surveying: รังวัดที่ดินอย่างแม่นยำ
ด้วยการทำงานกับ RTK การทำ Photgrammetry สามารถใช้วัดขนาดพื้นที่ดินอย่างแม่นยำพร้อมรายเอียดวัตถุในพื้นที่ที่ครบท้วน ซึ่งจากภาพ ออโธ หรือ DSM สามารถนำไปต่อยอดเพื่อใช้ในงานด้านอื่นๆอีกมากมาย
3. Minning: ตั้งแต่การก่อสร้าง ถึงการขนส่ง
ผลลัพธ์จากการทำ Photogrammetry ในงานเหมือง สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานตั้งแต่การออกแบบ การขุดเจาะ การระเบิด จนถึงการขนส่ง อ่านฉบับเต็มๆได้ที่:สำรวจ เหมืองแร่ และคำนวนปริมาตรแร่ที่ขุดได้ด้วยโดรน
4. Inspection: ตรวจสอบเสา Telecommunication
เช็คหาร่องรอยสนิมหรือตรวจเช็คสภาพอุปกรณ์ว่ายังทำงานได้อย่างปกติดีหรือไม่ ในโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่เช่นเสาวิทยุซึ่งมีข้อจำกัดสำหรับการ Inspection ด้วยเจ้าหน้าที่ภาคพื้น
5. Stockpile:คำนวปริมาตรกองวัสดุ
ในงานเหมืองแร่หรืองานก่อสร้างที่มีปริมาตรกองวัสดุขนาดใหญ่ สามารถใช้ภาพถ่ายทางอากาศมาประกอบกันเพื่อคำนวนหาปริมาตรของ Stockpileได้ อ่านวิธีการคำนวนเต็มๆที่:สำรวจ เหมืองแร่ และคำนวนปริมาตรแร่ที่ขุดได้ด้วยโดรน
6. Archaeological site: โมเดลสามมิติเพื่อการวางแผนซ่อมบำรุง
ใช้โดรนเพื่อเก็บภาพโดยรวมของโบราณสถาน เพื่อต่อยอดในการวางแผนซ่อมบำรุงและบูรณะสถานที่โดยรอบโดยไม่สร้างความเสียหายเพิ่มเติมจากการเข้าไปสำรวจในพื้นที่โดยตรง
7. Accident and Rescue Mission: โมเดลสามมิติและแผนที่เพื่อการกู้ภัย
ใช้โดรนบินเพื่อเก็บภาพที่เกิดเหตุหรืออาณาบริเวณโดยรอบของการช่วยเหลือผู้ประสบภัยเพื่อตรวจสอบและวางแผนการช่วยเหลืออย่างตรงจุด อีกทั้งยังสามารถบินเก็บภาพสถานที่เกิดเหตุเพื่อนำมาวิเคราะห์เพิ่มเติมจากมุมมองที่สังเกตุด้วยตาเปล่าได้ยาก
การทำ Photogrammetry ก่อนที่โดรนจะเป็นที่แพร่หลาย
ในอดีตวิศวกรจำเป็นต้องใช้อากาศยาน หรือเครื่องบินขนาดใหญ่เพื่อบันทึกภาพถ่ายทางอากาศ โดยเป็นการติดตั้งกล้องหรืออุปกรณ์สำรวจต่างๆ เพื่อระบุตำแหน่งของอากาศยานที่แม่นยำรวมถึงระบบ IMU ที่ระบุทิศทางและการวางตัวในแนวต่างๆของอากาศยาน แต่ข้อเสียคือการบินถ่ายภาพต้องทำการบินที่มีความสูงมาก ทำให้ภาพที่ได้มักจะมีความละเอียดที่ต่ำจึงจำเป็นต้องใช้กล้องถ่ายภาพที่มีคุณภาพสูง การบินถ่ายภาพแต่ละครั้งจึงมีค่าใช้จ่ายและความเสี่ยงที่สูงตามไปด้วย (ทศวรรษใหม่ของการรังวัดที่ดินด้วยโดรน)
เมื่อเปรียบเทียบในปัจจุบัน การใช้โดรนเพื่อทำการถ่ายภาพหรือเก็บข้อมูลต่างๆแทนการใช้อากาศยานจึงเป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าและเหมาะสมที่จะใช้โดรนในการทำ Photogrammetry เนื่องจากประหยัดงบประมาณและมีความเสี่ยงที่ต่ำกว่าการใช้อากาศยานขนาดใหญ่นั้นเอง (โดรนสำรวจ DJI Matrice 350 RTK และ Mavic 3 Enterprise)
LiDAR VS. Photogrammetry
Light Detection and Ranging เป็นวิธีการตรวจจับระยะไกลที่ใช้พลังงานเลเซอร์เพื่อวัดระยะระหว่าง ตัวSensorและวัตถุบนพื้นดิน โดยพลังงานที่ส่งออกไปจะกระทบไปยังวัตถุ และส่งกลับมาที่ Sensor ทำให้เราสามารถคำนวนและวิเคราะห์ระยะเวลาที่พลังงานเลเซอร์สะท้อนกลับมา ทำให้ สามาร สร้างภาพ 3 มิติที่แม่นยำของพื้นที่และวัตถุที่อยู่ด้านล่าง
ตัว LiDAR นั้นจัดเป็น “Active Sensor” กล่าวคือสามกำเนิดหลังงานด้วยตัวเองโดยไม่จำเป็นที่จะต้องพึ่งพาคลื่นแสงจากดวงอาทิตย์ในการช่วยสะท้อนค่าพลังงานกลับมายัง Sensor ทำให้การใช้งานนั้นครอบคลุมถึงพื้นที่ที่แสงอาทิตย์เข้าไปไม่ถึง และช่วงเวลากลางคืน (LiDAR ในโดรนสำรวจและวิธีการประมวลผล Point CLoud)