25/04/2026
ကောင်းကင်ဓါတ်ပုံနှင့် ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်များ၏ Distortion and Displacement
ကောင်းကင်ဓါတ်ပုံနှင့် ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်များသည် ရိုက်ယူချိန်တွင် ဖြစ်တည်ခဲ့သော Distortion နှင့် displacement တို့ကို ပြင်ဆင်တည့်မတ်ခြင်း မပြုလုပ်ဘဲ မြေပုံတစ်ချပ်အဖြစ် အသုံးမပြုနိုင်သလို အခြား Georeference ဖြစ်ပြီးသား အချက်အလက်များနှင့် ပေါင်းစပ်အသုံးပြုရန် မလွယ်ကူပါ။ ထို့ကြောင့် ကောင်းကင်ဓါတ်ပုံနှင့် ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်များကို မြေပြင်မှန်ကန်တိကျသည့် မြေပုံတစ်ချပ်ကဲ့သို့ အသုံးပြုနိုင်ရန် sensor information, GCP နှင့် DTM များအသုံးပြု၍ ပြင်ဆင်တည့်မတ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ အဆင့်မြင့် remote sensing software များနှင့် Photogrammetric software များအသုံးပြု၍ ပြင်ဆင်တည့်မတ်နိုင်ပါသည်။ ထိုသို့ ပြင်ဆင်တည့်မတ်သည့် Orthorectification လုပ်ငန်းစဉ်ကို လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ကောင်းကင်ဓါတ်ပုံနှင့် ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်များ ရိုက်ယူမှု၊ ၎င်းတို့၏ sensor အချက်အလက်များနှင့် ပုံရိပ်များ၏ distortion နှင့် displacement အကြောင်းတို့ကို နားလည်သိရှိရန် လိုအပ်ပါသည်။
Distortion (ပုံသဏ္ဌာန်ပျက်ယွင်းမှု) နှင့် Displacement (တည်နေရာရွေ့မှု) တို့ကို ဖြစ်ပေါ်စေသည့် အချက်များသည် ရိုက်ယူသည့် အာရုံခံ ကိရိယာ၏ Lens distortion, Sensor tilt, Motion of platform, Earth rotation, Earth curvature, Atmospheric refraction, Topography (relief displacement) အစရှိသည် တို့ကြောင့် ဖြစ်ပါသည်။ တစ်ခုချင်းစီ၏ အကြောင်းကို အနည်းငယ် လေ့လာကြည့်ရအောင်ပါ။
Lens distortion
ပုံရိပ်ရိုက်ယူသည့် ကင်မရာ၏ Lens ကြောင့် အများသိကြတဲ့အတိုင်း radial distortion က အဓိက ဖြစ်ပေါ်ပါတယ်။ ဒါက Frame camera တွေမှာ ဖြစ်ပေါ်ပါတယ်။ မှန်ကန်တိကျမှု မြင့်မြင့်မားမားလိုအပ်သည့် Aerial Mapping Camera များအတွက် Calibration Centre များမှ တိုင်းတာစိစစ်ရရှိသည့် Camera Calibration Report များဖြင့် ပြင်ဆင်တည့်မတ်နိုင်ပါတယ်။ အဆိုပါ Report များတွင် Calibrated focal length, Principal point coordinates, Lens distortion (Radial & Tangential), Sensor size (aspect ration/skew) ကဲ့သို့သော အချက်အလက်များ ပါဝင်ပါတယ်။ Drone များတွင် အသုံးပြုသည့် camera များကိုလည်း Calibration ပြုလုပ်၍ ပုံရိပ်များကို ပြင်ဆင်တည့်မတ် နိုင်ပါသည်။ မှန်ကန်တိကျမှု လိုအပ်သည့် မြေပြင်တိုင်းတာရေး လုပ်ငန်းများ အတွက်ဆိုပါက Drone camera များကိုလည်း မဖြစ်မနေ စိစစ်ပြင်ဆင်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ Pre-flight calibration (သို့) Self-calibration (Auto-calibration) နည်းလမ်းတစ်ခုခုကို ရွေးချယ်နိုင်ပါတယ်။ Pre-calibration လုပ်ဆောင်ရာတွင် Chessboard (သို့) Coded targets တစ်ခုခုကို မြင်ကွင်းအမျိုးမျိုးမှ ပုံရိပ်များစွာ ရိုက်ယူပြီး ကင်မရာ၏ အချက်အလက်များကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်ပါသည်။ Self-calibration လုပ်ဆောင်မှုသည် ပြည့်စုံလုံလောက်သည့် Endlap/sidelap အထပ်များထားရှိပြီး စနစ်ကျသည့် Flight pattern တစ်ခုဖြင့် ရိုက်ယူထားသော ကောင်းကင်ဓါတ်ပုံ အထပ်များစွာကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ Self-calibration သည် on the job လုပ်ငန်းစဉ် ဖြစ်သည့်အပြင် လက်တွေ့မြေပြင် လုပ်ဆောင်မှုတွင် တွေ့ကြုံရမည့် အခြေအနေများစွာကိုပါ ထည့်သွင်းစဉ်းစား နိုင်စေပါသည်။ တွေ့ကြုံလာနိုင်ခြေရှိသော အခြေအနေအမျိုးမျိုးကို ခြုံငုံစိစစ်နိုင်ရန် Oblique ပုံရိပ်အချို့ကိုပါ Self-calibration လုပ်ဆောင်မှုတွင် ထည့်သွင်းတွက်ချက်သင့်ပါသည်။
ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်ရိုက်ယူမှုတွင် Push-broom scanner ကိုအသုံးပြုပြီး မြေပြင်ပုံရိပ်များကို scan ဖတ်ယူပါတယ်။ Pushbroom စနစ်မှာ Detector တွေကို အတန်းလိုက် (Linear Array) စီထားတာဖြစ်ပြီး ပုံရိပ်တစ်ခုလုံးကို တစ်ခါတည်း ရိုက်ယူတာမဟုတ်ဘဲ မျဉ်းတစ်ကြောင်းချင်းစီ (Line by line) Scan ဖတ်ယူတာ ဖြစ်ပါတယ်။ Linear sensor ဖြစ်တဲ့အတွက် Lens distortion သည် sensor အတန်းရဲ့ အလယ်ဗဟိုကနေ ဘေးအစွန်း နှစ်ဖက်ဆီကိုပဲ သက်ရောက်ပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ Scan ဖတ်သည့် လမ်းကြောင်းတစ်လျှောက် (Along-track) မှာ distortion မရှိဘဲ၊ (Across-track) မှာပဲ ပုံရိပ်တွေ ကျုံ့တာ၊ ဖောင်းတာ ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ သို့ပေမဲ့ ဂြိုဟ်တု sensor များတွင် Along track scanner အပြင် Cross track scanner (rotating scan mirror) အမျိုးအစားများလည်း ရှိပါသည်။ ဥပမာ Landsat 7 (ETM+) တွင် Cross track scanner ကို အသုံးပြုခဲ့ပါတယ်။ မျက်မှောက်ခေတ် ဂြိုဟ်တုအသစ်တွေမှာ Along-track (Pushbroom) Scanner ကို ပိုပြီး အသုံးများကြပါသည်။
Aerial Frame Camera များတွင် Calibrated camera parameters များ ထည့်သွင်းရသကဲ့သို့ ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်များအတွက် Satellite sensor နှင့်အတူ မြေပြင်နှင့် ပုံရိပ်တို့၏ ဆက်စပ်မှု သင်္ချာညီမျှခြင်း ကိန်းဂဏန်း RPCs (Rational Polynomial Coefficients) များကို ထည့်သွင်း၍ ပြင်ဆင်တည့်မတ်နိုင်ပါသည်။ RPCs file ရရှိရန်အတွက် Raw Satellite Imagery ဟုခေါ်သည့် ပြုပြင်ထားခြင်း မရှိသေးသော မူရင်းဂြိုဟ်တုပုံရိပ်များကို ရယူရမှာ ဖြစ်ပါသည်။ ပုံရိပ်နှင့်အတူ တွဲပါလာသော Metadata ဖိုင်ထဲတွင် ဂြိုဟ်တု၏ အာရုံခံကိရိယာ (Sensor) ၏ တည်နေရာ၊ လှည့်ပတ်မှုနှုန်းနှင့် Orientation ဆိုင်ရာ သင်္ချာကိန်းဂဏန်းများ ပါဝင်ပါသည်။
Sensor tilt
ပုံရိပ်ရိုက်ယူသည့် Sensor tilt ကြောင့် ပုံရိပ်၏ ပုံသဏ္ဌာန်ပျက်ယွင်းမှုကိုလည်း ရှင်းလင်းစွာ သိမြင်နိုင်ပါတယ်။ မြေပုံထုတ်လုပ်ရန် ကောင်းကင်ဓါတ်ပုံ ရိုက်ယူသည့်အခါ ရိုက်ယူသည့် Sensor ကို Gyro-stabilized mount များသုံး၍ မြေပြင်သို့ တည့်မတ်စွာထား၍ ရိုက်ယူနိုင်ပါတယ်။ သို့သော် ရိုက်ယူလိုက်သည့်အခါ တိမ်းစောင်းမှုသုံးမျိုးက အနည်းငယ် ဖြစ်ပေါ်မြဲ ဖြစ်ပါတယ်။ တိမ်းစောင်းမှု (၃) ခုမှာ Yaw/Drift (Kappa): လေယာဉ်ရဲ့ ဦးခေါင်းက လမ်းကြောင်းတည့်တည့်ကနေ ဘေးသို့ လည်သွားခြင်း၊ Pitch (Phi): လေယာဉ်ရဲ့ ဦးခေါင်းပိုင်း အပေါ်ကြွတက်ခြင်း သို့မဟုတ် အောက်စိုက်ဆင်းခြင်းနှင့် Roll (Omega): လေယာဉ်ရဲ့ ပျံသန်းမှု လမ်းကြောင်းအတိုင်း ဝဲ/ယာ ဘေးတိုက် တိမ်းစောင်းခြင်း တို့ဖြစ်ပါတယ်။ ထိုတိမ်းစောင်းမှုတွေကြောင့် ပုံရိပ်ပေါ်ရှိ မြေပြင်အနေအထားတွေမှာ ပုံသဏ္ဌာန်ပျက်ယွင်းမှု (Geometric Distortion) တွေ ဖြစ်လာရတာပါ။ ၎င်းအမှားတွေကို ပြင်ဆင်ရန်အတွက် Inertial Measurement Unit (IMU) ကနေ ရရှိတဲ့ အချက်အလက်တွေကို အသုံးပြုပြီး ပြင်ဆင်နိုင်ပါတယ်။ ပို၍မှန်ကန်တိကျမှု အတွက်ဆိုပါက Photogrammetry လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်တဲ့ Aerial triangulation လုပ်ဆောင်မှုဖြင့် Exterior orientation parameters များကို တွက်ထုတ်ပြီး လုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။
ဂြိုဟ်တုပုံရိပ် ရိုက်ယူမှုများတွင်မူ Sensor ကို မြေပြင်သို့ အတည့်ထားပြီး ရိုက်ယူလေ့မရှိကြပါ။ ဂြိုဟ်တုဖြတ်သန်းသွားရာ လမ်းကြောင်းတလျောက် အလိုရှိရာ အစောင်းဒီဂရီ တစ်ခုဖြင့် ရိုက်ယူနိုင်ရန် စီမံထားလေ့ ရှိပါတယ်။ သို့ပါမှ ရိုက်ယူနိုင်ကြိမ်နှင့် ရိုက်ယူနိုင်ခွင့် ပိုမိုရရှိမှာဖြစ်ပါတယ်။ အဆိုပါ အစောင်းကို Off Nadir Angle (ONA) ဟုခေါ်ဆိုပြီး ONA 30 degree ကျော်ဖြင့် ရိုက်ယူထားသည့် ပုံရိပ်များကို မြေပုံဆွဲသားသည့် လုပ်ငန်းများတွင် အသုံးပြုကြလေ့မရှိကြပါ။ မှန်ကန်တိကျမှု မြင့်မြင့်မားမား လိုအပ်ပါက (သို့) High Definition (HD) ပုံရိပ်များ ထုတ်လုပ်ရာတွင် ONA 20 degree အောက်ပုံများကိုသာ အသုံးပြုကြလေ့ ရှိပါတယ်။ ဂြိုဟ်တုများတွင်လည်း နည်းပညာမြင့် IMU နှင့် Gyroscopes စနစ်များ ပါဝင်ပါသည်။ Maxar ၏ WorldView-4 ဂြိုဟ်တုသည် ၎င်း၏ Control Moment Gyroscopes (CMGs) စနစ် ချို့ယွင်းသွားခဲ့သည့်အတွက် သက်တမ်း (၃)နှစ်အကြာ၊ ၂၀၁၉ ခုနှစ်၊ ဇန်နဝါရီလ ၇ ရက်နေ့တွင် ဂြိုဟ်တုသည် ပုံရိပ်ဖမ်းယူခြင်း လုပ်ငန်းတွေကို အပြီးတိုင် ရပ်ဆိုင်းလိုက်ရပါတယ်။
Motion of Platform
အများနားလည် သိရှိကြသည့်အတိုင်း လေယာဉ်ပျံ (သို့) Drone တို့သည် လျင်မြန်သည့် အရှိန်တစ်ခုဖြင့် ပျံသန်းပြီး ပုံရိပ်များကို ရိုက်ယူကြရပါသည်။ Platform နှင့် sensor တို့ကို တည်ငြိမ်တည့်မတ်စေရန် ဆောင်ရွက်ထားနိုင်သည့်တိုင် platform ၏ သွားနေသည့် အရှိန်နှင် camera ၏ shutter speed/exposure time အပြင် lighting အခြေအနေတို့ အပေါ်မူတည်၍ ပုံရိပ်၏ ကြည်လင်ပြတ်သားမှုကို သက်ရောက်စေနိုင်ပါတယ်။
လျင်မြန်တဲ့အရှိန်ဖြင့် လေယာဉ်ပျံသန်းနေစဉ် ကင်မရာ Shutter ပွင့်သွားသည့် အချိန်ခဏတာလေးအတွင်းမှာပင် လေယာဉ်သည် ရှေ့သို့အရွေ့အနည်းငယ် ရွေ့သွားပါတယ်။ ထိုကြောင့် မြေပြင်ပေါ်ရှိ အမှတ်တစ်ခုသည် ကင်မရာ Sensor ပေါ်တွင် ရှိသင့်သည့် တည်နေရာမှာ မရှိတော့ဘဲ Pixel အနည်းငယ် ရွေ့သွားပါတယ်။ ထိုကဲ့သို့ အခြေအနေကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် Image motion (image blur) ဖြစ်မှုကို FMC (Forward Motion Compensation) စနစ်ဖြင့် တည့်မတ်ပေးနိုင်ပါသည်။
FMC စနစ်တွင် လေယာဉ်ရဲ့ အရှိန်နှင့် ပုံရိပ်ဝေဝါးမှုကို တွက်ချက်ပြီး ရိုက်ကူးနေစဉ် အတွင်းမှာပင် ဆန့်ကျင်ဘက် လှုပ်ရှားမှု (အရွေ့) တစ်ခုကို တန်ပြန်လုပ်ဆောင်ပေးပါတယ်။ ထိုကဲ့သို့ လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် နည်းလမ်း (၂) မျိုး ရှိပါသည်။ Mechanical အခြေပြုစနစ်နှင့် Electronic ခြေပြုစနစ်တို့ ဖြစ်ပါတယ်။ Mechanical FMC: Shutter ပွင့်နေတဲ့ အချိန်အတွင်းမှာ ကင်မရာရဲ့ Film (သို့မဟုတ်) Sensor ကို လေယာဉ်သွားနေတဲ့ လမ်းကြောင်းအတိုင်း အနောက်ဘက်သို့ အလွန်ပမာဏငယ်တဲ့ နှုန်းဖြင့် လိုက်ရွေ့ပေးခြင်း ဖြစ်ပါသည်။ ထို့အတွက်ကြောင့် မြေပြင်က အလင်းတန်းဟာ Sensor ရဲ့ Pixel တစ်ခုတည်းပေါ်မှာပဲ ကျရောက်နေမှာ ဖြစ်ပါတယ်။ Electronic FMC (TDI - Time Delay Integration): Digital sensor တွေမှာတော့ Sensor ကို ကိုယ်တိုင်ရွေ့မယ့်အစား Pixel ထဲက လျှပ်စစ်ဓာတ်အား (Charge) တွေကို လေယာဉ်အရှိန်နဲ့အညီ အနောက်ကို ကူးပြောင်းပေးတဲ့ နည်းလမ်းဖြစ်ပါသည်။ ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်များ ရိုက်ယူမှုတွင်လည်း TDI - Time Delay Integration စနစ်ကို အဓိကအသုံးပြုကြပြီး တချို့အဆင့်မြင့် (Mechanical Maneuver, Tilted Secondary Mirror) စနစ်များဖြင့်ပါ ပေါင်းစပ်အသုံးပြုကြပါသည်။
Earth rotation
ကမ္ဘာက သူ့အစောင်းဝန်းရိုးကို ဗဟိုပြုပြီး အနောက်ကနေ အရှေ့သို့ လည်ပတ်နေပါတယ်။ Earth Imagine satellite အများစုကလည်း မြောက်ကနေ တောင်ဘက်သို့ ရွေ့လျားလည်ပတ်ပြီး ကင်မရာက မြေပြင်ကို Scanner တစ်ခုလို အစင်းလိုက် ပုံရိပ်များရိုက်ယူပါတယ်။ ကမ္ဘာကငြိမ်နေပါက တိကျတဲ့ စတုဂံပုံစံ ပုံရိပ်များကို ရိုက်ယူနိုင်မှာပါ။ လက်တွေ့မှာတော့ ဂြိုဟ်တုက မြောက်ကနေ တောင်သို့ ပျံလိုက်တိုင်း၊ အောက်က ကမ္ဘာမြေကြီးက အနောက်ကနေ အရှေ့သို့ (ဘေးတိုက်) ရွေ့သွားပါတယ်။ ထို့ဂြိုဟ်တုပုံအခြေအနေတွင် ရိုက်ယူလိုက်တဲ့ ပုံရိပ်တွေရဲ့ ထိပ်ပိုင်းနဲ့ အောက်ခြေပိုင်းဟာ တစ်တန်းတည်း မကျတော့ဘဲ ဘေးကို စောင်းထွက်သွားတဲ့ အပြိုင်စတုဂံ (Parallelogram) ပုံစံ ဖြစ်သွားစေပါတယ်။ ထို့အပြင် ကမ္ဘာကြီးရဲ့ လည်ပတ်နှုန်းဟာ နေရာတိုင်းမှာ မတူပါဘူး။ အီကွေတာမှာ ကမ္ဘာလည်နှုန်း အမြန်ဆုံးနေရာဖြစ်သည့်အတွက် ပုံရိပ်စောင်းမှု (Skew) အများဆုံး ဖြစ်စေပြီး တောင်/မြောက်ဝင်ရိုးစွန်းတွေမှာ ကမ္ဘာလည်နှုန်း အနှေးဆုံးနေရာဖြစ်သည့် ပုံရိပ်စောင်းမှု အနည်းဆုံး ဖြစ်စေပါတယ်။
ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်တွေကို အမြင်အရ image frame ပဲစောင်းသွားသည်ဟု ထင်ရပေမဲ့ တကယ်တော့ ပုံရိပ်၏ Pixel တစ်ခုချင်းစီရဲ့ တည်နေရာကလည်း ဒီသက်ရောက်မှုထဲမှာ ပါဝင်နေပါတယ်။ ဂြိုဟ်တုက ပုံရိပ်များ ရိုက်ယူသည့်အခါ တစ်ပုံလုံးကို တစ်ပြိုင်နက်တည်း ရိုက်ယူတာမဟုတ်ဘဲ Line by Line (တစ်ကြောင်းချင်းစီ) ရိုက်ယူပါတယ်။ ပထမအကြောင်း (First Row) ကို ရိုက်လိုက်တဲ့ Pixel တွေရဲ့ မြေပြင်တည်နေရာနှင့် နောက်ဆုံးအကြောင်း (Last Row) ကို ရိုက်လိုက်တဲ့ Pixel တွေရဲ့ မြေပြင်တည်နေရာကြားမှာ ကမ္ဘာကြီးက ဘေးကို ရွေ့သွားတဲ့အတွက် Pixel တွေဟာ မြေပုံအမှန် (Grid) ပေါ်မှာ ရှိရမယ့်နေရာကနေ ဘေးသို့ တဖြည်းဖြည်းချင်း လွဲချော်ပြီး နေရာယူသွားပါတယ်။
ပုံမှန်အားဖြင့် ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်အသုံးပြုသူ အများစုက အဆိုပါအခြေခံကျသည့် ပြင်ဆင်တည့်မတ်မှုမျိုးကို ပြုလုပ်ပြီးသားဖြစ်သည့် ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်များကိုသာ အသုံးပြုကြပါတယ်။ ပြင်ဆင်ပြီးဟုတ်/မဟုတ်ကို ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်များ၏ Data processing level (Level 0 to 3) များ အလိုက် ခွဲခြားသိရှိနိုင်ပါတယ်။ မြင်သာစေရန် Vantor ၏ Data processing level များအတိုင်း အနည်းငယ်ရှင်းပြပါမယ်။
System-Ready Data (Level 1B) - ကမ္ဘာလည်မှု၏ သက်ရောက်မှုကြောင့် ယခုအဆင့်မှာ ပုံရိပ်က စောင်းနေတုန်း (Skewed) ဖြစ်ပါတယ်။ ကင်မရာရဲ့ အာရုံခံစနစ် (Sensor) အမှားတွေကိုပဲ ပြင်ထားပါတယ်။ ကမ္ဘာလည်မှုကြောင့် ဖြစ်တဲ့ geometric distortion တွေကို မပြင်ရသေးသလို၊ မြေပုံပေါ်က coordinate တွေနဲ့လည်း တိုက်ရိုက် မကိုက်ညီသေးပါဘူး။ Photogrammetry ကျွမ်းကျင်သူတွေက ကိုယ်တိုင် တိတိကျကျ ပြန်ပြင်ချင်တဲ့အခါ (ဥပမာ- Stereo imagery သုံးပြီး 3D အချက်အလက်များ တိုင်းတာရယူတဲ့အခါ) ယခု level 1B ကို အသုံးပြုကြပါတယ်။
View-Ready Data (Level 2A) - ယခုအဆင့်မှာ ကမ္ဘာလည်မှုကြောင့် စောင်းနေတာတွေကို ပြင်ဆင်ပြီးသား (Skew-corrected) ဖြစ်ပါတယ်။ ကမ္ဘာကြီးကို (Ellipsoid) အနေနဲ့ ယူဆပြီး အကြမ်းဖျင်း ပြန်တည့်ထားပြီးသား ဖြစ်ပါတယ်။ ကမ္ဘာလည်မှုကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် အလွှဲကို ပြင်ဆင်ထားပေမယ့် "တောင်ကုန်း/တောင်တန်း" တွေကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာတဲ့ ပုံရိပ်တွန့်လိမ်မှုများ ကိုတော့ မပြင်ရသေးပါဘူး။
Map-Ready Data (Level 3 - Orthorectified) - Level 3 တွင် ကမ္ဘာလည်မှုကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် သက်ရောက်မှု အားလုံးကို အပြည့်အဝ ပြင်ဆင်ပြီးသား ဖြစ်ပါတယ်။ မြေပြင်မှန်ကန်တိကျမှုအတွက် အရေးကြီးဆုံးအချက်ဖြစ်တဲ့ Terrain (မြေမျက်နှာသွင်ပြင်) ကြောင့် ဖြစ်တဲ့အမှားတွေကို Digital Elevation Model (DTM) သုံးပြီး pixel တစ်ခုချင်းစီကို နေရာမှန် (True Ground Position) ရောက်အောင် ပြန်ချထားပြီးသား ဖြစ်ပါတယ်။
ကောင်းကင်ဓါတ်ပုံရိုက်ယူသည့် Frame camera များသည် ပုံရိပ်များကို (snapshot) ဖြတ်ခနဲ ရိုက်ယူတာဖြစ်သည့် အတွက်ကြောင့် ကမ္ဘာလည်မှုကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် သက်ရောက်မှုများကို ထည့်သွင်းတွက်ချက်ရန် မလိုအပ်ပါ။
Earth curvature
အများသိကြတဲ့အတိုင်း ကမ္ဘာ့အခုံးကြောင့် ကောင်းကင်ဓါတ်ပုံများ ရိုက်ယူလိုက်သည့်အခါ ရရှိလာမည့် သက်ရောက်မှုက ထင်ရှားမြင်သာပါသည်။ ကင်မရာ၏ အောက်တည့်တည့်က ကင်မရာနှင့် အနီးဆုံးဖြစ်ပြီး အစွန်းဘက် ရောက်လေလေ ပိုမိုဝေးကွာလာပြီး နေရာအလိုက် ကွဲပြားသည့် စကေးကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ ထို့အပြင်လက်တွေမှာ ကမ္ဘာကြီးက စက်လုံးကြီး သက်သက်မဟုတ်ဘဲ မညီညာသည့် မြေမျက်နှာ သွင်ပြင်များကြောင့် အစွန်းဘက်ရောက်လေ တောင်ကုန်းများက အပြင်ဘက်သို့ ပို၍တိမ်းစောင်းစေပါသည်။ ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်များတွင်မူ ကီလိုမီတာ ရာချီသည့်အမြင့်က ရိုက်ယူသည့်အပြင် sensor ကို အစောင်းဒီဂရီ တစ်ခုနှင့်ပါ ရိုက်ယူသည့်အတွက် ကမ္ဘာ့အခုံး၏ သက်ရောက်မှုက ပို၍သိသာစေပါတယ်။ Earth curvature ကို ပြင်ဆင်တည်မတ်ရန် သက်ဆိုင်ရာ ellipsoid model ကိုအသုံးပြု၍ ပြင်ဆင်တည့်မတ်နိုင်ပါသည်။ Projected စနစ်အသုံးပြုပါကလည်း သက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို အသုံးပြု၍ ပြင်ဆင်နိုင်ပါသည်။ သို့သော်လည်း ကမ္ဘာ့အခုံးနှင့် မြေမျက်နှာသွင်ပြင် မညီညာမှုကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသော အမှားများအားလုံးကို အပြီးသတ် တည့်မတ်နိုင်ရန်မှာ Ellipsoid နှင့် Projection စနစ်တို့အပြင်၊ တိကျသော DTM (Digital Terrain Model) ကို အသုံးပြု၍ Orthorectification လုပ်ငန်းစဉ်ကို မဖြစ်မနေ ဆောင်ရွက်ရန် လိုအပ်ပါသည်
Atmospheric Refraction
ဂြိုဟ်တု sensor ကနေ ဖမ်းယူရရှိလိုက်တဲ့ ပုံရိပ်တွေ၏ pixel value (Digital Numbers - DN) တွေဟာ မြေပြင်ပေါ်က အရာဝတ္ထုတွေရဲ့ အမှန်တကယ် ရောင်ပြန်ဟပ်မှု (Reflectance) ကို ကိုယ်စားပြုနိုင်အောင် Radiometric Correction ပြုလုပ်ပေးရန် လိုအပ်ပါသည်။ ထို့သို့လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် မတူညီသည့် လေထုအလွှာများကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် လွှဲမှားမှုများကို ပြင်ဆင်ပြီး မှန်ကန်သည့် ရောင်ပြန်ဟပ်မှုကို ရရှိနိုင်သလို ပုံရိပ်များကို ပို၍ကြည်လင်ပြတ်သားစေပါတယ်။ အလင်း (Electromagnetic radiation) သည် အဆိုပါ မတူညီသည့် လေထုအလွှာ အသီးသီးကို ဖြတ်သန်းသည့်အခါ ကွေးညွှတ်သွားလေ့ရှိပါတယ်။ သက်ရောက်မှုရှိစေတဲ့ အချက်တွေက ကွဲပြားသည့် လေထုဖိအား (Pressure)၊ အပူချိန် (Temperature)၊ စိုထိုင်းဆ (Humidity) နဲ့ အလင်းဝင်ရောက်တဲ့ ထောင့် (Viewing Angle) တို့ဖြစ်ကြပါသည်။ ထို့အပြင် ပုံရိပ်၏ တည်နေရာအမြင့်နှင့်လည်း အလင်းယိုင်မှုအခြေအနေ ကွဲပြားနိုင်ပါသေးသည်။
Atmospheric Refraction (လေထုအလင်းယိုင်ခြင်း) သက်ရောက်မှုသည် ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်များ ရိုက်ယူရာမှာ Off-Nadir Angle (ONA) နည်းတဲ့ အခြေအနေထက် ONA များတဲ့ အခြေအနေတွေမှာ ပိုမိုသိသာထင်ရှားပါတယ်။ အလင်းတန်းသည် လေထုကို တည့်တည့် (Nadir) ဖြတ်သန်းရတာထက် အစောင်းဒီဂရီများများ (Large ONA) နဲ့ ဖြတ်သန်းရတဲ့အခါ လေထုအလွှာတွေကို ပိုမိုထူထဲစွာ ဖြတ်ကျော်ရတဲ့အတွက် အလင်းယိုင်မှု ပိုများလာတာ ဖြစ်ပါတယ်။ ဒီသဘောတရားကို နေမွန်းတည့်ချိန် နဲ့ နေဝင်ချိန် မှာရှိတဲ့ နေလုံးရဲ့ အခြေအနေနဲ့ နှိုင်းယှဉ်ကြည့်ရင် ပို၍ထင်သာမြင်သာရှိပါတယ်။ နေဝင်ချိန်မှာ နေလုံးဟာ မိုးကုပ်စက်ဝိုင်းအောက်သို့ အမှန်တကယ် ရောက်ရှိနေပြီဖြစ်သော်လည်း၊ အလင်းတန်းဟာ လေထုကို အစောင်းလိုက် ရှည်လျားစွာ ဖြတ်သန်းရခြင်းကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာတဲ့ အလင်းယိုင်မှု (Refraction) ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့ မျက်စိဖြင့် ကြည့်တဲ့အခါ နေလုံးကို မိုးကုပ်စက်ဝိုင်းအပေါ်မှာပဲ ရှိနေသေးသလို မြင်တွေ့နေရခြင်း ဖြစ်ပါတယ်။
ကမ္ဘာ့လေထုသည် မတူညီသည့်အလွှာများဖြင့် ဖွဲ့စည့်ထားသည့်အတွက် Atmospheric Refraction ကို ပြင်ဆင် တည့်မတ်ရန်အတွက် လေထုအလွှာတစ်ခုချင်းစီကို ကိုယ်စားပြုတဲ့ Atmospheric Model များကို Geometrical Optics ပညာရပ်များဖြင့် ပေါင်းစပ်ပြီး အလင်းယိုင်သွားတဲ့ ပမာဏကို တွက်ယူနိုင်ပါတယ်။ Snell's Law ကို အခြေခံ၍ လေထုဖိအား၊ အပူချိန်၊ စိုထိုင်းဆ၊ ကမ္ဘာ့အကွေးအဝန်းနှင့် မြေပြင်အနိမ့်အမြင့် (DEM) တို့ကို ဂြိုဟ်တု၏ အချက်အလက်များဖြင့် ပေါင်းစပ်ပြီး ပြင်ဆင်တည့်မတ်ပါတယ်။ ကမ္ဘာ့မြေပြင်တွင် Refractive Index - n သည် 1.000293 ခန့်ရှိပြီး မြေပြင်မှစ၍ အပေါ်သို့ရောက်လေ အလင်းယိုင်နှုန်း လျော့ကျလာပါတယ်။ မြေပြင်အထက် troposphere အလွှာနှင့် stratosphere တို့ကြောင့်သာ သိသာသည့် အလင်းယိုင်မှုကို ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်။ ထို့အပြင် Refractive Index သည် လှိုင်းအလျား (Wavelength) အပေါ်မှာ မူတည်၍ ကွဲပြားပါတယ်။ ဥပမာ - Blue band (လှိုင်းအလျားတို) ဟာ Red band (လှိုင်းအလျားရှည်) ထက် ပိုပြီး အလင်းယိုင်ပါတယ်။ Photogrammetric software များတွင် Atmospheric Refraction ပြင်ဆင်မှုကို Project parameter setting များတွင် သတ်မှတ်ရွေးချယ်နိုင်ပါသည်။
ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်များအတွက် RPC file များတွင် Satellite Ephemeris, lens distortion, light aberration, and atmospheric refraction များကို ပြင်ဆင်ထည့်သွင်းထားပြီးသည့် Rigorous Sensor Model ဟုခေါ်ဆိုသည့် အချက်အလက်များ ပေါင်းစပ်ပါဝင်ပြီး ဖြစ်ပါသည်။ မြေပုံရေးဆွဲရန် အသုံးပြုမည့် ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်များအတွက် ONA 30 degree အောက် ပုံရိပ်များကိုသာ အသုံးပြုသည်ဟု သတ်မှတ်ထားကြသည်မှာ Atmospheric refraction ၏ သက်ရောက်မှုကလည်း တစ်ခုအပါအဝင်ဖြစ်ပါတယ်။ သို့သော် လူအများသုံးစွဲနေကြသည့် ဂြိုလ်တုပုံရိပ် အများစုသည့် Atmospheric refraction ကို ပြင်ဆင်ပြီးသားပုံရိပ်များ ဖြစ်ကြပါတယ်။ ပျံနှံစွာတိုင်းတာထားသည့် GCP များ အသုံးပြု၍လည်း Atmospheric refraction ပြင်ဆင်တည့်မှတ်မှုကို ပို၍မှန်ကန်တိကျစေနိုင်ပါသည်။
ONA 40-degree စောင်း၍ ရိုက်ယူသော Raw Satellite Imagery တခုသည် Atmospheric refraction ကြောင့် မည်မျှလွှဲမှားမှု ရှိသွားနိုင်သည်ကို Snell’s Law အသုံးပြုပြီး ခန့်မှန်းတွက်ကြည့်နိုင်ပါတယ်။ အလင်းယိုင်မှုကို ဖြစ်စေနိုင်လောက်တဲ့ လေထုသိပ်သည်းဆ အားလုံးစုစည်းနေတဲ့ Effective Thickness, ၁၀ ကီလိုမီတာခန့် အထူကို refractive index - 1.000293 ဖြင့် အကြမ်းတွက်မည်ဆိုပါက အောက်ပါအတိုင်း ခန့်မှန်းတွက်ချက် ရရှိမှာဖြစ်ပါတယ်။
n1 * sin (θ1) = n2 * sin (θ2) (Snell’s Law)
1 * sin (40) = 1.000293 * sin (θ2)
θ2 = 39.9859 degree
Displacement (d) = Straight line location – refractive line location (Right-angled Triangle နှစ်ခုရဲ့ အောက်ခြေ ကွာခြားချက်)
d = 8 * tan (40) – 8 * tan (39.9859)
d = 0.004187 km = 4.2 m
Topography (relief displacement)
မြေပြင်အတိုင်းအတာ တိကျမှန်ကန်ပြီး အနိမ့်အမြင့်မရွေး တည်နေရာတိုင်းတွင် စကေး (Scale) တသမတ်တည်းရှိသော မြေပုံတစ်ချပ်အဖြစ် အသုံးပြုနိုင်ရန်အတွက် ကောင်းကင်ဓာတ်ပုံနှင့် ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်များကို ပြင်ဆင်တည့်မတ်ရာတွင် Relief Displacement (မြေပြင်အနိမ့်အမြင့်ကြောင့် ဖြစ်ပေါ်သော နေရာလွဲချော်မှု)ကို ပြင်ဆင်ခြင်းသည် အလွန်အရေးပါသော လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်ပါသည်။ Relief Displacement ပြင်ဆင်မှုတွင် မြေပြင်အနိမ့်အမြင့် (Topography) ကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာတဲ့ ပုံပျက်မှုတွေကို ဖယ်ရှားပြီး ပုံရိပ်တစ်ခုလုံး၏ တည်နေရာတိုင်းကို အပေါ်တည့်တည့်ကနေ၍ ကြည့်တဲ့ (Orthographic projection) ပုံစံဖြစ်အောင် ပြောင်းလဲခြင်း ဖြစ်ပါတယ်။ ထိုသို့လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အဓိကလိုအပ်သည်မှာ RPC file ပါဝင်သည့် Raw Satellite imagery နှင့် Digital Terrain Model (DTM/Bare earth) တို့ ဖြစ်ပါတယ်။ အသုံးပြုသည့် DTM ၏ မြေပြင်နှင့် အနိမ့်အမြင့် မှန်ကန်တိကျမှုနှင့် resolution တို့အပေါ်မူတည်၍ ရရှိလာမည့် ရလဒ်၏ မြေပြင်မှန်ကန် တိကျမှုကလည်း ကွဲပြားမည်ဖြစ်ပါသည်။ ဥပမာ 50 cm resolution ရှိတဲ့ ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်အတွက် DEM resolution က 5 meter ခန့်ရှိသင့်ပါသည်။ စကေးကြီးမြေပုံများ ဆွဲသားရန်အတွက်ဆိုပါက GCP အမှတ်များပါ ထည့်သွင်းတိုင်တာ၍ orthorectification ပြုလုပ်ရန် လိုအပ်ပါတယ်။
ကောင်းကင်ဓါတ်ပုံနှင့် ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်များ၏ orthorectification လုပ်ငန်းစဉ်ကို အဆင့်မြင့် Photogrammetry software များအတွင်း 3D stereo ပုံရိပ်များနှင့် 3D GCP များ အသုံးပြုပြီး မှန်ကန်တိကျမှုအမြင့် ဆုံးရရှိရန် ဆောင်ရွက်နိုင်သလို RPC ပါဝင်သည့် raw 2D ဂြိုလ်တုပုံရပ်များကို DTM နှင့် GCP များဖြင့် အဆင့်မြင့် Remote sensing software များတွင်လည်း လုပ်ဆောင်နိုင်ပါတယ်။ မြေပြင်အနိမ့်အမြင့်များကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာသည့် relief displacement မျာအပြင် အဆောက်အအုံများ၊ သစ်ပင်များကဲ့သို့ အမြင့်ရှိသော အရာဝတ္ထုများ၏ ဘေးတိုက်ပုံရိပ်ယောင်များကိုပါ ဖယ်ရှားပြီး နေရာအမှန်တွင် တိကျစွာ ဖော်ပြထားသော True orthophoto များကိုလည်း stereo ပုံရိပ်များဖြင့် Photogrammetry software များအတွင်းတွင် Digital surface model (DSM) များ ထုတ်လုပ်၍ ဆောင်ရွက်နိုင်ပါသည်။
Photogrammetry (သို့) Remote sensing software များအသုံးပြု၍ ဆောင်ရွက်ရသည့် Orthorectification လုပ်ငန်းစဉ်သည် ဖော်ပြပါအချက်အလက်များကို ပေါင်းစပ်ထည့်သွင်းတွက်ချက်၍ ဆောင်ရွက်ရခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ယခုအထက်တွင်ယေဘုယျ ဖော်ပြသွားသည့် ကောင်းကင်ဓါတ်ပုံနှင့် ဂြိုဟ်တုပုံရိပ်များ၏ Distortion & Displacement ကို ဖြစ်စေသော အချက်များကို Internal errors and External errors နှင့် Systematic errors and Non-systematic errors ဟူ၍ ခွဲခြားသတ်မှတ်နိုင်ပါတယ်။ စိတ်ဝင်စားသူများအား comment box တွင် ခွဲခြား၍ ရေးသားဖော်ပြပေးဖို့ ဖိတ်ခေါ်ပါတယ်။
