ภาพพานอรามาระดับ NATIONAL GEOGRAPHIC

นิตยสารระดับโลกอย่าง NATIONAL GEOGRAPHIC ฉบับเดือนตุลาคม พ.ศ. 2552 เป็นเรื่องราวเกี่ยวกับต้นไม้ชื่อชื่อต่างชาิติว่า REDWOOD ซึ่งเป็นไม้สนชนิดหนึ่งที่มีเนื้อไม้เป็นสีแดง ความน่าสนใจคือมีภาพถ่ายของต้นไม้ REDWOOD ขนาดความสูงกว่า 300 ฟุต (90 เมตร) มีอายุกว่า 1500 ปี ด้วยความสูงขนาดนี้ คุณ Michael Nichols เรียกติดปากกันว่า Nick ได้ใช้เครื่องมือเพื่อการถ่ายภาพต้น REDWOOD จากยอดสู่โคนต้น โดยถ่ายภาพความละเอียดสูงเป็นรูปย่อยๆ แล้วมาต่อกันเป็นภาพพานอรามา ความน่าสนใจอยู่ที่เครื่องมือที่ใช้ในการถ่ายภาพ นิคได้ใช้กล้อง DSLR จำนวน 3 กล้อง ถ่ายภาพมุมกลางหนึ่งกล้อง ซ้ายหนึ่งและขวาอีกหนึ่งกล้อง โดยการถ่ายภาพแขวนบนเชือกแล้วมีอุปกรณ์ชักลอกดึงชุดกล้องขึ้นลง เพื่อป้องกันการแกว่งของอุปกรณ์แท่นที่ยึดกล้องและอุปกรณ์ได้มีการติดตั้งชุดไจโรควบคุมให้กล้องอยู่ในแนวระดับ ควบคุมด้วยรีโมททั้งการถ่ายภาพและการเคลื่อนที่ของชุดกล้อง

กับการวางแผนการทำงานกว่าปี กับอีกสามสัปดาห์การทำงานภาพถ่าย 84 ภาพที่ประกอบเป็นพานอรามาต้นไม้ที่สูงใหญ่จนเห็นคนในภาพตัวเล็กนิดเดียว ความรู้สึกที่ยังขัดๆ เวลามองภาพคือภาพที่อยู่ด้านขวามองแล้วทำให้รู้สึกผิดปรกติในภาพ แต่ดูรวมๆภาพที่เห็นได้สวยงาม
้ถ้าจะติก็คงเป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้ในการต่อภาพเป็นพานอรามาที่ยังทำำให้เห็นได้มีเนียนเท่าไหร่ผมว่ากับความละเอียดภาพสูงแบบนี้น่าจะสามารถต่อภาพหรือเพิ่มจุดควบคุมในการต่อภาพให้ภาพออกมาได้ดีกว่านี้ ผมชอบการวางแผนและประดิษฐ์เครื่องมือสำหรับถ่ายภาพครับรูปที่ออกมาก็สวย

ภาพพานอรามาของต้นไม้ REDWOOD ความสูงกว่า 90 เมตร

เชิญชมวิดิทัศน์การทำงานของคุณนิค

RTKLIB กับ สายอากาศใหม่GPS-703-GGG

20091028

ได้รับสายอากาศใหม่ของ Novatel Model: GPS-703-GGG เป็นสายอากาศของระบบกำหนดตำแหน่งบนพื้นพิภพด้วยดาวเทียม เมื่อก่อนจะคุ้นเคยกันในชื่อที่เรียกกันจนติดปากว่าจีพีเอส(GPS) ซึ่งเป็นของกระทรวงกลาโหมของสหรัฐอเมริกา แต่ปัจจุบันมีอื่นๆที่ทำงานแบบเีดียวกันเช่น ระบบ GLONASS ของทางรัสเซีย ระบบ Galileo ของทางฝั่งยุโรป และระบบ COMPASS ของประเทศจีนเป็นต้น อาศัยหลักการที่ว่า ถ้ารู้ตำแหน่งดาวเทียมบนท้องฟ้า รู้ระยะทางจากดาวเทียมมายังเครื่องรับสัญญาน ก็คำนวณตำแหน่งได้เหมือนเราวาดรูปสามเหลี่ยมสมัยเรียนหนังสือด้วยวงเวียน เปลี่ยนจากสองมิติมาเป็นสามมิติ แต่ในการคำนวณจริงมีความซับซ้อนอยู่หลายเรื่องนะครับ แต่ขอเว้นไว้เดี๋ยวจะออกนอกเรื่องไปไกล

สายอากาศ GPS-703-GGG ของทาง Novatel นี้จัดได้ว่าเป็นรุ่นใหม่ขนาดที่ว่า user guide ยังไม่มีให้โหลดในเว็บของบริษัทเลย รหัสห้อยท้าย GGG คือออกแบบมาให้รับสัญญานได้ทั้งระบบ GPS, GLONASS และ Galileo ออกแบบมาให้ทำงานได้บนความสูงถึง 9000 เมตร ก็ติดตั้งบนอากาศยานที่บินไม่สูงเกินนี้ได้ ทำงานได้ในช่วงอุณหภูมิ -40 ถึง +85 องศาเซลเซียส กันสะเทือน และกันละอองเกลือตามมาตรฐาน NIL-STD-810F

เมื่อของมาแล้วก็ทดสอบกันหน่อย โดยเครื่องรับสัญญานใช้ Leica System 500 เมื่อสลับสับเปลี่ยนสายอากาศก็ต้องมีการตั้งค่าออฟเซตต่างของตัวสายอากาศให้กับทางเครื่องรับทราบก่อนจะได้วัดได้ถูกต้อง กาลนี้สายอากาศมาพร้อมสายนำสัญญานยาว 15 เมตรได้ลองไปพร้อมกันเลย
เริ่มด้วยตั้งขาตั้งบนจุด CU03 ใช้สายอากาศ GPS-703-GGG ติดตั้งแล้วรังวัดแบบสถิตย์เป็นเวลา 1 ชั่วโมง จากนั้นเปลี่ยนสายอากาศเป็น AT502 ของ Leica System 500 เอง รังวัดต่ออีก 1 ชั่วโมง

ซอฟต์แวร์ที่ใช้ประมวลผลข้อมูลนั้นใช้ RTKLIB เวอร์ชั่น 2.2.2 ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ฟรี เริ่มต้นด้วยการโหลดข้อมูลจากตัวเครื่อง ซึ่ง System 500 นั้นเก็บข้อมูลไว้ในโฟล์ดเดอร์ GEODB จากนั้นใช้ rtkconv ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ย่อยในชุด RTKLIB ทำการแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลมาตรฐานกลางที่ชื่อ RINEX แต่ผลปรากฎว่า rtkconv นั่นไม่สามารถอ่านข้อมูลเฉพาะของ Leica ได้จึ่งต้องใช้ซอฟต์แวร์ SKIpro ของทาง Leica แปลงมาเป็นข้อมูล RINEX ก่อน ปัญหานี้ต้องบันทึกไว้อนาคตอาจจะสามารถอ่านได้ก็เป็นได้

แปลงเป็นข้อมูล RINEX แล้วจะได้ไฟล์มา 3 ไฟล์ ไปไหนต้องไปด้วยกันนะครับ ซอฟต์แวร์ย่อย rtkpost ทำการประมวลผลแบบ Single point ได้ผลออกมาดังภาพ

ดูผลในรูปแผนภูมิ ภาพแรกเป็นผลของ GPS-703-GGG ภาพถัดไปเป็นผลของ AT502

ในเบื้องต้นจะเห็นได้ว่า ความแม่นยำของ GPS-703-GGG จากน้อยสุดถึงมากสุดประมาณ 110 เซนติเมตร ส่วนของAT502 นั้นประมาณ 170 เซนติเมตร

เมื่อนำมาเีทียบกัน

เนื่องจากการรับสัญญานทำกันคนละช่วงเวลาแม้จะเป็นตำแหน่งเดียวกันแต่กลุ่มของดาวเทียมที่ส่งสัีญญานนั้นมีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา หากการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของสายอากาศนั้นควรทำการรังวัดในช่วงเวลาเดียวกัน ตำแหน่งเดียวกัน หรือรังวัดใกล้ๆ กัน พอผ่านเวลาไประยะหนึ่งแล้วสลับตำแหน่งกันเพื่อให้การรังวัดอยู่บนตำแหน่งเดียวกัน
ถ้ามีการเปรียบเทียบจริงงานนี้มีภาคสองครับ

การเขียนกราฟแสดงความคลาดเคลื่อนด้วยลูกศรแสดงทิศทาง(Quiver plot) ด้วย Python

กราฟแสดงความคลาดเคลื่อนด้วยลูกศรแสดงทิศทาง หรือการพลอทแบบ Quiver ได้เคยใช้มาบ้างแล้วใน octave [สวรินทร์เคยเขียนวิธีทำแล้ว] พอมาทำงานด้วยภาษาไพธอนก็มีฟังก์ชั่นนี้ด้วย แต่ต้องโหลด pylab เข้าไปก่อนเพื่อใช้แสดงกราฟ

การเขียนกราฟแบบนี้นิยมใช้ในการแสดงความคลาดเคลื่อนทางตำแหน่ง (x,y) ความคลาดเคลื่่อนเป็น(u,v) อย่างงานผมใช้ในการแสดงความคลาดเคลื่อนลองเลนส์ (Lens Distortion)

ขั้นตอนก็มีดังนี้

ข้อมูลที่นำมาเขียนนั้น เตรียมให้เป็น ข้อมูล x,y,dx,dy
x,y = ตำแหน่งในแกน x และ  y
dx,dy = ความคลาดเคลื่อนในแนวแกน x และ y หรือ dx = u, dy = v นั่นเอง

ข้อมูลมีดังนี้

  x      y    dx  dy

2000   1000   3   5
2505   1025   4   2
2110   1210   3   4
1973   1415   7   5
2309   1362   6   5

โค้ดมีดังนี้ (แบบพื้นฐานสุดๆ เลยนะครับ)

from numpy import *

from pylab import *

x=[[2000],[2505],[2110],[1973],[2309]];

y = [[1000],[1025],[1201],[1415],[1362]];

dx=[[3],[4],[3],[7],[6]];

dy=[[5],[2],[4],[5],[5]];

figure()

quiver(x,y,dx,dy)

show()

from numpy import *

from pylab import *

x=[[2000],[2505],[2110],[1973],[2309]];

y = [[1000],[1025],[1201],[1415],[1362]];

dx=[[3],[4],[3],[7],[6]];

dy=[[5],[2],[4],[5],[5]];

figure()

quiver(x,y,dx,dy,units=”x”,width=2, color=’r')

show()

ได้ผลดังภาพ

ถ้าเพิ่มชื่อและลูกเล่นอีกนิดหน่อยจะได้เป็นแบบนี้

ก็ได้กราฟที่ดูดีมากขึ้นทีเดียว

ผมชอบกราฟของ ไพธอนตรงที่ ฟังก์ชั่น Zoom/Pan ของส่วนแสดงกราฟ ที่สามารถใช้เมาส์ซ้ายลากเลื่อนกราฟดูในพื้นที่ที่สนใจได้
และใช้เมาส์ขวาลากปรับมาตราส่วนจะขยายเข้าหรือออกได้ สะดวกในการอ่านค่าจากกราฟได้ดีทีเดียว ยืดหยุ่นและใช้งานง่ายดี

สำหรับการพลอตค่าความพิดเพื้ยนของเลนส์ในงานผมนั้นกำลังหาทางเขียนกราฟให้ออกมาในรูปแบบนี้อยู่
ติดตรงที่ว่าจะเขียนกราฟจากสมการโดยตรงได้อย่างไร โดยไม่ต้องนั่งทำทีละจุด น่าจะมีแบบใส่สมการแล้วออกมาเลย
กำลังทดลอง และค้นหาอยู่ครับ

Similarity Transformation

นั่งอ่านทำความเข้าใจ เลยจดไว้กันลืม

Coordinate transformation:
Plane transformation:
Similarity transformation:

Plane simarity transformation ใช้ในการแปลงค่าพิกัดบนระบบพิกัด Cartesian เป็นการแปลงค่าพิกัดใน 2 มิติ ประกอบไปด้วย สามส่วนคือ การย้ายแกน(Translation) การหมุนรอบแกนZ(Ratation) และการมีมาตราส่วน(Scaling)

เขียนแล้วก็อาจจะยังงง อธิภาพด้วยภาพดีกว่า

จากภาพมีแกนสองแกนแทนระบบพิกัดสองระบบ จุด P เป็นจุดใดๆบนระบบพิกัด เราสามารถมองได้ง่าย ๆ ว่าจุดไม่ได้เปลี่ยนไปเปลี่ยนแค่การอ้างอิงกับระบบพิกัดตัวอย่างแร
จะทำการแปลงค่าพิกัดจากระบบ xy (แกนสีน้ำเงิน) ไปอยู่ในระบบ XY (แกนสีดำ)
ที่จริงก็เป็นการคำนวณในแบบเวกเตอร์ก็ไม่ยากอะไรดูในจากในรูปข้างล่างนี้

กำหนด ให้ m เป็นมาตราส่วนในการย่อหรือขยาย

เขียนในรูปสมการได้ดังนี้

เขียนให้อยู่ในรูป แมตริกส์ ได้ดังนี้

ถ้าต้องการแปลงจากระบบพิกัด XY ไปอยู่ในระบบ xy
ทำกลับกัน สรุปเป็นแมตริกส์ได้ดังนี้

ลองเขียนตามซักรอบ สองรอบ จะเข้าใจมากขึ้นนะครับ

Similarity Equation in Python

เพื่อความเข้าใจ ก็จับใส่เข้าไปใน ไพธอนซะหน่อยเพื่อตรวจสอบ

import numpy

import scipy

# coordinate of point P in xy coordinage system

x,y = 350.,200.

print “x = “,x,” y = “,y

# Shift axes

a0,b0 = 150.,100.

print “a0,b0 = “,a0,b0

# Rotation angle

alpha = 35

alpha_r = numpy.radians(alpha)

print ‘alpha = ‘,alpha

# Scale

m = 1

print ’scale m = ‘,m

#coordinage X,Y in XY coordinate system

X = a0 +m*(x*numpy.cos(alpha_r) -y*numpy.sin(alpha_r))

Y = b0 +m*(x*numpy.sin(alpha_r)+y*numpy.cos(alpha_r))

print ” *** 1. compute in equation method “

print ‘X = ‘,X

print ‘Y = ‘,Y

## Matrix method

## use matrix from as X=Ax+a

X0 = a0

Y0 = b0

mX = numpy.matrix([[X],[Y]])

mA = numpy.matrix([[numpy.cos(alpha_r),-numpy.sin(alpha_r)],[numpy.sin(alpha_r),numpy.cos(alpha_r)]])

mx = numpy.matrix([[x],[y]])

mX0= numpy.matrix([[X0],[Y0]])

mX = m*mA*mx+mX0

print ”       “

print ” *** 2. compute in Matrix method”

print “X = Ax +b”

print “A = “

print mA

print “x = “

print mx

print “b = “

print mX0

print “X = “

print mX

>>

import numpy
import scipy

# coordinate of point P in xy coordinage system

x,y = 350.,200.
print "x = ",x," y = ",y

# Shift axes
a0,b0 = 150.,100.
print "a0,b0 = ",a0,b0

# Rotation angle
alpha = 35
alpha_r = numpy.radians(alpha)
print 'alpha = ',alpha

# Scale
m = 1
print 'scale m = ',m

#coordinage X,Y in XY coordinate system
X = a0 +m*(x*numpy.cos(alpha_r) -y*numpy.sin(alpha_r))
Y = b0 +m*(x*numpy.sin(alpha_r)+y*numpy.cos(alpha_r))

print " *** 1. compute in equation method "
print 'X = ',X
print 'Y = ',Y

## Matrix method
## use matrix from as X=Ax+a
X0 = a0
Y0 = b0

mX = numpy.matrix([[X],[Y]])
mA = numpy.matrix([[numpy.cos(alpha_r),-numpy.sin(alpha_r)],[numpy.sin(alpha_r),numpy.cos(alpha_r)]])
mx = numpy.matrix([[x],[y]])
mX0= numpy.matrix([[X0],[Y0]])
mX = m*mA*mx+mX0

print "       "
print " *** 2. compute in Matrix method"
print "X = Ax +b"
print "A = "
print mA
print "x = "
print mx
print "b = "
print mX0
print "X = "
print mX
ผลลัพทธ์
>>>
x =  350.0  y =  200.0
a0,b0 =  150.0 100.0
alpha =  35
scale m =  1
 *** 1. compute in equation method
X =  321.987928231
Y =  464.582161581
 *** 2. compute in Matrix method
X = Ax +b
A =
[[ 0.81915204 -0.57357644]
 [ 0.57357644  0.81915204]]
x =
[[ 350.]
 [ 200.]]
b =
[[ 150.]
 [ 100.]]
X =
[[ 321.98792823]           = X
 [ 464.58216158]]          = Y

>>>
เห็นได้ว่า ทั้งสองวิธีได้ผลลัพทธ์เท่ากันครับ

เช็คซ้ำกลับด้วยการเอาค่าที่ได้ ของ X,Y มาแทนค่ากลับ


เพิ่มโค้ดเข้าไปอีกนิดหน่อย
## Inverse transformation
## in matrix from
mxx = (1/m)*numpy.linalg.inv(mA)*(mX-mX0)
print " "
print " ****** inverse transformation "
print ' x = ',mxx
ผลลัพทธ์
 ****** inverse transformation
 x =  [[ 350.]     = x
 [ 200.]]          = y
>>>
ได้ค่า x,y เท่าเดิมเลย เหลือเชื่อจริงๆ

การคำนวณแปลงค่าพิกัดแบบนี้ ใช้มากในงานวิศวกรรมสำรวจบนพื้นระนาบ และมีชื่อเรียกอีกหลายอย่างเช่น การแปลงค่าพิกัดแบบเฮลเมิร์ต(Helmert transformation)
Euclidian Transformation หรือ Two-dimension conformal transformation

Python2.6 + Numpy1.3.0 + Scipy0.7.1

ต้องใช้ไพธอนในการทำงาน เคยลงเวอร์ชั่น 2.4 มาแล้ว แต่ Numpy ไม่ค่อยเข้ากับ Scipy ที่เป็นฟังชั่นทางคณิตศาสตร์และนิวเมอริคอล ซักเท่าไหร่ มาคราวนี้ลงได้เรียบร้อยราบรื่นดีครับ

Python2.6.2
Numpy1.3.0 เลือกที่ใช้งานกับ Python 2.6.2
Scipy0.7.1 เลือกที่ใช้งานกับ Python 2.6.2

พร้อมด้วยการปรับเปลี่ยนหน้าตา ให้เป็นแบบประหยัดแสงจากหน้าจอ ทำให้ดูสบายตาขึ้นเยอะ การเปลี่ยนทำได้ไม่ยากเลือกเมนู  Options/Configure IDLE…

ก็ปรับแต่งสีสรรตามชอบ หรือตามถนัดตามที่เคยคุ้นเคย แล้วเซฟตั้งชื่อของเราเองเรียบร้อยก็ กด OK หรือ Apply

ของผมหน้าตาแบบนี้

ทดสอบอิมพอร์ท Numpy และ Scipy เข้ามา ไม่แสดงอาการผิดปรกติใดๆ ถ้าผิดเวอร์ชั่นหรือไม่เข้ากันจะมีการเตือนขึ้นมาครับ
ตอนนี้ก็พร้อมใช้งานแล้ว

Datum transformation in Python

ได้โค้ดดีๆ มา ก็เอาไว้แปลงพื้นหลักฐาน เขียนโดยภาษาไพธอน

โดยคุณ Tyler Mitchell คนเขียนหนังสือ

Web Mapping Illustrated: Using Open Source GIS Toolkits

>>from numpy import *
>>from scipy import *
>>L = io.readarray(str(‘locale’))
>>G = io.readarray(str(‘globale’))
>>L

array([[ 496.4 , -14853.55],
[ -405.58, -15197.24],
[ 602.12, -15273.71],
[ 643.14, -15141.68]])

>>G

array([[ 2561715.65, 4444638.81],
[ 2560815.52, 4444289.81],
[ 2561823.58, 4444219.83],
[ 2561863.75, 4444351.03]])

>>A = zeros((2*L.shape[0],4),float)
>>A

array([[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0., 0.]])

>>A[ ::2, 0] = 1.0
>>A[1::2, 1] = 1.0
>>A[ ::2, 2] = L[:,0]
>>A[1::2, 2] = L[:,1]
>>A[ ::2, 3] = L[:,1]
>>A[1::2, 3] = -L[:,0]
>>A

array([[ 1.00000000e+00, 0.00000000e+00, 4.96400000e+02,
-1.48535500e+04],
[ 0.00000000e+00, 1.00000000e+00, -1.48535500e+04,
-4.96400000e+02],
[ 1.00000000e+00, 0.00000000e+00, -4.05580000e+02,
-1.51972400e+04],
[ 0.00000000e+00, 1.00000000e+00, -1.51972400e+04,
4.05580000e+02],
[ 1.00000000e+00, 0.00000000e+00, 6.02120000e+02,
-1.52737100e+04],
[ 0.00000000e+00, 1.00000000e+00, -1.52737100e+04,
-6.02120000e+02],
[ 1.00000000e+00, 0.00000000e+00, 6.43140000e+02,
-1.51416800e+04],
[ 0.00000000e+00, 1.00000000e+00, -1.51416800e+04,
-6.43140000e+02]])

>>Y = zeros((2*G.shape[0],1),float)

array([[ 0.],
[ 0.],
[ 0.],
[ 0.],
[ 0.],
[ 0.],
[ 0.],
[ 0.]])

>>Y[ ::2, 0] = G[:,0]
>>Y[1::2, 0] = G[:,1]
>>Y

array([[ 2561715.65],
[ 4444638.81],
[ 2560815.52],
[ 4444289.81],
[ 2561823.58],
[ 4444219.83],
[ 2561863.75],
[ 4444351.03]])

>>N = dot(A.T.conj(), A)
>>T = dot(A.T.conj(), Y)
>>C = dot(linalg.inv(N), T)
>>C

array([[ 2.56113298e+06],
[ 4.45948730e+06],
[ 9.99856124e-01],
[ -5.80009571e-03]])

>>E0 = C[0]
>>N0 = C[1]
>>a = C[2]
>>b = C[3]
>>x = E0 + L[0,0] * a + L[0,1] * b
>>y = N0 + L[0,1] * a – L[0,0] * b
>>print x,y

[ 2561715.45624184] [ 4444638.76898143]

อ้างอิงจาก Spatialguru.com

UAV SR20

เรื่องราวของ เครื่องบินปีกหมุนแบบไร้คนบังคับนี่ตอนนี้ X6 dragonfly คงเป็นอันดับต้นๆที่มีคนกล่าวถึง ด้วยความที่เล็กกระทัดรัด เบาเพียง 1 กิโลกรัม และควบคุมง่ายประยุกต์ใช้ได้หลายสถานการณ์ กับราคาครึ่งล้านบาท คงต้องมีโปรเจคใหญ่ๆ ถึงจะคุ้มกับการลงทุน แต่คราวนี้จะขอพูดถึง UAV แบบปีกหมุนของค่าย Rotomotion, LLC บ้างที่เครื่องเฮลิคอปเตอร์ของค่ายนี้ทำออกมาสามารถรับน้ำหนักได้มากที่สุดถึง 20 กิโลกรัมกันเลยทีเดียวในรุ่นทอปสุดแต่ที่จะขอกล่าวถึงในครั้งนี้ขอเน้นไปที่เครื่องที่ใช้แบตตารี่ในการบิน รุ่นที่รับน้ำหนักบรรทุกได้เยอะๆนั้นเป็นเครื่องยนแกสโซลีน ไม่ขอกล่าวถึงนะครับ

SR20 Electric VTOL UAV จัดเป็น low-cost electric VTOL UAV system ของค่ายนี้ครับมีรุ่นเดียวที่ใช้แบตตารี่

SR20 UAV

มอเตอร์ไฟฟ้า

น้ำหนักบรรทุก 4.5 กิโลกรม(10bls)

GPS + WAAS

เชื่อมต่อสัญญานไร้สาย 802.11 ควบคุมเครื่องได้ ในระยะ 800 เมตร

ความเร็วสูงสุด 50 กิโลเมตรต่อชั่วโมง

พร้อมการควบคุม กล้องซ้าย-ขวา ขึ้น-ลง

ติดตั้งกล้องได้หลายแบบ

ขึ้น-ลง อัตโนมัติ

มิติตัวเครื่อง 380 x 1220 x 560 มิลลิเมตร

ความยาวปีกหลัก 1750 มิลลิเมตร

ความยาวปีกหลัง 255 มิลลิเมตร

น้ำหนักตัวเครื่อง 7.5 กิโลกรัม

การทำงานของเครื่อง สามารถสั่งให้ทำงานแบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบตั้งแต่ขึ้นบิน ถ่ายภาพเมื่อถึงจุดหมาย บินกลับและลงจอด นอกจากนั้นยังสามารถตั้งโปรแกรมได้อีกเช่น

VC-Mode สามารถควบคุมความเร็วได้โดยตรงจากผู้บังคับเครื่อง

WAY-Mode สามารถตั้งโปรแกรมล่วงหน้า ถึงตำบลของจุดที่สนใจถ่ายภาพ หรือกำหนดความเร็ว หรือเงื่อนไขอื่นๆ

CMD-Mode สามารถควบคุมเครื่องโดยคนบังคับ หรือจากระบบคอมพิวเตอร์อื่นๆ ได้

น่าเสียดายที่ไม่ได้แจ้งราคาไว้ เป็นคำถามอยู่เหมือนกันว่า ราคาจะต่างจาก X6 dragonfly ซักแค่ไหน

กับการประยุกต์ใช้ในงาน การทำแผนที่ภาพถ่ายทางอากาศ เจ้าพวกอากาศยานขนาดเล็กแบบนี้น่าจะเป็นทางเลือกที่น่าสนใจในอนาคต ใครมีทุนรอนน่าจะเตรียมตัวได้แล้วนะครับ ตอนนี้ก็มีการพึ่งพา พารามอเตอร์ในการบินถ่ายภาพพวกนี้อยู่แต่ก็ยังไม่ตรงใจนัก บินเองเลยดีกว่า

Measurement of QuickCam Pro 9000 Sensor chip

July 22,  2009

ดูการดัดแปลงของคุณแกรี่ไปแล้ว ใจกล้าขึ้นเยอะไม่กลัวพังแล้ว
คราวก่อนแกะได้ถึงตัวแผงวงจร คราวนี้ได้หัวแร้งบัดกรีจากอาจารย์วีระพงศ์ มาแล้ว เราก็มาตามหาขนาดของเจ้าเซนเซอร์รับภาพของกล้องเว็บแคมโปร9000 กันเถอะ

ข้ามการแกะส่วนอื่นไปเลยนะครับ เพราะง่ายไม่ยากเท่าไหร่
มาถึงส่วนสำคัญดีกว่า

image001: ถอดสกรูด้านหลังสองตัวออก เพื่อแกะฝาหลัง

image002:เจอแผงวงจร มีคอนเนกเตอร์อยู่สามที่

จากภาพ image002 นี้จะเห็นคอนเนกเตอร์สีขาวอยู่สามตัว
ขนาดใหญ่ที่สุดที่เห็นมีเลข 4 อยู่นั้นเป็นคอนเนกเตอร์สาย USB
ถัดลงมาด้านล่างที่มีเฉพาะสายสีดำแดง เป็นสายต่อไมค์โครโฟน
ด้านซ้ายสุดที่เห็นแผงวงจรตั้งขึ้นจะเห็นคอนเนกเตอร์อีกตัวสีขาวๆ
มีสายไฟสีดำแดงเหมือนกัน เป็นสายต่อสำหรับสวิชท์ชัตเตอร์กดถ่ายภาพ

เพื่อความสะดวกในการทำงานควรถอดสายคอนเนกเตอร์ไมค์โครโฟนออกเนื่องจากตัวไมค์โครโฟนยึดติดกับแท่นการถอดค่อนข้างยุ่งยาก ถอดคอนเนกเตอร์ง่ายกว่า

ถอดกรูสี่ตัวที่ยึดแผงวงจรออก จากภาพก็เป็นสกรูที่มองเห็นลายวงจรสีทองแดงด้านล่างได้
ส่วนกรูตัวใหญ่กว่า สองตัวนั้นเป็นตัวยึดชุดโฟกัสอัตโนมัติ ถอดทีหลัง

image003: นี่ไงคอนเนกเตอร์ตัวที่สาม เป็นสวิทช์ชัตเตอร์

image004: ถอดสกรูยึดแผงวงจรออกแล้ว มองเห็นชุดเลนส์โฟกัสอัตโนมัติและ สวิทช์ชัดเตอร์

image005: จุดที่สนใจคือตัวเซนเซอร์รัีบภาพที่อยู่ใต้ชุดโฟกัสอันตโนมัตินี้

image006: การถอดต้องบัดกรีเอาตะกั่วที่เชื่อมชุดเลนส์โฟกัสอัตโนมัติออก จุดเชื่อมอยู่ท้างซ้ายของชุดเลนส์โฟกัสอัตโนมัติในภาพ

image007: เจอแล้วหัวใจ เจ้าเซนเซอร์แบบ CMOS

ทำการวัดขนาดของตัว เซนเซอร์ CMOS

image011: วัดสัดส่วนหน่อยนะ

เนื่องจากไม่มีเครื่องมือวัดที่ละเอียดกว่านี้ ก็ใช้ไม้บรรทัดเหล็กวัดขนาดเซนเซอร์ CMOS ได้

ขนาด 4.2 x 5.6 มม.

เมื่อเทียบกับขนาดของพิกเซล 1600 x 1200

จะได้ขนาดของเซนเซอร์ เท่ากับ 0.0035 มม.

ซึ่งเท่ากับ 3.5 ไมครอน เป็นคำตอบสุดท้ายครับ

ซึ่งก็ไปพ้องกับกล้องเว็บแคมรุ่น Fusion ที่คุณแกรี่ทดสอบไว้
(รายละเอียด) ซึ่งเป็นเซนเซอร์แบบ CMOS เหมือนกัน ขนาดของตัวเซนเซอร์ก็เท่าักับ 3.5 ไมครอนเหมือนกัน จึงพอสรุปได้ว่าเซนเซอร์ของ QuickCam Pro 9000 นี้มีขนาด 3.5 ไมครอน

คงมีอีกเรื่องที่ผู้อ่านอยากรู้
ผมประกอบกลับแล้วกล้องยังใช้ได้อยู่ครับ เหมือนเดิม ^_^

Modified Pro 9000 for planets, Moon and sun

ค้นคว้าเกี่ยวกับเสปก ของกล้องเว็บแคม QuickCam Pro 9000 ของ Logitech แถมได้ลงมือรื้อไปบางส่วนแล้ว แต่พอไปเจอ เว็บของคุณ Gary Honis เค้าดัดแปลงเจ้า Pro 9000 แล้วทึ่งไปเลย ก็เลยขออนุญาติคุณ แกรี่ เพื่อนำมาลงให้คนอื่นๆ ได้ดูบ้าง

กล่าวถึงงานของผมก่อน ผมต้องการเอาเจ้า Pro 9000 ไปติดตั้งในหลายๆแบบ แต่ด้วยสรีระของเจ้า Pro 9000 ออกแบบมาสำหรับเกาะติดกับหน้าจอ LCD ก็เลยดูจะเกะกะไปซะหน่อย

หน้าตา Logitech QuickCam Pro 9000

ผมก็เริ่มรื้อ เฉพาะส่วนฐานออกเหลือเพียงแต่ตัวกล้องเท่านั้น ในการรื้อนั้นส่วนที่ควรระวังมากที่สุดเห็นจะเป็นส่วนขาเล็กสองข้างที่เห็นในภาพนั่นแหละ เพราะจะมีเขี้ยวเล็กๆ เกาะไว้ไม่ระวังอาจหักได้

ไหนๆ แกะแล้วก็เลยไปถึงข้างใน ก็เห็นว่าชุดเลนส์ของ Pro 9000 นั้นยึดติดกับตัวแผงวงจร คลอบตัวเซนเซอร์รับภาพไว้อีกทีแกะต่อไม่ได้ไม่มีหัวแร้ง ไม่งั้นได้วัดขนาดของตัวเซนเซอร์ชิพ เพื่อคำนวณขนาดของตัวเซนเซอร์แต่ละตัวได้

ส่วนของผมทำได้แค่นี้ ทีนี้ลองมาดูคุณ แกรี่ เค้าทำบ้างว่าจะเป็นอย่างไร

คุณแกรี่ เค้าชื่นชอบการถ่ายภาพดวงดาวและวัตถุในอวกาศ(astrophotography) เค้าเริ่มต้นถ่ายภาพดวงดาวนี้มาตั้งแต่ปี ค.ศ. 1989 สามารถเข้าไปเยี่ยมชมเว็บไซท์ของคุณแกรี่ได้ ที่นี่ครับ มีภาพดวงดาวและวัตถุในอวกาศสวยๆ ให้ดูและโหลดมากมาย

คุณแกรี่ได้ดัดแปลงกล้อง และกล้องเวบแคมหลายตัวเพื่อให้ถ่ายภาพดวงดาวและวัตถุในอวกาศได้ แต่ผมขอนำมาเสนอแค่เพียง Pro 9000 ตัวเดียวกับที่ผมสนใจนะครับ รุ่นอื่นๆ รวมทั้ง DSLR คงต้องตามไปดูกันต่อในเว็บไซท์ของคุณแกรี่

คุณแกรี่ได้ดัดแปลงเจ้า Pro 9000 ตั้งแต่เดือนมิถุนายน ค.ศ. 2007  โดยส่วนต้นได้เปรียบเทียบคุณสมบัติของ Pro 9000 กับ Fusion กล้องเวบแคมรุ่นก่อนของ Logitech

Fusion on left - Pro 9000 on right

Some comparisons:

	Toucam	Fusion	Pro 9000
Imaging Chip	CCD	CMOS	CMOS
Video Resolution	640X480	704X576*	1600X1200
Chip Size	640X480	1280×960	1600X1200
Pixel Size	5.6 microns	3.5 microns	??
USB version	1.1	2.0	2.0
USB Cable	6 feet	6 feet	6 feet

*1280×960 video resolution with non-vendor softwar

น่าเสียดายที่ไม่ทราบขนาดของ Pixell size ของ Pro 9000 ผมขอข้ามการเปรียบเทียบส่วนอื่นๆไปถึงขึ้นตอนการดัดแปลงของเค้าเลยนะครับ
ด้วยขนาดของภาพวีดีโอ 1600 x 1200 pixels ที่อัตราการถ่าย 5 ภาพต่อวินาที และการเชื่อมต่อแบบ USB2 ทำให้คุณแกรี่เืชื่อว่าสามารถถ่ายภาพดวงดาวและวัตถุในอวกาศได้ดีกว่ากล้องเวบแคมแบบเดิมที่ได้ทำมาแล้ว ในการถ่ายภาพดวงดาวและวัตถุในอวกาศ คุณแกรี่ได้ใช้กล้องเทเลสโคปสำหรับส่องดาว ประกอบเข้ากับกล้อง Pro 9000 โดยอาศัย อแดปเตอร์วงแหวน

การดัดแปลง

วิธีการที่ง่ายคือใช้อแดปเตอร์วงแหวนขนาด 1.25 นิ้วในการเชิ่อมต่อ Pro 9000 เข้ากับเทเลสโคป วิธีการก็คือถอดเอาแต่แผงวงจรซึ่ง Pro 9000 นั้นออกแบบมาให้ีมีแผงเดียวซึ่งง่ายต่อการดัดแปลงใส่ลงไปในกล่องเอนกประสงค์ที่สามารถหาซื้อได้ตามร้านขายอุปกรณ์อิเลคทรอนิกส์ทั่วไป เมื่อติด T-thread ซึ่งเป็นอุปกรณ์ใน T-ring สำหรับกล้องทั่วไป ลงบนกล่องเอนกประสงค์จะสามารถเชื่อมต่อกับเทเลสโคปได้

สาย USB 2.0

สำหรับสาย USB ที่มากับกล้อง Pro 9000 นั้นมีขนาดเพียง 1.8 เมตร (6 ฟุต) ซึ่งคุณแกรี่ ใช้กล้องส่องดาวขนาดใหญ่ทำให้สายยาวไม่พอ จึงเปลี่ยนมาใช้สายยาว 4.8 เมตร(16 ฟุต) แบบเส้นใหญ่ทนทานสำหรับงานหนัก แทน

เีครื่องมือ

ไขควงขนาดเล็ก(แบบช่างซ่อมนาฬิกา หรือซ่อมวิทยุ) มีดคัตเตอร์ สว่าน สว่านขนาดเล็ก หัวแร้ง ตะกั่วบัดกรี และที่ดูดตะกั่ว ปืนกาวร้อน กาวแห้งเร็ว และสีดำ

ชิ้นส่วน

1. Radio Shack Project Enclosure Part No. 270-1802 4″x2″x1″: $2.69    กล่องเอนกประสงค์ขนาด 4″x2″x1″
2. Radio Shack 10mm Insulated Standoffs Part No. 276-1381 Package of four: $2.79     ขารองแ่ผ่นวงจร
3. Optional: Belkin 16 foot High Speed USB 2.0 Cable Part No. F3U133-16 – Walmart – $13.97  สาย USB 2.0 ยาว 4.8 เมตร
4. Camera T-ring: $10 to $20
5. T-ring to 1.25″ adapter: $12

เริ่มงาน

ทำการถอดชิ้นส่วน Pro 9000

step1 ถอดสกรู 5 ตัวตามตำแหน่งในภาพ

step2 แยกขาพลาสติกออกจากกัน ระวังห่วงพลาสติกเล็กๆที่กลางของขาแต่ละข้างหัก

step3 ถอดสกรู 4 ตัวที่ยึดขากล้อง กับตัวกล้อง

step4 แยกส่วนของขากล้องออก

step5 ถอดน๊อตยึดกล้องด้านหลังทั้งสองข้างออก

step6 ถอดฝาหลังออก

step7 ถอดแหวนล็อคสายออกด้วยไขควงแบนขนาดเล็ก

step8 ใช้ไขควงแบนแกะ คอนเนกเตอร์ทั้งสองอันออก

step9 ถอดน๊อตยึดแผงวงจรทั้ง 4 ตัวออก

step10 แยกแผงวงจรออก

step11 บัดกรีเอาสาย กราวด์บนแผงวงจรออก ด้านหลังของแผงวงจรตรงตำแหน่งลูกศรชี้

step12 เมื่อใช้หัวแร้งจี้ลงไปที่ตะกั่วด้านหลังจนละลาย ก็สามารถดึงสายออกได้

step13 แกะเอาสวิทชัตเตอร์ออกโดยใช้ไขควงแบนขนาดเล็ก

step14 ถอดสกรูยึดชุดเลนส์ 2 ตัวด้านหลังแผงวงจรตามภาพ

step15 ละลายตะกั่วด้วยหัวแร้งแล้วดูดตะกั่วออกด้วยที่ดูดตะกั่ว ตำแหน่งที่ลูกศรชี้

step16 ถอดชุดเลนส์ออกจากแผงวงจร

ขั้นตอนต่อมาก็เปลี่ยนสาย USB ให้ยาวเพียงพอต่อการใช้งาน

ซ้าย: สายเดิมยาว 1.8 m. ขวา: สายใหม่ยาว 4.8 m.

step18: ตัดปลอกยางปลายสายด้าน square connector ใช้ไขควงแกะส่วนโลหะสองส่วนที่ประกบกันออก จนเห็น connector pin จะมีลักษณะเป็นเข็มเล็กๆ สี่เข็ม พร้อมสายต่อมีรหัสสีดังนี้คือ แดง ดำ เขียว และขาว

step19: ตัดสาย USB เส้นเก่าประมาณ 10-15 ซม. จากส่วน connector ปลอกสายนอกออก เพื่อนำสายไฟด้านในทั้ง 4 เส้นไปต่อกับสายใหม่

step20: บัดกรีสายเก่าต่อกันสายใหม่ให้สีตรงกัน ควรใช้ท่อหดเพื่อป้องกันการลัดวงจร

step21: ต่อสายกราวน์พร้อมบัดกรีของสายUSB ทั้งเก่าและใหม่ให้เรียบร้อย

step22: ถอดตัว T-thread จากตัว standard camera T-ring ต้องใช้ไขควงเล็กๆคลายน๊อตล็อคออกก่อน

step23: ใช้กระดาษทำแบบสำหรับเจาะตรงกลางกล่องอเนกประสงค์ จากนั้นเจาะตรงกลางด้วยสว่านขนาดเส้นผ่านศูนย์กลาง 3/8" จากนั้นใช้กาวตราช้างติดT-thread เข้ากับกล่อง

step24: รองแผงวงจรด้วยแท่นรองพลาสติก(หาซื้อได้จากร้านอิเล็กทรอนิกส์) เลือกรองในส่วนที่มีรูไว้อยู่แล้ว ถ้าไม่ได้ใช้แผ่นพลาสติกล็อคติดกับแท่นรองแทน

step25: บัดกรีสาย USB กลับโดยเชื่อมสายกราวด์เข้ากับแผงวงจรแล้วเสียบคอนเนกเตอร์เข้าไป

step26: ทดสอบเสียบสาย USB เข้ากับคอมพิวเตอร์เพื่อตรวจสอบว่าคอมพิวเตอร์สามารถมองเห็น กล้องและทำงานได้เป็นปรกติ

step27: จัดการเจาะกล่องด้านข้างให้พอดีสาย USB โปรดสังเกตุ มีจุดสำหรับล็อคสายกับตัวกล่องบนสาย USB ด้วยเจาะกล่องให้พอดี

step28: จัดการวางแผงวงจรลงกล่องให้ตำแหน่ง เซนเซอร์ตรงกับรูที่เจาะไว้บนกล่องพอดี ติดกาวตราช้างและจับไว้จนกระทั่งแข็งแรงตรงตำแหน่ง จากนั้นในกาวร้อนหรือปืนกาวร้อนเชื่อมให้แข็งแรงมั่นคง

step29: เจาะรูด้านหลังกล่องอเนกประสงค์ สำหรับระบายอากาศ

step30: ติดแผ่นกรองฝุ่น อาจเป็นเป็นฟองน้ำบางๆก็ได้ ติดด้วยกาวตราช้างก็อยู่แล้ว

step31: ภาพเสร็จสมบูรณ์ของโปรเจคนี้ หลังจากประกอบกล่องเข้าหากัน ติด T-thread to 1.25 inch adapter เข้าไปก็พร้อมสำหรับการใช้งานแล้ว

ต่อไปมาดูภาพตัวอย่างที่เค้าถ่ายมานะครับ หลังจากนี้เค้าใช้เลนส์ขนาดต่างๆ มาติดและทดสอบการใช้งานก่อนซึ่งใช้งานได้ไม่มีปัญหา
จากนั้นเค้าทดสอบถ่ายภาพพระจันทร์ และพระอาทิตย์ มาดูภาพกันครับ

Lunar & H-Alpha Solar Images

ภาพนี้ถ่ายเมื่อ Moon – July 31, 2007 ภาพบริเวณ Centered on Messier and Messier A Ejecta:

Centered on Messier and Messier A Ejecta

ภาพนี้แจ๋วเลยครับถ่ายการระเบิดบนดวงอาทิตย์ ถ่ายภาพดวงอาทิตย์แบบนี้ต้องใช้ ฟิลเตอร์พิเศษนะครับถ่ายตรงๆ ธรรมดาไม่ได้เด็ดขาด

ภาพนี้ถ่ายเมื่อ July 30, 2007

The Sun in H-Alpha

เป็นไงครับ กับการดัดแปลงกล้อง เว็บแคมคุณภาพดีให้มาถ่ายภาพดวงดาวและวัตถุบนอวกาศ น่านับถือคุณแกรี่นะครับได้ผลงานแจ๋วๆมาเพียบเลย
เค้ายังได้ทำการดัดแปลงกล้องแบบอื่นๆ มาถ่ายอีกนะครับสนใจอย่างไรเข้าไปดูในเว็บของเค้าได้ครับ

บันทึกเส้นทางด้วย GTM

เมื่อวันอาทิตย์่ที่ผ่านมา(๓๑ พ.ค. ๕๒) ได้ไปออกทริปกับพี่วิโรจน์ เส้นทางก็ คลองสานไปสถานต่างอากาศบางปู จังหวัดสมุทรปราการ งานนี้ได้นำ GPS ตัวเล็ก foretrek 101 ไปออกกำลังกาย เพราะไม่ได้ใช้มานานหลายเดือนแล้ว วางแผนเส้นทางจาก google maps นัดเจอพี่วิโรจน์ ที่ท่าเรือข้ามฝากพระสมุทรเจดีย์ ข้ามเรือ แล้วไปต่อบนถนนสุขุมวิท จนถึงสถานต่างอากาศบางปู ขากลับกลับทางเดิม แวะเยี่ยมเรือของ SEAFDEC ก่อนไปเจอครอบครัวพี่วิโรจน์ที่ห้องสมุดเพื่อการเรียนรู้ทุ่งครุ ระยะทางรวมประมาณ 57 กม.
View Larger Map

ทีนี้จากข้อมูลจาก GPS จะนำมาแสดงเส้นทางที่ได้เดินทางไป นั้นสามารถทำได้หลายวิธี ผมเสนอวิธีแบบของฟรีเนื่องจาก foretrek 101 เป็นรุ่นเล็กจึงไม่ได้แถมซอฟต์แวร์บริหารจัดการข้อมูลมาให้ แต่ก็ไม่ยากซอต์แวร์ฟรีมีให้ใช้หลายตัวด้วยกัน ผมเลือกใช้ GPS Trak Maker ที่เคยใช้งานกันมาก่อน ตอนที่โหลดมาใช้นี่เวอร์ชั่น 13.6 สามารถโหลดได้จาก เวบไซท์ GTM 

เลือกโหลด GTM FREE ไฟล์มีขนาด 13.6 MB ก็ติดตั้งได้เลย หน้าตาก็ออกประมาณนี้ มีมดแดงตัวเก่งเป็นโลโก้

 

เมื่อต่อ GPS เข้ากับเครื่องคอมพิวเตอร์ได้แล้ว เปิดเครื่อง GPS  จากนั้นเลือกเมนู GPS ในซอฟต์แวร์ GTM จะเห็นว่า มีรายชื่อยี่ห้อ GPS ต่างๆซึ่งครอบคลุมตลาด GPS ทั่วไปอยู่ แต่ถ้าไม่มีตรงตามเครื่อง GPS ที่มีก็สามารถเชื่อมต่อในฟอร์แมตกลาง NMEA ได้อีกด้วย เครื่องผมเป็น Garmin foretrek 101 เลือกอันแรกเลย

 

 

จากนั้นจะมีหน้าต่าง Interface ขึ้นมาเพื่อติดต่อกับ GPS ก็ต้องเลือก comm ports เสียก่อนว่าเป็นช่องไหน และเลือกด้วยว่าเป็น Serial Port หรือ USB จากนั้นก็ เปิดเครื่อง GPS แล้วคลิกปุ่ม Product ID ในโปรแกรม GTM เพื่อทำการเชื่อมต่อ foretrek 101 ของผมเจอกันที่ ports 6 เืมื่อเจอกันได้แล้ว ปุ่มทางขวาจะสามารถใช้งานได้

 

เลือกโหลดข้อมูล ต่างๆ อันได้แก่ Waypoints, Tracklogs และ Routes อธิบายนิดนึง Waypoint เป็นจุดที่เรากดบันทึกมาบน GPS Tracklogs เป็นเส้นทางที่ GPS ได้เคลื่อนที่ไป และ Route เป็นเส้นทางที่เรากำหนดขึ้นใน GPS อาจใช้บางส่วนหรือทั้งหมดของ Tracklogs มาบันทึกเป็น Routes ได้ ถ้าต้องการโหลดข้อมูลทั้งหมดลงสู่คอมพิวเตอร์ สามารถใช้ปุ่ม All ก็ได้ ทั้ง Waypoints, Tracklogs แ ละ Routes ก็จะถูกโหลดเข้าโปรแกรม GTM เสร็จแล้วคลิก Exit

 

 

ได้ข้อมูลมายั้วเยี้ยเลย เนื่องจากว่ามีข้อมูลเก่าตั้งแต่ปี 2007 ติดมาด้วยต้องทำการลบที่ไม่เกี่ยวข้องออกเสียก่อน ก็เลือกแล้วลบหนะครับ ออกแรงหน่อย

เมื่อทำการตัดข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออกแล้วก็เหลือข้อมูลเฉพาะวันที่ 20090531 ที่ไปออกทริปมา ทดลองนำข้อมูลขึ้น Google Earth ได้ง่ายโดยการเลือกข้อมูลทั้งหมดโดยใช้เมาส์ลากคลอบข้อมูล เมื่อข้อมูลแอกติเวต แล้วก็คลิกที่ปุ่ม รูปสัญลักษณ์ของ Google Earth เพื่อแสดงข้อมูลในรูป สามมิติบน Google Earth ได้ผลดังนี้

 

จากภาพจะเห็นได้ว่าข้อมูลบางช่วงมาการขาดหายเนื่องจากเครื่องรับ GPS ไม่สามารถรับสัญญานได้บางช่วง เราสามารถใช้ GTM ตัดแต่ง แก้ไขข้อมูลได้ เมื่อแก้ไขแล้ว นำแสดงบน Google Earth อีกทีได้ดังนี้

 

 

เรียบร้อยครับ ได้ข้อมูลเส้นทางที่ไปออกทริปมา ไปยังสถานต่างอากาศบางปู เป็นไฟล์ .KMZ