Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การใช้ข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียมระบบเรดาร์เพื่อเพิ่มขีดความสามารถของข้อมูลดาวเทียมแลนด์แซทในการจำแนกประเภทไม้ผลและไม้ยืนต้น

Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)

Using SAR data to improve the Potential of LANDSAT for orchards and perennial plant classification

Year (A.D.)

2010

Document Type

Thesis

First Advisor

อิทธิ ตริสิริสัตยวงศ์

Faculty/College

Faculty of Engineering (คณะวิศวกรรมศาสตร์)

Degree Name

วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต

Degree Level

ปริญญาโท

Degree Discipline

ระบบสารสนเทศปริภูมิทางวิศวกรรม

DOI

10.58837/CHULA.THE.2010.1392

Abstract

งานวิจัยนี้นำข้อมูลภาพจากดาวเทียมเรดาร์เข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของภาพจากดาวเทียมในช่วงคลื่น VNIR ในการจำแนกประเภทไม้ผลและไม้ยืนต้นให้มีความถูกต้องมากขึ้น โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบผลการจำแนกไม้ผลและไม้ยืนต้นทั้งหมด 6 ประเภท ได้แก่ ทุเรียน ลำไย ลองกอง มังคุด ยางพาราและเงาะ ในบริเวณจังหวัดจันทบุรี ระหว่างการใช้ข้อมูลจากดาวเทียม LANDSAT-5 TM เพียงอย่างเดียว กับภาพผสมระหว่างข้อมูลจากดาวเทียม LANDSAT-5 และ RADARSAT-1 WIDE โดยทั้งสองแนวทางใช้การจำแนกแบบ Maximum Likelihood Classificationผลการศึกษา พบว่า ความถูกต้องโดยรวม (Overall accuracy) ของการจำแนกประเภทไม้ผลและไม้ยืนต้นในข้อมูลจากดาวเทียม LANDSAT-5 เพียงอย่างเดียว มีค่าเท่ากับ 50.2% และค่า Kappa Coefficient เท่ากับ 0.36 และเมื่อนำข้อมูลจากดาวเทียม LANDSAT-5 มาใช้ร่วมกับข้อมูลจากดาวเทียม RADARSAT-1 มีค่าเท่ากับ 45.7% และค่า Kappa Coefficient เท่ากับ 0.27 ซึ่งผลการเปรียบเทียบพบว่าการนำข้อมูลจากดาวเทียม RADARSAT-1 มาใช้ร่วมกับข้อมูลจากดาวเทียม LANDSAT-5 มีความถูกต้องในการจำแนกน้อยกว่าการใช้ข้อมูลจากดาวเทียม LANDSAT-5 เพียงอย่างเดียว เนื่องจากค่าการกระจัดกระจายกลับสัญญาณเรดาร์ของไม้ผลและไม้ยืนต้นทั้ง 6 ประเภท มีค่าอยู่ในช่วงของ DN Value ที่ซ้อนทับกัน ค่าการกระจัดกระจายกลับของไม้ผลแต่ละประเภทใกล้เคียงกัน แต่อย่างไรก็ตาม การนำข้อมูลจากดาวเทียม RADARSAT-1 มาใช้ก็สามารถช่วยให้ค่าความถูกต้องของการจำแนกทุเรียน ยางพาราและเงาะสูงขึ้นกว่าการใช้ข้อมูลจากดาวเทียม LANDSAT-5 เพียงอย่างเดียว โดยพบว่า มีค่าความถูกต้องของการจำแนกร้อยละ 14.66, 74.02 และ 74.90 ตามลำดับ โดยเมื่อเปรียบเทียบกับการจำแนกข้อมูลจากดาวเทียม LANDSAT-5 เพียงอย่างเดียว ให้ค่าความถูกต้องร้อยละ 12.05, 73.49 และ 71.54 ตามลำดับ

Other Abstract (Other language abstract of ETD)

This research used radar images in order to improve an efficiency and accuracy of VNIR images in orchards and perennial plant classification accuracy. The study compares the 6 types of orchards and perennial plant classification output which covers from part of Chanthaburi province between LANDSAT-5 TM imagery and combined LANDSAT-5 TM and RADARSAT-1 WIDE imagery. Both data are classified by Maximum Likelihood method.The results of the study show that the overall accuracy of classification of orchards and perennial plant from LANDSAT-5 TM imagery is 50.2% and Kappa Coefficient is 0.36 while the output of using LANDSAT-5 TM imagery along with RADARSAT-1 satellite imagery is 45.7% and Kappa Coefficient is 0.27. Accuracy of combined image is lower than that of LANDSAT-5 image because backscatter radar signal of all types of orchards and perennial plant are overlapped. However, having RADARSAT-1 satellite imagery increases the accuracy of Durian, Pararubber and Rambutan classification. The result shows that accuracy of combined image are 14.66, 74.02 and 74.90% respectively which compares with accuracy of LANDSAT-5 image are 12.05, 73.49 and 71.54% respectively.

Link to Full Text

Share

COinS