Digital outcrop model
ડિજિટલ આઉટક્રોપ મોડેલ (ડીઓએમ), જેને વર્ચ્યુઅલ આઉટક્રોપ મોડેલ પણ કહેવાય છે, તે આઉટક્રોપ સપાટીની ડિજિટલ 3ડી રજૂઆત છે, જે મોટે ભાગે ટેક્ષ્ચર બહુકોણ જાળીના સ્વરૂપમાં હોય છે. ડી. ઓ. એમ. વિવિધ ભૌગોલિક લાક્ષણિકતાઓના અર્થઘટન અને પુનઃઉત્પાદનક્ષમ માપન માટે પરવાનગી આપે છે, દા. ત. ભૌગોલિક સપાટીઓની દિશા, સ્તરોની પહોળાઈ અને જાડાઈ. ઓળખી શકાય તેવી અને માપી શકાય તેવી ભૌગોલિક લાક્ષણિકતાઓનું પ્રમાણ આઉટક્રોપ મોડેલ રિઝોલ્યુશન અને ચોકસાઈ પર ખૂબ આધાર રાખે છે. રિમોટ સેન્સિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ આ 3D મોડેલોને મુશ્કેલ સુલભતા ધરાવતા વિસ્તારોને આવરી લેવા માટે સક્ષમ બનાવે છે, દા. ત. કેટલાંક મીટર ઊંચી ખડકની દિવાલો. હકીકત એ છે કે ભૌગોલિક અર્થઘટન સ્ક્રીન પર કરી શકાય છે, દુર્ગમ વિસ્તારોમાં પણ જ્યાં પરંપરાગત ફિલ્ડવર્ક પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ અસુરક્ષિત હોઈ શકે છે, અને પ્રમાણમાં ટૂંકા સમયમાં એકત્રિત કરી શકાય તેવી મોટી માત્રામાં માહિતી એ ડી. ઓ. એમ. નો ઉપયોગ કરવાના મુખ્ય ફાયદા છે. જિયોરફરેન્સિંગ ડિજિટલ આઉટક્રોપ મોડેલો અન્ય અવકાશી ડેટા સાથે એકીકરણ માટે પરવાનગી આપે છે, દા. ત. ડિજિટલ ભૂસ્તરીય મેપિંગ અથવા GIS ના પરિણામો. વૈકલ્પિક રીતે ફોટોરિયલિસ્ટિક ટેક્ષ્ચર મોડેલો 3D ડિજિટલ આઉટક્રોપ મોડેલોને અનુરૂપ છબીઓમાંથી સ્પેક્ટ્રલ (RGB) ડેટા સાથે રંગીન બિંદુ વાદળ દ્વારા રજૂ કરી શકાય છે. આવા સપાટીના નમૂનાનું પ્રતિનિધિત્વ આઉટક્રોપની ભૌગોલિક સ્થિતિનું સચોટ વર્ણન કરે છે પરંતુ તેની અલગ પ્રકૃતિને કારણે તેનું અર્થઘટન કરવું ઘણીવાર મુશ્કેલ હોય છે (આકૃતિ 1 જુઓ.). છબીઓ સાથે ડિજિટલ બહુકોણીય આઉટક્રોપ મોડેલ્સની રચના ઉચ્ચ રીઝોલ્યુશન સતત ડેટા સાથે મોડેલ્સને વધારે છે અને તેથી ભૌગોલિક અર્થઘટનને સરળ બનાવે છે. બનાવટની તકનીકો ટેક્ષ્ચર ડી. ઓ. એમ. ની રચનાને ત્રણ મુખ્ય તબક્કામાં વહેંચી શકાય છેઃ આઉટક્રોપ સપાટી મોડેલની રચના, પૂર્વ-પ્રક્રિયા અને આઉટક્રોપને આવરી લેતી છબીઓની નોંધણી, ટેક્સચર મેપિંગ. જરૂરી મોડેલ રિઝોલ્યુશન અને ચોકસાઈ હાંસલ કરવા માટે ડેટા મોટે ભાગે જમીન (પાર્થિવ) અથવા હેલિકોપ્ટર પ્લેટફોર્મ (મોબાઇલ મેપિંગ) માંથી એકત્રિત કરવામાં આવે છે. એરબોર્ન અને સેટેલાઇટ ડેટા પણ સંકલિત થઈ શકે છે પરંતુ મોટે ભાગે આઉટક્રોપ વિસ્તારો માટે પૂરક ડેટાસેટ્સ તરીકે જ્યાં ક્લોઝ-રેન્જ ડેટા ખૂટે છે. ડિજિટલ આઉટક્રોપ સરફેસ મોડેલ ડિજિટલ આઉટક્રોપ સરફેસ મોડેલની રચનામાં નીચેના પગલાંઓનો સમાવેશ થાય છેઃ ડેટા એક્વિઝિશન આઉટક્રોપ સરફેસ મોડેલ બનાવવા માટે જરૂરી ડિજિટલ ડેટા, ડિજિટલ એલિવેશન મોડેલની જેમ, લેસર સ્કેનીંગમાંથી મેળવી શકાય છે અથવા ગતિ અથવા સ્ટીરિયો વિઝન તકનીકોમાંથી માળખાનો ઉપયોગ કરીને બહુવિધ દૃશ્યોમાંથી લેવામાં આવેલી બહુવિધ છબીઓમાંથી પુનઃનિર્માણ કરી શકાય છે. છબી આધારિત મોડેલિંગ માટે પરવાનગી આપતા સોફ્ટવેર પેકેજોની અપૂર્ણ સૂચિ અહીં મળી શકે છે. ઉપરોક્ત પદ્ધતિઓ સાથે ઉત્પાદિત નમૂનાઓ તુલનાત્મક પ્રમાણ અને વિગતવાર સ્તરમાં પરિણમી શકે છે. લાગુ કરવામાં આવેલી પદ્ધતિને ધ્યાનમાં લીધા વિના, પ્રાથમિક પરિણામી માહિતી સમાન છેઃ 3D (X, Y, Z) મોટી સંખ્યામાં બિંદુઓના કોઓર્ડિનેટ્સ, બિંદુ મેઘના સ્વરૂપમાં, આઉટક્રોપ સપાટીનું વર્ણન કરે છે. 2. વિવિધ દ્રષ્ટિકોણથી મેળવેલા બિંદુ વાદળો અને ભૌગોલિક સંદર્ભ બિંદુ વાદળોને મર્જ કરવાની જરૂર છે અને એક સંકલન પ્રણાલીમાં (છબીઓ સાથે) નોંધણી કરાવવાની જરૂર છે. નોંધણી પ્રક્રિયામાં બે બિંદુ વાદળોના સામાન્ય ભાગો વચ્ચે 3D પરિવર્તનની ગણતરી કરવામાં આવે છે. 3D પરિવર્તન પરિમાણો બે બિંદુ વાદળોમાં અનુરૂપ બિંદુઓના આધારે મળી શકે છે, સરફેસ મેચિંગ, અને જી. એન. એસ. એસ. અને આઈ. એન. એસ. દ્વારા સમર્થિત મોબાઇલ મેપિંગના કિસ્સામાં, ડાયરેક્ટ સેન્સર ઓરિએન્ટેશન પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરીને પોઇન્ટ ક્લાઉડ જિયોરફરેન્સિંગ પ્રક્રિયામાં સ્થાનિક પ્રોજેક્ટ કોઓર્ડિનેટ સિસ્ટમ અને જિયોડેટિક કોઓર્ડિનેટ સિસ્ટમ વચ્ચે 3D પરિવર્તનની ગણતરી કરવામાં આવે છે. તે ક્રિયા પૂર્ણ કરવા માટે ઓછામાં ઓછા ત્રણ બિંદુઓ જરૂરી છે, જે બિંદુ વાદળમાં સ્થિત હોઈ શકે છે અને ભૌગોલિક પ્રણાલીમાં તેમના કોઓર્ડિનેટ્સ જાણીતા છે (સર્વેક્ષણ પદ્ધતિઓ અથવા જી. એન. એસ. એસ. નો ઉપયોગ કરીને માપવામાં આવે છે). 3. બિંદુ મેઘ સફાઇ અને વિનાશ ડેટા સંપાદનની પદ્ધતિને ધ્યાનમાં લીધા વિના, પરિણામી બિંદુ મેઘને સામાન્ય રીતે ફિલ્ટર કરવામાં આવે છે અને અનિચ્છનીય પદાર્થોમાંથી સાફ કરવામાં આવે છે, દા. ત. વનસ્પતિ. આઉટક્રોપ સપાટીની જટિલતા અને ડેટાસેટના કદના આધારે એકંદર બિંદુ વાદળની ઘનતામાં ઘટાડો જરૂરી હોઈ શકે છે. 4. 3D ત્રિકોણ અને ત્રિકોણ જાળી ઓપ્ટિમાઇઝેશન મોડેલ ટેક્સ્ચરિંગની શક્યતાને સક્ષમ કરવા માટે, સંપાદિત બિંદુ વાદળને ત્રિકોણાકાર અનિયમિત નેટવર્ક (ત્રિકોણ જાળી) માં રૂપાંતરિત કરવામાં આવે છે. સંભવિત સ્કેન પડછાયાઓ, વનસ્પતિ, તીક્ષ્ણ ભૌગોલિક ફેરફારો અને અવ્યવસ્થિત ભૂલોને કારણે યોગ્ય 3D ડેટા ત્રિકોણ એક બિન-તુચ્છ કાર્ય છે. તેથી સંતુલન સુધારવા, ટોપોલોજી સમસ્યાઓ ઉકેલવા અથવા ઊંધી સપાટીના સામાન્ય નિયમોને ફરીથી ગોઠવવા માટે ઘણીવાર વધારાના જાળીદાર સંપાદન અને ઓપ્ટિમાઇઝેશનની જરૂર પડે છે. ડિજિટલ છબીઓ છબી નોંધણી ટેક્ષ્ચર 3D મોડેલોની રચનાને તમામ ત્રિકોણ જાળીદાર શિરોબિંદુઓ અને અનુરૂપ છબી બિંદુઓ વચ્ચેના સંબંધની વ્યાખ્યાની જરૂર છે. તે સંબંધ શોધવા માટે કોલીનિયરિટી સ્થિતિનો ઉપયોગ કરી શકાય છે, પરંતુ છબી આંતરિક અને બાહ્ય અભિગમ પરિમાણો જાણવાની જરૂર છે. આંતરિક (આંતરિક) કેમેરા ઓરિએન્ટેશન પરિમાણો કેમેરા કેલિબ્રેશન પ્રક્રિયામાંથી મેળવવામાં આવે છે. જ્યારે માહિતી સંગ્રહ દરમિયાન લેસર સ્કેનીંગનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, ત્યારે કેમેરાને મોટે ભાગે સ્કેનર સાથે સખત રીતે જોડવામાં આવે છે અને સ્કેનરને સંબંધિત તેની દિશા ચોક્કસપણે માપવામાં આવે છે. આવા કિસ્સાઓમાં 3D પરિવર્તનનો ઉપયોગ કરીને તમામ છબીઓ માટે બાહ્ય (બાહ્ય) અભિગમ પરિમાણો સરળતાથી પુનઃપ્રાપ્ત કરી શકાય છે. નહિંતર 3D આઉટક્રોપ સપાટી મોડેલ અને છબી પર ઓછામાં ઓછા ત્રણ બિંદુઓના જાણીતા કોઓર્ડિનેટ્સના આધારે બાહ્ય કેમેરા ઓરિએન્ટેશન પરિમાણો સ્થાપિત કરવું શક્ય છે. ફોટો મોડેલિંગમાંથી મેળવેલા 3D આઉટક્રોપ સપાટીના મોડેલના કિસ્સામાં, આંતરિક અને બાહ્ય છબી અભિગમ પરિમાણોની ગણતરી મોડેલિંગ સોફ્ટવેર દ્વારા કરી શકાય છે. 2. છબી પૂર્વ-પસંદગી અને રંગ સંતુલન લાગુ કરાયેલ રેન્ડરિંગ અભિગમના આધારે (આગળનો વિભાગ જુઓ) ટેક્સચર મેપિંગ માટે સૌથી વધુ સુસંગત છબીઓની પૂર્વ-પસંદગીની જરૂર પડી શકે છે. જો અંતિમ રચના પ્રક્રિયામાં ઉપયોગમાં લેવાતી છબીઓ વિવિધ પ્રકાશની પરિસ્થિતિઓમાં હસ્તગત કરવામાં આવી હોય અને વિવિધ છબીઓમાં દેખાતી અનુરૂપ સુવિધાઓના રંગો નોંધપાત્ર રીતે અલગ હોય, તો છબી રંગ ગોઠવણની જરૂર પડી શકે છે. ટેક્સચર મેપિંગ વિવિધ ટેક્સચર મેપિંગ અલ્ગોરિધમ્સ અસ્તિત્વમાં છે, દા. ત. : સિંગલ ઇમેજ ટેક્સ્ચરિંગ, ટેક્સ્ચર કલર બ્લેન્ડિંગ અથવા વ્યૂ-ડિપેન્ડન્ટ ટેક્સ્ચરિંગ. તેની સરળતા અને કાર્યક્ષમતાને કારણે સિંગલ ઇમેજ ટેક્સ્ચરિંગ અભિગમનો ઘણીવાર ઉપયોગ થાય છે. મોટા ટેક્ષ્ચર 3D મોડેલોનું વિઝ્યુલાઇઝેશન વિઝ્યુલાઇઝેશન હજુ પણ કંઈક અંશે સમસ્યારૂપ છે અને હાર્ડવેર પર ખૂબ નિર્ભર છે. ડીઓએમની 3ડી પ્રકૃતિ (દરેક એક્સ, વાય સ્થિતિ માટે બહુવિધ મૂલ્યો) ડેટાના સ્વરૂપમાં પરિણમે છે જે મોટાભાગની ભૌગોલિક માહિતી પ્રણાલીઓમાં ઇનપુટ કરવા માટે યોગ્ય નથી. જો કે કેટલાક ઓફ-ધ-શેલ્ફ વિઝ્યુલાઇઝેશન સોફ્ટવેર પેકેજો અસ્તિત્વમાં છે જે ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય અર્થઘટન અને માપન માટે પણ પરવાનગી આપે છેઃ વર્ચ્યુઅલ રિયાલિટી જિયોલોજિકલ સ્ટુડિયો બાય વીઆરજીયોસાયન્સ લિમિટેડ સ્ટ્રેટાબોક્સ બાય ઇમેજિંગ રિયાલિટી લાઈમ બાય વર્ચ્યુઅલ આઉટક્રોપ ગ્રુપ સિરોવિઝન બાય સી. એ. ઈ. માઇનિંગ રીસ્કેન પ્રો બાય રીગલ શેપમેટ્રિક્સ 3ડી બાય 3જી સોફ્ટવેર એન્ડ મેઝરમેન્ટ; એડમટેક દ્વારા 3ડીએમ એનાલિસ્ટ દ્વારા બહુવિધ છબીઓમાંથી સપાટી મોડેલ નિષ્કર્ષણ માટે પણ પરવાનગી આપે છે; ગૂગલ દ્વારા બહુવિધ છબીઓ સ્કેચઅપમાંથી સપાટી મોડેલ નિષ્કર્ષણ માટે પણ પરવાનગી આપે છે; ઘણા ટેક્સચર મટિરિયલ્સ સાથે મોટા મોડેલ્સને સંભાળવા માટે ડિઝાઇન કરેલ નથી ક્લાઉડકોમ્પેર ઓપન સોર્સ પોઇન્ટ ક્લાઉડ અને મેશ પ્રોસેસિંગ. ડિજિટલ આઉટક્રોપ મોડેલ્સ વિ. ફોટો પેનલ્સ ફોટો પેનલ એ ઘણી છબીઓનું મોઝેક છે, જે સામાન્ય રીતે ભૂસ્તરશાસ્ત્રમાં આઉટક્રોપ દસ્તાવેજીકરણ અને ભૌમિતિક પદાર્થના ગુણધર્મોના સંદર્ભ માટે વપરાય છે. વિવિધ ભૌગોલિક લાક્ષણિકતાઓના કદનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે આવી ફોટો પેનલ્સનું માપ લગભગ સ્થાપિત કરવામાં આવે છે. જો કે, આ પગલાંઓમાં સામાન્ય રીતે 3D આઉટક્રોપ્સને 2D ઇમેજ પ્લેનમાં રૂપાંતરિત કરતી વખતે અને મેન્યુઅલ ઇમેજ સ્ટીચિંગ પ્રક્રિયાની અચોક્કસતા સાથે ઉત્પન્ન થતી વિકૃતિ સાથે સંકળાયેલી ભૂલો હોય છે. તેમના 3D પ્રકૃતિને કારણે ડિજિટલ આઉટક્રોપ મોડેલો આગામી વિભાગમાં સૂચિબદ્ધ સુવિધાઓના સાચા અને સચોટ માપ પ્રદાન કરે છે. ડિજિટલ આઉટક્રોપ મોડલ્સ 3D રેખાઓમાંથી કાઢવા યોગ્ય ડેટા, દા. ત. : ક્લિનોફોર્મ સંપર્કો ચેનલ બોડીઝ અને સેડિમેન્ટરી સ્ટ્રક્ચર્સ ફેસિસ સંપર્કો ફ્રેક્ચર ફોલ્ટ ડીલાઈનેશન ઓફ ફિલ-ઇન ફીચર્સ સ્ટ્રેટિગ્રાફિક હોરિઝોન્સ સ્થાનિક સેડિમેન્ટરી ફીચર્સ, દા. ત. ભરતીના બંડલ્સ અથડાય છે અને ડૂબતા ખૂણાઓની જાડાઈ અને કાંપ એકમોની પહોળાઈ વિવિધ પરિબળોનું ભૌતિક રચનાનું નિરીક્ષણ અંતર પર બદલાય છે ડિજિટલ આઉટક્રોપ મોડેલોનું પૂરક ડેટા વિશ્લેષણ વિવિધ પ્રકારના ભૌગોલિક સંદર્ભિત ડિજિટલ ડેટા સાથે વધારી શકાય છે, દા. ત. : હવાઈ ફોટાઓ ઉપગ્રહ છબી ડિજિટલ ભૂપ્રદેશ મોડેલો ભૌગોલિક નકશા અને વિભાગો ધરતીકંપની છબીઓ ગુરુત્વાકર્ષણ ડેટા ચુંબકીય ડેટા ડેટા જમીનમાં પ્રવેશતા રડાર સાથે હસ્તગત કરે છે. હાઇપરસ્પેક્ટ્રલ ઇમેજરી સારી રીતે કોર ડેટા ડિજિટલ ભૂસ્તરીય મેપિંગના પરિણામે ડેટાને સારી રીતે લોગ કરે છે ડી. ઓ. એમ. સાથે ભૌગોલિક રીતે સંદર્ભિત ડેટાનો ઉપયોગ કરવો શક્ય નથી પરંતુ ડી. ઓ. એમ. ને સંબંધિત સહાયક ડેટાને સ્થાન આપવા માટે વધુ કાર્યની જરૂર છે. એપ્લિકેશન્સ આઉટક્રોપ એનાલોગ લાક્ષણિકતા માટે ડીઓએમનો ઉપયોગ (એટલે કે. મર્યાદિત સુલભતા અથવા માહિતી મેળવવાની કિંમત ખૂબ વધારે હોય તેવા વિસ્તારોમાં હાઇડ્રોકાર્બન જેવા સંસાધનો ધરાવતી ઉપ-સપાટીની રચનાઓ જેવી જ ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય રચનાઓ ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય મોડેલિંગ ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય પ્રક્રિયાઓની વધુ સારી સમજણ ઉચ્ચ રીઝોલ્યુશન માપ સાથે જળાશય મોડેલની વૃદ્ધિ ભૂસ્તરશાસ્ત્રીય મોડેલિંગ માટે ઇનપુટ ડેટાની સમજણમાં વધારો કરે છે જે સીધા જ ડી. ઓ. એમ. ના ઉન્નત તેલ પુનઃપ્રાપ્તિ શિક્ષણ હેતુઓમાંથી મેળવવામાં આવે છેઃ ક્ષેત્રની સફર પહેલાં ઉપલબ્ધ ડી. ઓ. એમ. વિદ્યાર્થીઓને પોતાને સ્થાન સાથે પરિચિત કરવાની મંજૂરી આપે છે અને પછીથી કેટલાક ચર્ચા થીસીસ ચકાસવાની સંભાવનાને સક્ષમ કરે છે. 3ડી ડેટા એક્વિઝિશન અને ઓબ્જેક્ટ રિકન્સ્ટ્રક્શન ફોટોગ્રામેટ્રી ઇમેજ-આધારિત મોડેલિંગ અને રેન્ડરિંગ જિયોલોજિક મોડેલિંગ ડિજિટલ જિયોલોજિક મેપિંગ સંદર્ભો બાહ્ય લિંક્સ વીઆરજી જિયોસાયન્સ લિમિટેડ ઇમેજ્ડ રિયાલિટી વર્ચ્યુઅલ આઉટક્રોપ જિયોલોજી ગ્રુપ જિયોસ્પેશિયલ રિસર્ચ લિમિટેડ પણ જુઓ. બ્લેઝ કેન્યોનનો દીકરો, બુક ક્લિફ્સ, ઉટાહ બીવાયયુ પ્રિઝમ ગ્રુપ ભૂસ્તરીય નકશામાંથી 3ડી કમ્પ્યુટર ગ્રાફિક્સ ભૂસ્તરીય તકનીકો