Bengali
মাটি স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণ ক্যামেরা ভিশনের মাধ্যমে: কৃষিকে পুনর্গঠনকারী AI-চালিত বিপ্লব
তৈরী হয় 2025.12.11
মাটির স্বাস্থ্য হল বৈশ্বিক খাদ্য নিরাপত্তার অদৃশ্য মেরুদণ্ড। এটি পানি ফিল্টার করে, কার্বন সঞ্চয় করে এবং বিশ্বের খাদ্য উৎপাদনের 95% সমর্থন করে। তবুও, দশক ধরে, মাটির স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণ একটি জটিল প্রক্রিয়া—শ্রম-গুরুতর মাঠের নমুনা সংগ্রহ এবং ব্যয়বহুল ল্যাবরেটরি বিশ্লেষণের উপর নির্ভর করে যা প্রায়ই ফলাফল দিতে সপ্তাহ সময় নেয়। এই ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতি কৃষক, কৃষিবিদ এবং পরিবেশ ব্যবস্থাপকদের পুরনো তথ্যের সাথে পরিচালনা করতে বাধ্য করে, যা অকার্যকর সম্পদ ব্যবহারের দিকে নিয়ে যায় এবং হস্তক্ষেপের জন্য মিস করা সুযোগ সৃষ্টি করে।
আজ, ক্যামেরা ভিশন প্রযুক্তি এই দৃশ্যপটকে রূপান্তরিত করছে। যা একটি সাধারণ RGB ইমেজিং থেকে শুরু হয়েছিল তা এখন একটি জটিল ইকোসিস্টেমে পরিণত হয়েছে AI-চালিত ক্যামেরা, ড্রোন এবং স্মার্টফোন অ্যাপগুলির, যা বাস্তব সময়ে, অ-ধ্বংসাত্মক মাটির স্বাস্থ্য তথ্য প্রদান করে। সেন্সরগুলির তুলনায় যা সমাহিত করা বা জটিল ইনস্টলেশন প্রয়োজন, ক্যামেরা ভিশন সিস্টেমগুলি পৃষ্ঠ থেকে তথ্য সংগ্রহ করে এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে মাটির বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যাখ্যা করে—আর্দ্রতা স্তর এবং সংহতি স্থিতিশীলতা থেকে শুরু করে পুষ্টির বিষয়বস্তু এবং দূষণ পর্যন্ত। এই নিবন্ধটি অনুসন্ধান করে কিভাবেক্যামেরা ভিশনমাটি স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণকে নতুনভাবে সংজ্ঞায়িত করছে, এর উদ্ভাবনী অ্যাপ্লিকেশন, বাস্তব বিশ্বের সাফল্য এবং ব্যবহারিক বাস্তবায়ন কাঠামোকে বিশ্লেষণ করছে।
প্রথাগত মাটি পর্যবেক্ষণের সীমাবদ্ধতা
ক্যামেরা ভিশনের অগ্রগতিতে প্রবেশ করার আগে, প্রচলিত পদ্ধতিতে ত্রুটিগুলি বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। প্রচলিত মাটি পরীক্ষার পদ্ধতি মূল নমুনা সংগ্রহের উপর নির্ভর করে, সেগুলি ল্যাবে পাঠায় এবং ফলাফলের জন্য ৭–১৪ দিন অপেক্ষা করে। এই প্রক্রিয়াটির তিনটি প্রধান ত্রুটি রয়েছে:
1. স্প্যাটিয়াল অসঙ্গতি: একটি একক ক্ষেত্রের মধ্যে মাটির স্বাস্থ্য নাটকীয়ভাবে পরিবর্তিত হয়—এমনকি মিটার জুড়ে। কয়েকটি নমুনার ল্যাব পরীক্ষায় এই মাইক্রো-ভেরিয়েশনগুলি ধরা পড়ে না, যার ফলে কিছু এলাকায় অতিরিক্ত সার দেওয়া হয় এবং অন্যত্র পুষ্টির অভাব দেখা দেয়।
2. কালগত বিলম্ব: ফলাফল আসার সময়, মাটির অবস্থান আবহাওয়া ঘটনার বা ফসলের গ্রহণের কারণে পরিবর্তিত হতে পারে, যা সুপারিশগুলোকে অপ্রাসঙ্গিক করে তুলতে পারে।
3. উচ্চ খরচ: পেশাদার মাটি পরীক্ষার খরচ প্রতি নমুনায় ২০-৫০, যা ছোট কৃষকদের এবং বড় কৃষি কার্যক্রমের জন্য ব্যাপক পর্যবেক্ষণকে অসম্ভব করে তোলে।
এমনকি আধুনিক সেন্সর-ভিত্তিক সিস্টেমগুলিরও সীমাবদ্ধতা রয়েছে। মাটির লবণের কারণে মাটির মধ্যে পুঁতে রাখা আর্দ্রতা সেন্সরগুলি ক্ষয়প্রাপ্ত হয় এবং প্রায়ই ক্যালিব্রেশন প্রয়োজন, যখন ইলেকট্রোম্যাগনেটিক সেন্সরগুলি জৈব পদার্থ এবং খনিজ উপাদানের মধ্যে পার্থক্য করতে সংগ্রাম করে। ক্যামেরা ভিশন এই ফাঁকগুলি পূরণ করে বিস্তৃত এলাকা কভারেজ, তাত্ক্ষণিক বিশ্লেষণ এবং বহু-প্যারামিটার পর্যবেক্ষণ প্রদান করে—সবকিছুই খরচের একটি ছোট অংশে।
কিভাবে ক্যামেরা ভিশন মাটির স্বাস্থ্য নির্ধারণ করে
এর মূল বিষয় হল, ক্যামেরা ভিশন মাটি পর্যবেক্ষণ চিত্র বিশ্লেষণ ব্যবহার করে দৃশ্যমান এবং স্পেকট্রাল প্যাটার্নগুলিকে পরিমাণ নির্ধারণ করে যা মাটির স্বাস্থ্য সূচকের সাথে সম্পর্কিত। প্রযুক্তিটি তিনটি স্বতন্ত্র কিন্তু পরস্পর পরিপূরক স্তরে বিকশিত হয়েছে, প্রতিটি ভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে মোকাবেলা করে:
টিয়ার ১: স্মার্টফোন অ্যাপস – মাটির স্বাস্থ্য পরীক্ষাকে গণতান্ত্রিক করা
সর্বাধিক প্রবেশযোগ্য উদ্ভাবন আসে স্মার্টফোন-ভিত্তিক সমাধান থেকে যা যেকোনো কৃষকের ডিভাইসকে একটি মাটির ল্যাবে পরিণত করে। সয়েল হেলথ ইনস্টিটিউটের ফ্রি স্লেকস অ্যাপটি একত্রিত স্থিতিশীলতা পরিমাপের জন্য একটি গেম-চেঞ্জার—যা মাটির স্বাস্থ্য মেট্রিকগুলোর মধ্যে সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ। একত্রিত স্থিতিশীলতা মাটির ক্ষয় প্রতিরোধ এবং জল ও পুষ্টি ধারণ করার ক্ষমতা নির্দেশ করে; দুর্বল স্থিতিশীলতার মাটি বাতাস এবং জল দ্বারা ১০ গুণ বেশি শীর্ষ মাটি হারায়।
Slakes ব্যবহার করতে শুধুমাত্র একটি স্মার্টফোন, দুটি প্লাস্টিকের পাত্র এবং তিনটি মটর দানার আকারের মাটি সংমিশ্রণ প্রয়োজন। অ্যাপটি ব্যবহারকারীদের পাঁচটি সহজ পদক্ষেপের মাধ্যমে গাইড করে: সংমিশ্রণ শুকানো, প্রাথমিক চিত্র ধারণ করা, নমুনাগুলি পানিতে ডুবানো এবং স্বয়ংক্রিয় বিশ্লেষণের জন্য 10 মিনিট অপেক্ষা করা। অ্যাপের AI অ্যালগরিদম চিত্রের পরিবর্তনগুলি প্রক্রিয়া করে একটি সংমিশ্রণ স্থিতিশীলতা সূচক তৈরি করে, যা ব্যবহারকারীরা দীর্ঘমেয়াদী ট্র্যাকিংয়ের জন্য CSV ফাইল হিসাবে রপ্তানি করতে পারেন।
“কৃষকদের আর তাদের মাটির গঠন বুঝতে ল্যাবে নমুনা পাঠানোর প্রয়োজন নেই,” বলেন ড. সারাহ কলিয়ার, স্লেকসের প্রধান উন্নয়নকারী। “অ্যাপটি চালুর পর থেকে ছোট কৃষকদের মধ্যে মাটির স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণের গ্রহণযোগ্যতা ৪০% বৃদ্ধি পেয়েছে।”
টিয়ার ২: ড্রোন ইমেজিং – ক্ষেত্র জুড়ে সঠিকতা বাড়ানো
বৃহৎ আকারের কার্যক্রমের জন্য, RGB, মাল্টিস্পেকট্রাল, বা LIDAR ক্যামেরা সমন্বিত ড্রোনগুলি স্কেলে কার্যকরী অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। স্যাটেলাইট চিত্রের তুলনায়, ড্রোনগুলি সেন্টিমিটার স্তরের রেজোলিউশন অফার করে এবং মেঘের আচ্ছাদনের নিচে কাজ করতে পারে, প্রয়োজন অনুযায়ী ডেটা সরবরাহ করে। আবু ধাবি পরিবেশ সংস্থার সফল প্রকল্পটি এই পদ্ধতির শক্তি প্রদর্শন করে: ড্রোন মাল্টিস্পেকট্রাল ডেটা, স্যাটেলাইট চিত্র এবং হাতে ধরে রাখা স্পেকট্রোমিটার পড়ার সাথে সংযুক্ত করে, সংস্থাটি মাটি নমুনা সংগ্রহের খরচ 65% কমিয়ে এনেছে এবং পর্যবেক্ষণের কভারেজ 300% বাড়িয়েছে।
মাল্টিস্পেকট্রাল ক্যামেরাগুলি মাটির স্বাস্থ্য মূল্যায়নের জন্য বিশেষভাবে কার্যকর। এই ডিভাইসগুলি দৃশ্যমান স্পেকট্রামের বাইরে, নিকট-ইনফ্রারেড এবং রেড-এজ ব্যান্ড সহ আলো ক্যাপচার করে, যা আর্দ্রতা স্তর, জৈব পদার্থের পরিমাণ এবং পুষ্টির অভাব প্রকাশ করে। যখন এগুলিকে AI মডেলগুলির সাথে যুক্ত করা হয় যেমন মুনড্রিম—একটি 8GB-মেমরি হালকা ভিশন মডেল—ড্রোনগুলি বাস্তব সময়ে চিত্রগুলি প্রক্রিয়া করতে পারে যাতে 98%+ সঠিকতার সাথে মূল সূচকগুলির জন্য মাটির স্বাস্থ্য মানচিত্র তৈরি করা যায়।
“আমাদের ড্রোন বহর এখন কয়েক ঘণ্টার মধ্যে কম আর্দ্রতা অঞ্চল এবং পুষ্টির হটস্পট চিহ্নিত করে, সপ্তাহ নয়,” বলেন আবু ধাবি পরিবেশ সংস্থার সিনিয়র পরিবেশ বিশেষজ্ঞ খালিদ আল হাম্মাদি। “এই সঠিকতা আমাদের ২২% জল সেচের ব্যবহার এবং ১৮% সার প্রয়োগ কমাতে সক্ষম করেছে।”
টিয়ার ৩: হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং – বৈজ্ঞানিক-গ্রেড অন্তর্দৃষ্টি উন্মোচন করা
ক্যামেরা ভিশন প্রযুক্তির সর্বশেষ সীমানায়, হাইপারস্পেকট্রাল ইমেজিং (এইচএসআই) সিস্টেমগুলি 150+ পৃথক স্পেকট্রাল ব্যান্ড জুড়ে ডেটা ক্যাপচার করে, যা অন্যান্য ক্যামেরার জন্য অদৃশ্য মাটির বৈশিষ্ট্যগুলি প্রকাশ করে। ফোটনফোকাসের মতো কোম্পানিগুলি কম্প্যাক্ট এইচএসআই ক্যামেরা তৈরি করেছে যা ড্রোন এবং গ্রাউন্ড ভেহিকেলের সাথে সংহত হয়, মাঠে ল্যাবরেটরি-মানের ডেটা প্রদান করে। এই সিস্টেমগুলি 99.83% সঠিকতার সাথে মাটির প্রকারগুলি আলাদা করতে পারে (বায়েস নেট অ্যালগরিদম ব্যবহার করে) এবং জৈব পদার্থ, পিএইচ স্তর এবং এমনকি ভারী ধাতুর দূষণ পরিমাণ নির্ধারণ করতে পারে।
HSI-এর শক্তি তার সূক্ষ্ম রসায়নিক এবং শারীরিক পরিবর্তনগুলি সনাক্ত করার ক্ষমতায় নিহিত। উদাহরণস্বরূপ, লোহা অক্সাইডের পরিমাণ—যা মাটির বয়স এবং উর্বরতার একটি সূচক—এটি অনন্য স্পেকট্রাল স্বাক্ষর তৈরি করে যা HSI ক্যামেরাগুলি চিহ্নিত করতে পারে। যখন এটি আংশিক ন্যূনতম বর্গ (PLS) রিগ্রেশন-এর মতো মেশিন লার্নিং মডেলের সাথে মিলিত হয়, তখন এই সিস্টেমগুলি 3% এর নিচে একটি ত্রুটি মার্জিন সহ পুষ্টির ঘনত্বের তথ্য প্রদান করে।
এআই সুবিধা: পিক্সেলকে সিদ্ধান্তে রূপান্তর করা
ক্যামেরা ভিশনের সত্যিকারের বিপ্লব আসে এর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে সংহতকরণের মাধ্যমে। ঐতিহ্যবাহী চিত্র বিশ্লেষণ শুধুমাত্র মৌলিক রঙের প্যাটার্ন চিহ্নিত করতে পারত, কিন্তু আধুনিক নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি দৃশ্যমান বৈশিষ্ট্য এবং মাটির স্বাস্থ্য মেট্রিক্সের মধ্যে জটিল সম্পর্কগুলি চিহ্নিত করতে শিখছে। সাউথ অস্ট্রেলিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের বিপ্লবী সিস্টেম একটি স্ট্যান্ডার্ড RGB ক্যামেরা এবং কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক (ANN) ব্যবহার করে বিভিন্ন আলো পরিস্থিতিতে 95% সঠিকতার সাথে মাটির আর্দ্রতা পর্যবেক্ষণ করে।
“আমাদের ANN পরিবেশগত ভেরিয়েবল যেমন সূর্যের তীব্রতা এবং মেঘের আচ্ছাদন উপেক্ষা করতে প্রশিক্ষিত,” প্রকল্পের প্রধান গবেষক প্রফেসর জাভান চাহল ব্যাখ্যা করেন। “একবার একটি নির্দিষ্ট মাটির প্রকারের জন্য ক্যালিব্রেট করা হলে, এটি 2% আর্দ্রতা সামগ্রীর মধ্যে সঠিকতা বজায় রাখতে পারে—যা ব্যয়বহুল মাটির সেন্সরের সাথে তুলনীয়।”
এআই পূর্বাভাস ক্ষমতাও সক্ষম করে। ঐতিহাসিক ক্যামেরা ডেটা এবং আবহাওয়ার প্যাটার্ন বিশ্লেষণ করে, মডেলগুলি মাটির স্বাস্থ্য পরিবর্তনের পূর্বাভাস দিতে পারে এবং হস্তক্ষেপের সুপারিশ করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি ড্রোন একটি মাঠের কোণে কমে যাওয়া সমষ্টিগত স্থিতিশীলতা সনাক্ত করে, তবে সিস্টেমটি ক্ষতি হওয়ার আগে ক্ষয় ঝুঁকি পূর্বাভাস দিতে পারে এবং কভার ক্রপিং বা হ্রাসকৃত চাষের সুপারিশ করতে পারে।
প্রায়োগিক বাস্তবায়ন: একটি কৃষকের ক্যামেরা ভিশন মনিটরিং গাইড
ক্যামেরা ভিশন গ্রহণের জন্য প্রযুক্তিগত পটভূমির প্রয়োজন নেই। এখানে বাস্তবায়নের জন্য একটি ধাপে ধাপে কাঠামো দেওয়া হল:
1. আপনার প্রয়োজনগুলি মূল্যায়ন করুন
• ছোট আকারের খামার: সমষ্টিগত স্থিতিশীলতা এবং মৌলিক আর্দ্রতা পর্যবেক্ষণের জন্য Slakes-এর মতো স্মার্টফোন অ্যাপস দিয়ে শুরু করুন।
• মাঝারি আকারের অপারেশন: মাঠজুড়ে বিশ্লেষণের জন্য একটি মাল্টিস্পেকট্রাল ক্যামেরা (যেমন, DJI Phantom 4 Multispectral) সহ একটি ড্রোন যোগ করুন।
• বৃহৎ বাণিজ্যিক খামার/গবেষণা প্রতিষ্ঠান: ব্যাপক মাটির প্রোফাইলিংয়ের জন্য হাইপারস্পেকট্রাল সিস্টেমে বিনিয়োগ করুন।
2. আপনার মাটির জন্য ক্যালিব্রেট করুন
বেশিরভাগ ক্যামেরা ভিশন টুলগুলির জন্য সহজ ক্যালিব্রেশন প্রয়োজন। স্মার্টফোন অ্যাপগুলির জন্য, এটি পরিচিত মাটির নমুনার সাথে পরীক্ষা করা অন্তর্ভুক্ত। ড্রোনের জন্য, প্রতিটি মিশনের আগে আলো পরিস্থিতির জন্য হিসাব করার জন্য একটি ক্যালিব্রেশন প্যানেলের উপর উড়ে যান (যার পরিচিত প্রতিফলন মান রয়েছে)।
3. একটি মনিটরিং সময়সূচী প্রতিষ্ঠা করুন
• গুরুত্বপূর্ণ সময়: রোপণের আগে, প্রধান আবহাওয়া ঘটনাগুলোর পরে, এবং মূল বৃদ্ধি পর্যায়ের সময় নজরদারি করুন।
• ফ্রিকোয়েন্সি: স্মার্টফোন পরীক্ষা প্রতি সপ্তাহে করা যেতে পারে; ড্রোন জরিপ প্রতি ২–৪ সপ্তাহে; হাইপারস্পেকট্রাল বিশ্লেষণ প্রতি মৌসুমে ২–৩ বার।
4. ফার্ম ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমের সাথে ডেটা একত্রিত করুন
ফার্ম ম্যানেজমেন্ট সফটওয়্যার (যেমন, FarmLogs, Agworld) এ ক্যামেরার ভিশন ডেটা রপ্তানি করুন অন্যান্য ডেটা উৎস (ফসলের মানচিত্র, আবহাওয়ার ডেটা) এর সাথে একত্রিত করার জন্য সামগ্রিক সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য।
চ্যালেঞ্জ অতিক্রম করা: ক্যামেরা ভিশনের সীমাবদ্ধতা মোকাবেলা করা
যখন ক্যামেরার দৃষ্টি অসাধারণ সুবিধা প্রদান করে, এটি চ্যালেঞ্জের অভাবও নেই। সাধারণ সমস্যাগুলি কীভাবে কমানো যায় তা এখানে রয়েছে:
• আলো পরিবর্তনশীলতা: সূর্যের কোণ এবং মেঘের আচ্ছাদনের জন্য সমন্বয় করা AI-ক্যালিব্রেটেড সিস্টেম ব্যবহার করুন, অথবা ধারাবাহিক আলো পরিস্থিতিতে (সকাল বেলা/বিকেল বেলা) ড্রোন ফ্লাইটের সময়সূচী নির্ধারণ করুন।
• মাটির পৃষ্ঠের হস্তক্ষেপ: নমুনা নেওয়ার আগে আবর্জনা (পাথর, উদ্ভিদের অবশিষ্টাংশ) অপসারণ করুন, অথবা অ-মাটি পিক্সেলগুলি ফিল্টার করার জন্য প্রশিক্ষিত AI মডেল ব্যবহার করুন।
• খরচের বাধা: স্মার্টফোন অ্যাপের সাথে ছোটভাবে শুরু করুন, তারপর ROI প্রমাণিত হলে ড্রোনে সম্প্রসারণ করুন। অনেক কৃষি সম্প্রসারণ সেবা ড্রোন ম্যাপিং সাবসিডি প্রদান করে।
মাটির স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণের ভবিষ্যৎ
ক্যামেরা ভিশন প্রযুক্তি দ্রুত বিকশিত হচ্ছে, তিনটি মূল প্রবণতা উদ্ভূত হচ্ছে:
1. এজ কম্পিউটিং: অনবোর্ড প্রক্রিয়াকরণ (যেমন ফোটনফোকাসের এম্বেডেড সিস্টেম) ক্লাউড সংযোগের উপর নির্ভরতা কমাবে, দূরবর্তী এলাকায় বাস্তব সময়ের সিদ্ধান্ত গ্রহণকে সক্ষম করবে।
2. মাল্টি-সেন্সর ফিউশন: ক্যামেরা ভিশনকে মাটি সেন্সর এবং আবহাওয়া স্টেশনের সাথে সংযুক্ত করা একটি ব্যাপক পর্যবেক্ষণ ইকোসিস্টেম তৈরি করবে।
3. ব্লকচেইন ইন্টিগ্রেশন: নিরাপদ ডেটা শেয়ারিং কৃষকদের মাটি স্বাস্থ্য ডেটা খাদ্য কোম্পানিগুলিকে বিক্রি করতে সক্ষম করবে যারা টেকসই উৎস যাচাইকরণের সন্ধানে রয়েছে।
যেহেতু এই উদ্ভাবনগুলি পরিপক্ব হচ্ছে, ক্যামেরা ভিশন মাটির স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণের জন্য মানদণ্ড হয়ে উঠবে—গুরুতর তথ্যের অ্যাক্সেসকে গণতান্ত্রিক করে এবং একটি আরও টেকসই, উৎপাদনশীল কৃষি ব্যবস্থাকে চালিত করবে।
উপসংহার
মাটির স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণ ক্যামেরা ভিশনের মাধ্যমে প্রতিক্রিয়াশীল থেকে প্রতিরোধমূলক ভূমি ব্যবস্থাপনায় একটি প্যারাডাইম পরিবর্তন উপস্থাপন করে। সাধারণ ক্যামেরাগুলোকে শক্তিশালী নির্ণায়ক সরঞ্জামে পরিণত করে, এই প্রযুক্তিটি কৃষক, গবেষক এবং পরিবেশবিদদেরকে মাটি—আমাদের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ প্রাকৃতিক সম্পদ—অতুলনীয় সঠিকতা এবং দক্ষতার সাথে রক্ষা করতে সক্ষম করে।
আপনি যদি একটি স্মার্টফোন অ্যাপ ব্যবহারকারী ছোট কৃষক হন বা একটি বড় কৃষি ব্যবসা হাইপারস্পেকট্রাল ড্রোন ব্যবহার করেন, তবে ক্যামেরা ভিশন মাটির স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণের জন্য একটি স্কেলযোগ্য, খরচ-সাশ্রয়ী সমাধান প্রদান করে। যেমন যেমন এআই উন্নত হচ্ছে এবং হার্ডওয়্যার আরও প্রবেশযোগ্য হচ্ছে, পরীক্ষাগার-গ্রেড বিশ্লেষণ এবং মাঠে সিদ্ধান্ত গ্রহণের মধ্যে ব্যবধানটি অদৃশ্য হয়ে যাবে।
কৃষির ভবিষ্যৎ স্বাস্থ্যকর মাটির উপর নির্ভর করে—এবং মাটির স্বাস্থ্য পর্যবেক্ষণের ভবিষ্যৎ এখানে, আমাদের ইতিমধ্যে ব্যবহৃত ক্যামেরাগুলির দ্বারা ধারণ করা পিক্সেলে।
যোগাযোগ
আপনার তথ্য ছেড়ে দিন এবং আমরা আপনার সাথে যোগাযোগ করবো।
WhatsApp
WeChat