Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

การตรวจหาพื้นที่ทิ้งร้างด้วยการประยุกต์ใช้เทคนิคอนุกรมดัชนีพืชพรรณหลายช่วงเวลา กรณีศึกษา จังหวัดชลบุรี

Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)

An NDVI time-series approach for idle land identification : case study in Pan Thong District, Chonburi province, Thailand

Year (A.D.)

2012

Document Type

Thesis

First Advisor

ชัยโชค ไวภาษา

Faculty/College

Faculty of Engineering (คณะวิศวกรรมศาสตร์)

Degree Name

วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต

Degree Level

ปริญญาโท

Degree Discipline

ระบบสารสนเทศปริภูมิทางวิศวกรรม

DOI

10.58837/CHULA.THE.2012.1082

Abstract

วัตถุประสงค์ของวิจัยนี้ได้เสนอวิธีการในการตรวจหาพื้นที่ทิ้งร้างในเขตพื้นที่เกษตรกรรม บริเวณพื้นที่อำเภอพานทอง จังหวัดชลบุรี โดยการใช้ข้อมูลอนุกรมดัชนีพืชพรรณผลต่างแบบนอร์แมลไลซ์และวงชีพลักษณ์ของพืชในแต่ละชนิด โดยผู้วิจัยได้กำหนดลักษณะของ spectral profile ของพื้นที่ทิ้งร้าง เพื่อนำมาใช้ในการจำแนกประเภทข้อมูล ซึ่งทำการจำแนกประเภทข้อมูลแบบกำกับดูแลด้วยวิธีความน่าจะเป็นไปได้สูงสุดมีค่าความถูกต้องโดยรวมเท่ากับร้อยละ 38 ในทางตรงกันข้ามการจำแนกประเภทข้อมูลแบบไม่กำกับดูแลด้วยเทคนิควิธี K-Means โดยทำการกำหนดค่าการจัดกลุ่มข้อมูลทั้งหมด 5 รูปแบบ ได้แก่การจัดกลุ่ม 20, 40, 60, 80 และ 100 ชั้นข้อมูล ผลจากความถูกต้องจากการกำหนดค่าการจัดกลุ่มข้อมูลเพื่อทำการตรวจหาพื้นที่ทิ้งร้างมีค่ามากที่สุดถึงร้อยละ 70 (จากการจัดกลุ่มชั้นข้อมูลแบบ 40 ชั้นข้อมูล) ซึ่งผลการจำแนกสามารถที่จะยืนยันวัตถุประสงค์ที่ว่า สามารถใช้ข้อมูลอนุกรมดัชนีพืชพรรณผลต่างแบบนอร์แมลไลซ์ทำการตรวจหาพื้นที่ทิ้งร้างในพื้นที่ศึกษาได้ ซึ่งกระบวนการในการวิจัยครั้งนี้สามารถที่จะนำไปประยุกต์ใช้ในพื้นที่ศึกษาอื่น ๆ ที่มีความหลากหลายทางด้านเกษตรกรรมได้ การศึกษาต่อไปในอนาคตอาจมีการเพิ่มจำนวนภาพถ่ายดาวเทียมเพื่อความต่อเนื่องของช่วงเวลาอีกทั้งอาจมีการใช้ดัชนีพืชพรรณตัวอื่น ๆ และอาจมีการนำข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียม RADAR เข้ามาช่วยในการจำแนกเพื่อตรวจหาพื้นที่ทิ้งร้างได้

Other Abstract (Other language abstract of ETD)

The objectives of this study is to identify the idle land found in agricultural zones of Pan Thong district, Chonburi Province, Thailand. The proposed remote sensing data for identifying the Idle lands is the use of the NDVI Time-Series. The identification process is based on the user’s specific thresholds. It was found in the experiment that Maximum Likelihood Classification gained only 38% of the overall accuracy, On the other hand, The K-Means based method that was assigned the number of clustering classes to 20, 40, 60, 80 and 100 classes gained higher overall accuracies as the best classification accuracy was 70% (i.e., the results of the 40-class K-Means classification). The classification results confirmed that the proposed method can be used for identifying the idle lands of the study area. It is hope that the proposed methodology could be applied to other study areas of similar agricultural patterns. The future study will be the use of finer NDVI-Time Series, the used of other vegetation indices, and the addition of the ancillary data such as RADAR images.

Link to Full Text

Share

COinS