Çeşitli harita uygulamalarında “sokak görünümü (street view)” adında farklı bir özellik kullanıldığını görmüşsünüzdür. Modern haritalama araçlarıyla oluşturulan sokak görünümü sayesinde bir restorana veya tatil bölgesine gitmeden önce bölgeyi inceleyebilir, bölgedeki önemli noktaları keşfederek erkenden deneyim sahibi olabilirsiniz.
Yeni nesil teknolojiler sayesinde herhangi bir konum simüle edilerek kullanıcıya “yoldaymış” hissiyatı verilebiliyor. Bu 3D görüntüleri oluşturma tekniğine fotogrametri deniyor. Başka bir deyişle, fiziksel dünyanın dijital bir modelini oluşturmak için görüntüleri yakalama ve bunları bir araya getirme sürecinden söz ediyoruz. Gelin şimdi bu sürece daha yakından bakalım.
Fotogrametri Nedir, Nasıl Çalışır?
Fotogrametri, parçaların toplandığı ve daha sonra büyük resmi oluşturmak için bir araya getirildiği bir yapboz gibidir. Bu teknikte her bir görüntü ayrı bir yapboz parçasını temsil ediyor. Eğer ne kadar çok görüntü yakalanır ve toplanırsa, 3D model o kadar gerçekçi ve ayrıntılı hale gelir. Oluşturma sürecinde iki veya üç boyutlu cisimler fotoğraflar üzerinden ölçülüyor, objelerin geometrik ve radyometrik parametreleri görseller yardımıyla elde ediliyor.
Fotogrametri teknikleri, mimarlık ve arkeoloji de dahil olmak üzere farklı sektörlerde de kullanılabiliyor. Fotogrametrin ilk örneğinden başlayacak olursak; Fransız subay Aimé Laussedat, 1849 yılında Paris’teki Hôtel des Invalides’de ilk perspektif mimari araştırmasını oluşturmak için yeryüzü fotoğrafları kullandı.
Ekipler, bir alanın veya ortamın mümkün olduğunca çok fotoğrafını çekerek görüntüleyebilecekleri ve analiz edebilecekleri bir alanın dijital modellerini oluşturabilirler. Bir sahnedeki noktaların konumlarını ölçmek için yapılandırılmış lazer ışığı kullanan 3D taramanın aksine, fotogrametri bir nesneyi yakalamak ve 3D bir modele dönüştürmek için gerçek görüntüleri kullanıyor. Bu da kaliteli fotogrametrinin iyi bir veri havuzu gerektirdiği anlamına geliyor. Fotoğrafların doğru düzende çekilmesi de önemli, böylece bir alanın, anıtın veya eserin her alanı kapsanmış oluyor.
Fotogrametri Yöntemleri
Bir sahneyi birleştirmek isteyen fotogrametri ekibi, bir konunun farklı açılardan birden fazla fotoğrafını çekiyor ve ardından bunları özel bir uygulamadan geçirerek üst üste binen verileri birleştirip ortaya bir 3D modeli çıkarıyor. İki tür fotogrametri var: havadan ve karadan.
Havadan fotogrametride yukarıdan fotoğraf çekmek için kamera yüksek noktaya yerleştirilmekte. Bu teknik genellikle daha büyük sahalarda veya erişilmesi zor alanlarda kullanılıyor. Havadan fotogrametri, ormancılık ve doğal kaynak yönetiminde coğrafi veri tabanları oluşturmak için en yaygın kullanılan yöntemlerden biridir.
Karasal (yersel) fotogrametri, diğer adıyla yakın mesafe fotogrametrisi ise daha nesne odaklıdır. Modelleme süreci için genellikle elde tutulan veya tripod üzerinde duran bir kamera tarafından çekilen görüntüler alınır. Daha fazla ayrıntı içeren yöntem, yerinde hızlı veri toplama ve daha ayrıntılı görüntü yakalama olanağı sağlar.
GPU’ların Oynadığı Rol
En doğru fotogrametri sonuçları için ekiplerin büyük, yüksek doğruluklu bir veri setine ihtiyacı var. Daha fazla fotoğraf daha fazla doğruluk ve hassasiyet sağlar. Ancak büyük veri kümelerinin işlenmesi daha uzun sürebilir ve ekiplerin dosyaları işlemek için daha fazla hesaplama gücüne ihtiyacı vardır.
Tahmin edebileceğiniz gibi, ekran kartları artık “görsel” kelimesinin geçtiği her yerde devreye giriyor. Yeni nesil teknolojiler ve yapay zekanın da desteğiyle birlikte GPU’lar ekiplerin zaman kazanmasını sağlıyor, sorunları çözmesinde yardımcı oluyor. Gelişmiş ekran kartları, kullanıcıların daha büyük veri kümeleriyle veri işlemesine ve daha yüksek doğrulukta modeller yaratmasına imkan tanıyor.
Örneğin, inşaat ekipleri şantiyelerdeki ilerlemeyi göstermek için genellikle fotogrametri tekniklerinden yararlanır. Bazı şirketler sanal bir gezinti alanı oluşturmak için sahanın görüntülerini yakalar. Ancak gücü yetersiz bir sistem, müşterilerle veya proje ekipleriyle yapılan bir çalışma sonrasında kötü bir görsel deneyim ortaya çıkarabilir.
Bu süreçte yine ekran kartlarının büyük ve hızlı bellekleri önemli rol oynuyor. Mimarlar, mühendisler ve tasarımcılar fotogrametri modellerini daha hızlı oluşturmak ve işlemek için devasa veri kümeleriyle çalışmak zorunda. Yüksek güçlü grafik yongaları ise işleri iyice kolaylaştırıyor.
Örneğin arkeolog Daria Dabal, fotogrametri alanındaki becerilerini geliştirmek için RTX ekran kartlarından yararlanırken eserlerin ve alanların yüksek kaliteli modellerini oluşturuyor, render ediyor. Fotogrametri, fotoğrafın vektörleştirilmesine yardımcı olmak için GPU gücünü kullanıyor ve bu da binlerce görüntünün bir araya getirilmesini hızlandırıyor. GeForce serisi oyun kartları da bu konuda oldukça iyi olabilir, ancak büyük projeler üzerinde çalışan kişilerin profesyonel RTX GPU’ları tercih etmesinde yarar var. Böylelikle ekipler gerçek zamanlı render ve yapay zeka özellikleriyle iş akışlarını hızlandırabilir, fotogerçekçi render’lar oluşturabilir ve 3D modelleri güncel tutabilir.
Fotogrametrinin Tarihi ve Geleceği
Fotogrametri fikri 1400’lü yılların sonlarına, fotoğrafın icadından yaklaşık dört asır öncesine dayanıyor. Leonardo da Vinci, fotogrametrinin temel yapı taşı olan perspektif ve projektif geometri prensiplerini geliştirdi.
Geometrik perspektif, derinliği gösteren noktalar oluşturarak 3D nesnenin 2D alanda gösterilmesini sağlayan bir yöntem. Bu temelin üzerine geometri, gölgelendirme ve aydınlatma gibi faktörler eklendiğinde gerçekçi render’lar oluşturmak mümkün hale geliyor.
Fotogrametri alanındaki gelişmeler artık kullanıcıların 3D görselleştirmelerde yeni düzeylerde sürükleyicilik elde etmelerine olanak tanıyor. Bu teknik, kullanıcılara fiziksel nesneler ve ortamlar hakkında güvenilir ve doğru bilgiler vermek için gerçek dünya koşullarına ilişkin verileri toplayan gerçeklik yakalama teknolojisi gibi diğer çığır açan araçların da önünü açtı.
NVIDIA, ilk zamanlardan beri yapay zekaya eğilmeye başlayan öncü şirketlerin başında geliyor. Teknoloji devinin sunduğu teknolojileri zaten hem oyuncular hem profesyoneller bilir. Şirketin araştırma ekibi, küçük bir görüntü kümesinden hızla 3D sahneler üretmek amacıyla yapay zeka teknikleri de geliştiriyor.
Örneğin Instant NeRF ve Neuralangelo, sadece birkaç düzine fotoğraf veya 2D video klipten eksiksiz 3D sahneler oluşturmak için sinir ağlarını kullanıyor. Instant NeRF, çevrimiçi kütüphaneler, müzeler, sanal gerçeklik deneyimleri ve mirası koruma projeleri aracılığıyla kültürel eserlerin korunmasına ve paylaşılmasına yardımcı olacak güçlü bir araç olabilir. Birçok sanatçı Instant NeRF ile farklı perspektiflerden güzel sahneler yaratmaya başladı bile.
Fotogrametrik teknolojideki gelişmeler sayesinde nesneler, konumlar ve hatta endüstriyel dijital ikizler oluşturmak mümkün. Kimi projeler halka açık olarak, kimi projeler ise yıllar boyunca korunmak üzere geliştirilebiliyor. İyi olan şu ki Fotogrametri uygulamaları sektörlere yayılmaya devam ediyor ve giderek daha erişilebilir hale geliyor.
Müzeler, kapsamlı sergi yapma imkanı bulamadıklarında eşyalar veya alanlar için turlar düzenleyebiliyor. Alıcılar ise satın almadan önce bir ürünün bir alana nasıl sığabileceğini görmek için artırılmış gerçeklik deneyimlerini kullanmaya başladı.
