फोटोग्रामेट्री हे छायाचित्रांमधून मोजमाप करण्याचे शास्त्र आहे. यामध्ये कॅमेर्‍याने टिपलेल्या प्रतिमांमधून पृथ्वीच्या पृष्ठभागाबद्दल आणि सभोवतालच्या वातावरणाविषयी विश्वसनीय माहिती काढणे समाविष्ट आहे. तंत्रज्ञानाच्या प्रगतीसह, फोटोग्रामेट्री विकसित झाली आहे आणि प्रतिमांमधून अचूक आणि मौल्यवान डेटा काढण्यात डेटा प्रोसेसिंग महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावते.
फोटोग्राममेट्रीमध्ये डेटा प्रोसेसिंगचे महत्त्व
कच्च्या प्रतिमा डेटाचे अर्थपूर्ण आणि कृती करण्यायोग्य माहितीमध्ये रूपांतर करण्यासाठी फोटोग्रामेट्रीमधील डेटा प्रक्रिया आवश्यक आहे. यात वैशिष्ट्ये काढण्यासाठी, मोजमाप करण्यासाठी आणि 3D मॉडेल्स किंवा नकाशे तयार करण्यासाठी चरणांची मालिका समाविष्ट आहे. प्रक्रिया केलेला डेटा नागरी नियोजन, बांधकाम, पर्यावरण निरीक्षण आणि सर्वेक्षण अभियांत्रिकीसह विस्तृत अनुप्रयोगांसाठी मौल्यवान अंतर्दृष्टी प्रदान करतो.
सर्वेक्षण अभियांत्रिकीची लिंक
सर्वेक्षण अभियांत्रिकी स्थानिक डेटा कॅप्चरिंग, विश्लेषण आणि दस्तऐवजीकरण करण्यासाठी फोटोग्रामेट्री आणि त्याच्या डेटा प्रोसेसिंग तंत्रांवर मोठ्या प्रमाणावर अवलंबून असते. फोटोग्रामेट्रिक डेटा प्रोसेसिंगचा फायदा घेऊन, सर्वेक्षण करणारे अभियंते कार्यक्षमतेने आणि अचूकपणे अंतर, कोन आणि उंची मोजू शकतात. अचूक नकाशे तयार करणे, जमिनीचे सर्वेक्षण करणे आणि पायाभूत सुविधा प्रकल्पांचे निरीक्षण करणे यासाठी हा डेटा महत्त्वाचा आहे.
फोटोग्राममेट्रीमध्ये डेटा प्रोसेसिंग संकल्पना
फोटोग्रामेट्रीमधील डेटा प्रोसेसिंग वर्कफ्लोमध्ये अनेक प्रमुख संकल्पना आणि पद्धतींचा समावेश असतो. यात समाविष्ट:
- इमेज प्रीप्रोसेसिंग: अचूक आणि विश्वासार्ह डेटा काढणे सुनिश्चित करण्यासाठी या चरणात प्रतिमा विकृती सुधारणे, आवाज काढून टाकणे आणि संपूर्ण प्रतिमा गुणवत्ता वाढवणे समाविष्ट आहे.
- वैशिष्ट्य एक्सट्रॅक्शन: पुढील विश्लेषण आणि मोजमापांसाठी संदर्भ बिंदू तयार करण्यासाठी कोपरे, कडा आणि पोत यासारख्या प्रतिमांमधून संबंधित वैशिष्ट्ये ओळखणे आणि काढणे.
- बंडल ऍडजस्टमेंट: ही प्रक्रिया कॅमेरा पोझिशन, ओरिएंटेशन आणि अंतर्गत पॅरामीटर्स सुधारून थ्रीडी पुनर्रचना ऑप्टिमाइझ करते ज्यामुळे प्रतिमांचे अचूक संरेखन आणि भौगोलिक संदर्भ प्राप्त होतात.
- दाट प्रतिमा जुळणी: तपशिलवार 3D मॉडेल्स आणि नकाशे तयार करण्यासाठी आवश्यक असलेले दाट आणि अचूक बिंदू ढग तयार करण्यासाठी संबंधित प्रतिमा पिक्सेल जुळवणे आणि असमानतेची गणना करणे.
- पृष्ठभाग पुनर्रचना: पृष्ठभाग आणि जाळीचे मॉडेल तयार करण्यासाठी पॉइंट क्लाउड डेटा वापरणे जे कॅप्चर केलेल्या क्षेत्राच्या स्थलाकृतिचे प्रतिनिधित्व करते, भूप्रदेश आणि संरचनांचे व्हिज्युअलायझेशन आणि विश्लेषण सक्षम करते.
- टेक्सचर मॅपिंग: वास्तववादी पोत जोडण्यासाठी आणि फोटोग्रामेट्रिक आउटपुटचे व्हिज्युअल प्रतिनिधित्व वाढविण्यासाठी 3D मॉडेल्सवर मूळ प्रतिमा लागू करणे.
- जिओस्पेशिअल डेटा इंटिग्रेशन: अचूक भू-संदर्भ आणि अवकाशीय संबंध प्रस्थापित करण्यासाठी जीपीएस डेटासारख्या इतर भू-स्थानिक माहितीसह प्रक्रिया केलेला फोटोग्राममेट्रिक डेटा एकत्रित करणे.
डेटा प्रोसेसिंगच्या पद्धती
प्रकल्पाच्या विशिष्ट आवश्यकता आणि इनपुट प्रतिमांच्या गुणवत्तेवर अवलंबून, फोटोग्रामेट्रीसाठी डेटा प्रोसेसिंगमध्ये विविध पद्धती आणि तंत्रे लागू केली जातात. या पद्धतींमध्ये हे समाविष्ट आहे:
- स्ट्रक्चर फ्रॉम मोशन (SfM): SfM हे एक फोटोग्रामेट्रिक तंत्र आहे ज्यामध्ये 2D प्रतिमांच्या मालिकेतून 3D स्ट्रक्चर्सची पुनर्रचना करणे समाविष्ट आहे, ज्यामुळे कॅमेरा पोझिशनचा अंदाज लावता येतो आणि तपशीलवार 3D मॉडेल्स तयार करता येतात.
- मल्टी-व्ह्यू स्टिरिओ (MVS): MVS तंत्र दाट 3D माहिती काढण्यासाठी एकाधिक प्रतिमांचे विश्लेषण करते, अत्यंत तपशीलवार आणि अचूक पृष्ठभागाची पुनर्रचना करणे सुलभ करते.
- ऑर्थोफोटो जनरेशन: ही प्रक्रिया भू-संदर्भित ऑर्थोफोटो तयार करून भूप्रदेशातील रिलीफमुळे होणारी प्रतिमा विकृती सुधारते जे परिप्रेक्ष्य विकृतीशिवाय पृथ्वीच्या पृष्ठभागाचे अचूक प्रतिनिधित्व करतात.
- LiDAR एकत्रीकरण: वर्धित पॉइंट क्लाउड जनरेशन, 3D मॉडेलिंग आणि भूप्रदेश विश्लेषणासाठी LiDAR (लाइट डिटेक्शन आणि रेंजिंग) डेटासह फोटोग्राममेट्रिक डेटा एकत्र करणे, पर्यावरणाचे सर्वसमावेशक आणि तपशीलवार मॅपिंग सक्षम करणे.
- ऑटोमेटेड फीचर डिटेक्शन: प्रतिमांमधील वैशिष्ट्ये आपोआप शोधण्‍यासाठी आणि ओळखण्‍यासाठी अल्गोरिदम आणि मशीन लर्निंग तंत्राचा वापर करून, मोठ्या डेटासेटमध्‍ये फिचर एक्स्ट्रॅक्शनची कार्यक्षमता आणि अचूकता सुधारते.
निष्कर्ष
फोटोग्रामेट्रीमधील डेटा प्रोसेसिंग ही इमेजरीमधून अचूक आणि कृती करण्यायोग्य माहिती काढण्याचा एक मूलभूत पैलू आहे, ज्यामुळे ते अभियांत्रिकी आणि इतर विविध क्षेत्रांचे सर्वेक्षण करण्यासाठी एक मौल्यवान साधन बनते. डेटा प्रोसेसिंगचे महत्त्व आणि संबंधित संकल्पना आणि पद्धती समजून घेऊन, व्यावसायिक अचूक भू-स्थानिक डेटा मिळविण्यासाठी, निर्णय घेण्याच्या प्रक्रियेस समर्थन देण्यासाठी आणि अवकाशीय विश्लेषण आणि व्हिज्युअलायझेशनमध्ये नावीन्य आणण्यासाठी फोटोग्रामेट्रीच्या सामर्थ्याचा उपयोग करू शकतात.