การพัฒนาระบบเทคโนโลยีภูมิสารสนเทศและนวัตกรรมเกษตรแม่นยำเพื่อการบริหารและจัดการสวนปาล์มน้ำมัน : สนับสนุนโดย สำนักงานพัฒนาการวิจัยการเกษตร (องค์การมหาชน)

About admin

This author has not yet filled in any details.
So far admin has created 11 blog entries.

งานประชุมวิชาการ สวก. 2562

งานประชุมวิชาการ สวก. 2562  ส่วนนิทรรศการ Beyond Disruptive Technology "จุดเปลี่ยนอนาคตไทย ด้วยงานวิจัยเกษตร" วันที่ 8-9 ตุลาคม 2562 ณ โรงแรมเซ็นทรา ศูนย์ราชการและคอนเวนชันเซ็นเตอร์ กรุงเทพมหานคร เสนอความก้าวหน้าโครงการวิจัย ต่อนายอนันต์ สุวรรณรัตน์ ปลัดกระทรวงเกษตรและสหกรณ์ ผู้อำนวยการ สวก และผู้ทรงคุณวุฒิ

By |2021-06-10T16:05:26+07:00June 10th, 2021|news|0 Comments

อบรมเชิงปฏิบัติการ: 19 ธันวาคม 2562

โครงการอบรมเชิงปฏิบัติการ การสำรวจและจัดแผนที่รายละเอียดสูงด้วยอากาศยานไร้คนขับเพื่อการสำรวจสุขภาพปาล์มน้ำมันรายต้น ณ สำนักวิจัยและพัฒนาการเกษตรเขตที่ 7 จังหวัดสุราษฎ์ธานี 19 ธันวาคม 2562 โครงการวิจัยนี้มีเป้าหมายสำคัญในการนำเทคโนโลยีภูมิสารสนเทศสมัยใหม่ที่มีความเหมาะสมได้แก่ ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) อากาศยานไร้คนขับ (UAV) ระบบสารสนเทศผ่านเครือข่าย (web-portal) รวมกับเทคนิคการประมวลผลภาพ (image processing) มาใช้ในการบริหารจัดการสวนปาล์มน้ำมัน มีจุดมุ่งหมายสำคัญเพื่อเพิ่มความสามารถของเกษตรกรผู้ปลูกปาล์มน้ำมันในด้านการแข่งขัน โดยการพัฒนาระบบเครื่องมือช่วยในการบริหารจัดการสวนปาล์มน้ำมัน และตรวจสอบและติดตามสุขภาพปาล์มน้ำมันผ่านระบบweb portal เพื่อให้เกษตรกรและเจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้องสามารถติดตาม ดูแลและบริหารจัดการสวนปาล์มน้ำมันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ลดต้นทุนด้านการผลิต การดูแลรักษา และเพิ่มผลผลิตที่มีคุณภาพทัดเทียมกับประเทศคู่แข่ง

By |2021-06-12T23:09:33+07:00December 19th, 2020|news|0 Comments

พื้นที่เหมาะสมปลูกปาล์มน้ำมัน

การประเมินพื้นที่เหมาะสมเป็นกระบวนการตัดสินใจที่ซับซ้อนที่ต้องคำนึงถึงปัจจัยต่างๆ การศึกษาที่ผ่านมานิยมใช้กระบวนการวิเคราะห์แบบลำดับชั้น (Analytic Hierarchy Process: AHP) ในการประเมินพื้นที่เหมาะสม แบบจำลองการตัดสินใจที่ใช้ AHP นั้นมีข้อจำกัดเนื่องจากในบางครั้งการตัดสินใจไม่จำเป็นต้องมีรูปแบบโครงสร้างลำดับชั้นเสมอไป โดยองค์ประกอบการตัดสินใจในลำดับชั้นนั้นๆ อาจมีความเกี่ยวข้องหรือสัมพันธ์กับองค์ประกอบในลำดับชั้นที่สูงกว่าหรือต่ำได้ รวมถึงไม่สามารถคำนึงถึงผลกระทบแบบย้อนกลับได้ กระบวนการวิเคราะห์เชิงโครงข่าย (Analytic Network Process: ANP) สามารถจัดการความสัมพันธ์ระหว่างเกณฑ์การตัดสินใจ และผลกระทบที่มีต่อกันและระหว่างเกณฑ์การตัดสินใจกับทางเลือก ซึงเทคนิค ANP สามารถลดข้อผิดพลาดของ AHP ปัจจัยที่ส่งผลต่อการเลือกพื้นที่เหมาะสมสำหรับการปลูกปาล์มน้ำมัน ในการศึกษาครั้งนี้ ประกอบด้วย ปัจจัยสภาพภูมิอากาศ สภาพภูมิประเทศ ลักษณะทางกายภาพและเคมีของดิน ภัยพิบัติ และเศรษฐกิจ-สังคม สำหรับเทคนิคที่ใช้ในการศึกษาคือ ANP ในการประเมินลำดับความสำคัญของปัจจัยที่ใช้ในการประเมินพื้นที่เหมาะสมและนำระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์ มาใช้ในการจำแนกและการประเมินความเหมาะสมของที่ดิน การวิเคราะห์ใช้เทคนิคการซ้อนทับ (Overlay technique) ข้อมูลเชิงพื้นที่และการวิเคราะห์ข้อมูลคุณลักษณะ ด้วยวิธีการทางสถิติ เพื่อกำหนดพื้นที่ซึ่งเหมาะสมในการปลูกปาล์มน้ำมัน โดยข้อมูลพื้นที่เหมาะสมสามารถใช้ในการวางแผนสำหรับการเลือกพื้นที่ปลูกปาล์มน้ำมันในอนาคตได้ หลักการในการหาพื้นที่เหมาะสมปลูกปาล์มน้ำมัน ปัจจัยและเกณฑ์ที่เหมาะสมสำหรับการปลูกปาล์มน้ำมัน โดยนำปัจจัยที่ได้ไปจัดกลุ่ม ปัจจัยที่มีลักษณะคล้ายกันจัดให้อยู่ในกลุ่มเดียวกัน ซึ่งเรียกว่า กลุ่มปัจจัยหลัก (Clusters) ซึ่งมี [...]

By |2021-06-17T02:38:00+07:00November 11th, 2020|Research|0 Comments

การตรวจนับและทำนายสุขภาพต้นปาล์มน้ำมัน

การพัฒนาโมเดลสำหรับตรวจนับต้นและทำนายสุขภาพต้นปาล์มน้ำมัน ปัจจุบันเกษตรกรยังคงขาดความรู้ในการให้ปุ๋ยและจัดการแปลงอย่างถูกวิธี จึงทำให้ได้ผลผลิตน้อย มีค่าใช้จ่ายสูงในการจ้างแรงงานและค่าทรัพยากรที่ใช้ในการดูแลแปลงปาล์มน้ำมัน เช่น ปุ๋ย ยาฆ่าแมลง ยาป้องกันโรค เป็นต้น ในการเดินสำรวจแปลงด้วยแรงงานคนในแปลงปาล์มที่มีขนาดใหญ่ ต้องใช้เวลานานและอาจทำให้มีต้นปาล์มหลายต้นที่เป็นโรคและขาดธาตุอาหารเนื่องจากการดูแลไม่ทั่วถึง ซึ่งจะทำให้ผลผลิตปาล์มน้อยลงและอาจทำให้มีค่าใช้จ่ายในการดูแลและจัดการแปลงขึ้นได้ เพราะฉะนั้น การสำรวจแปลงปาล์มน้ำมันและประเมินสุขภาพของต้นปาล์มน้ำมันในพื้นที่เป็นสิ่งสำคัญที่จะทำให้เกษตรกรมีผลผลิตปาล์มน้ำมันที่ดีและลดค่าใช้จ่ายในการดูแลแปลง เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ซึ่งประกอบด้วยโครงข่ายประสาทแบบคอนโวลูชัน (Convolutional Neural Network) หลายๆ ชั้น ได้ถูกนำมาใช้ในการงานวิจัยนี้ เพื่อจำแนกสุขภาพต้นปาล์มและตรวจนับปาล์มต้นอัตโนมัติ ซึ่งเป็นเทคนิคที่ให้ความแม่นยำสูงหากมีข้อมูลสำหรับให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จำนวนมากพอและเป็นข้อมูลภาพที่มีคุณภาพ โดยโครงการได้นำภาพถ่ายทางอากาศรายละเอียดสูงจากอากาศยานไร้คนขับที่ได้ทำการบินสำรวจในพื้นที่ศึกษามาใช้ในการพัฒนาระบบ ภาพถ่ายทางอากาศที่นำมาใช้จะเป็นภาพที่ทำการต่อภาพและปรับแก้ความบิดเบี้ยวของภาพแล้ว (Orthophoto) ซึ่งภาพที่ได้จะมีค่าพิกัดทางภูมิศาสตร์ การใช้ภาพถ่ายทางอากาศรายละเอียดสูงจากอากาศยานไร้คนขับในงานการสำรวจสุขภาพต้นปาล์ม มีข้อดีดังต่อไปนี้ • สามารถบินสำรวจซ้ำที่เดิมได้บ่อยกว่าดาวเทียม • ไม่มีเมฆปรากฏบนภาพที่ถ่ายได้ • สามารถบินถ่ายภาพได้รายละเอียดสูงระดับเซนติเมตร • ต้นปาล์มจะแสดงอาการขาดธาตุอาหารออกทางใบปาล์ม ซึ่งสามารถมองเห็นได้บนภาพถ่ายจาก UAV • ได้ภาพที่มีระบบพิกัดทางภูมิศาสตร์ ในส่วนของการพัฒนาระบบตรวจนับต้นและทำนายสุขภาพต้นปาล์มน้ำมันอัตโนมัติ ปัจจุบันกำลังอยู่ในขั้นตอนการพัฒนาระบบและโมเดลให้มีความแม่นยำสูงและมีความรวดเร็วในการประมวลผล ได้มีการนำโมเดล RetinaNet (Tsung-Yi Lin et al. , [...]

By |2021-06-17T09:21:59+07:00November 11th, 2020|Research|0 Comments

ข้อมูลเศรษฐกิจและสังคม

ข้อมูลเศรษฐกิจและสังคมของเกษตรกรผู้ปลูกปาล์มน้ำมันในโครงการ มาจากการสัมภาษณ์และทำแบบสอบถามในปี พ.ศ. 2562 กลุ่มตัวอย่าง ได้แก่ เกษตรกรผู้ปลูกปาล์มน้ำมันจำนวน 150 คน ในพื้นที่จังหวัดสุราษฎร์ธานี และการสำรวจภาคสนามเพื่อเก็บข้อมูลเชิงพื้นที่ เช่น พิกัดตำแหน่งแปลงปลูกปาล์มน้ำมันของเกษตรกรในโครงการ พิกัดลานเท และพิกัดโรงงานสกัดปาล์มน้ำมัน ดูข้อมูลเชิงพื้นที่บนระบบแผนที่ออนไลน์ ส่วนที่ 1 ข้อมูลทั่วไป ส่วนที่ 2 ข้อมูลภูมิหลังของเกษตรกร ส่วนที่ 3 ข้อมูลสวนปาล์มน้ำมัน [...]

By |2021-06-15T09:09:15+07:00November 11th, 2020|Statistic|0 Comments

อบรมเกษตรกร : 29 สิงหาคม 2562

“การพัฒนาระบบเทคโนโลยีภูมิสารสนเทศและนวัตกรรมเกษตรแม่นยำเพื่อการบริหารจัดการสวนปาล์มน้ำมัน” ในวันที่ 29 สิงหาคม 2562 เวลา 08.30 เป็นต้นไป ณ ศพก.ปลายพระยาและแปลงเรียนรู้เกษตรอัจฉริยะปาล์มน้ำมัน ตำบลปลายพระยา อำเภอปลายพระยา จังหวัดกระบี่

By |2021-06-10T16:10:06+07:00August 29th, 2019|news|0 Comments

ภาพถ่ายทางอากาศจากอากาศยานไร้คนขับ

การวางแผนการบินและการทำแผนที่ด้วยอากาศยานไร้คนขับ การสำรวจด้วยอากาศยานไร้คนขับประกอบด้วยการทำงานส่วนใหญ่ ๆ 3 ส่วน ได้แก่ งานประเมินความต้องการของผู้ใช้  งานสำรวจในภาคสนาม และงานประมวลผล ซึ่งต้องใช้ความเข้าใจในการปฏิบัติงานเพื่อให้ได้ข้อมูลแผนที่และค่าพิกัดเชิงตำแหน่งที่ถูกต้องตามหลักการ  ทั้งนี้งานภาคสนามของการสำรวจด้วยอากาศยานไร้คนขับได้รวมงานวางแผนการบินถ่ายภาพทางอากาศ ส่วนงานประมวลผล ได้แก่ การประมวลผลภาพถ่าย, การตรวจสอบคุณภาพผลลัพธ์ และการส่งออกข้อมูลเพื่อการนำไปใช้ในงานด้านต่างๆ เนื่องจากขอบเขตของพื้นที่แปลงใหญ่ที่ทางโครงการวิจัยกำหนดไว้มีส่วนซ้อนทับกับพื้นที่ห้ามบินในรัศมี 5 กม. จากสนามบินสุราษฎร์ธานี  (AERO DOME) ดังนั้นก่อนทำการสำรวจต้องมีกระบวนการขออนุญาตไปยัง การท่าอากาศยานสุราษฎร์ธานี โดยต้องกำหนดรายละเอียดในการขออนุญาตรายละเอียดดังต่อไปนี้ เพื่อขอใบอนุญาตการปล่อยอากาศยาน(NOTAM) เอกสารเหตุผลการขอขึ้นบินสำรวจโดยอากาศยานไร้คนขับ ขอบเขตพื้นที่ที่จะบินและเขตพื้นที่ซ้อนทับ ตำแหน่งอ้างอิงจุดปล่อยอากาศยาน : โรงเรียนวัดเขาศรีวิชัย ต.ศรีวิชัย อ.พุนพิน จ.สุราษฎร์ธานี พิพัดทางภูมิศาสตร์ของจุดปล่อยอากาศยาน 9° 9'63"N 99°13'28.11"E ทิศทางที่จะทำปล่อยอากาศยาน: 60N ระยะทางจากพิกัดปล่อยอากาศยานไปยังท่าอากาศยานสุราษฎร์ธานี49 Nautical Miles เพดานบินสูงสุด 700 ฟุต ในขั้นตอนการดำเนินการในการสำรวจก่อนทำการขึ้นบินในช่วงเวลาเช้า ผู้ควบคุมอากาศยานต้องติดต่อยืนยันก่อนทำการปล่อยอากาศยานโดยจะต้องประสานงานกับท่าอากาศยานสุราษฎร์ธานี  และหอบังคับการบินตามลำดับก่อน  [...]

By |2021-06-10T12:28:14+07:00July 2nd, 2015|Research|0 Comments

การคาดการณ์ผลผลิตปาล์มน้ำมัน

การคาดการณ์ผลผลิตปาล์มน้ำมันมีความสำคัญอย่างมากต่อการวางแผนเพื่อการบริหารจัดการแปลงปลูก ปัจจุบันมีการศึกษาและพัฒนาแบบจำลองเพื่อการคาดการณ์ผลผลิตพืชหลากหลายแบบจำลอง ส่วนแบบจำลองเพื่อการคาดการณ์ผลผลิตปาล์มน้ำมัน ที่นิยม ได้แก่ APSIM PALMSIM และ PySawit โดยแบบจำลองทั้ง 3 แตกต่างกันในเรื่องของภาษาคอมพิวเตอร์ที่ใช้ในการพัฒนา ปัจจัยนำเข้า สมการที่ใช้ในการวิเคราะห์ ฯ ซึ่งแบบจำลองที่นิยมในประเทศแถบเส้นศูนย์ คือ PALMSIM และ PySawit ทั้งนี้เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เหมาะสมกับพื้นที่ศึกษามากที่สุด แบบจำลอง PALMSIM และ PySawit มีการนำเอาข้อมูลประกอบ เข้ามาเป็นปัจจัยในการคาดการณ์ผลผลิตของปาล์มน้ำมันรายแปลง เช่น ข้อมูลสถาพอากาศ ข้อมูลพืช ข้อมูลดิน เป็นต้น ซึ่งจำเป็นต้องมีการจัดเตรียมข้อมูลเพื่อใช้ในการประมวลผลให้ได้ข้อมูลคาดการณ์ผลผลิตด้วยแบบจำลองทั้งสอง สำหรับงานวิจัยและพัฒนาภายใต้โครงการนี้ คณะผู้วิจัยทำการศึกษาแบบจำลองด้านการคาดการณ์ผลผลิตปาล์มน้ำมัน จากนั้นมีการรวบรวมและจัดเตรียมข้อมูลที่จำเป็น และทดลองประมวลผลด้วยชุดข้อมูลที่ต้องใช้สำหรับแบบจำลอง ซึ่งเป็นข้อมูลเฉพาะพื้นที่ศึกษา รวมถึงมีการตรวจสอบความคลาดเคลื่อนของแบบจำลองทั้งสอง เพื่อให้ได้แบบจำลองที่ให้ค่าความถูกต้องมากที่สุด โดยขั้นตอนหลักในการศึกษาสามารถสรุปได้ดังต่อไปนี้ การรวบรวมข้อมูลรายวันและข้อมูลค่าตัวแปรที่นำมาใช้สำหรับแบบจำลอง การปรับแก้ข้อมูลรายวันและข้อมูลค่าตัวแปรให้ตรงตามรูปแบบของแบบจำลอง การประมวลผลแบบจำลองเพื่อคาดการณ์ผลผลิตปาล์มน้ำมันด้วยแบบจำลอง PALMSIM และ PySawit การแปลงหน่วยผลลัพธ์การคาดการณ์จากแบบจำลอง การเปรียบเทียบหาความคลาดเคลื่อนของแบบจำลองทั้งสอง เมื่อได้แบบจำลองที่ให้ความถูกต้องแมนย่ำและมีความเหมาะสมกับการประยุกต์ใช้สำหรับการคาดการณ์ผลผลิตปาล์มน้ำมันในภูมิภาคของไทย คณะผู้วิจัยจึงได้ทำการทดสอบแบบจำลองและมีการปรับค่าตัวแปรต่างๆ รวมถึงปรับเปลี่ยนข้อมูลนำเข้ารายวันเพื่อให้ได้ค่าความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากที่สุด จากผลการทดลองพบว่า แบบจำลอง [...]

By |2021-06-16T16:24:21+07:00July 2nd, 2015|Research|0 Comments

แนวทางการปฏิบัติเป็นเลิศ

การจัดการสวนปาล์มน้ำมันที่เป็นเลิศ (Oil Palm Best Management Practices; BMP) คือวิธีการและเทคนิคทางการเกษตร (การจัดการสวน การจัดการความสมบูรณ์ของต้นปาล์มน้ำมัน และการควบคุมการเก็บเกี่ยว) ซึ่งเป็นวิธีการที่สามารถปฏิบัติได้ในแปลงเกษตรกร ประหยัด และเป็นประโยชน์มากที่สุดในการลดช่องว่าง (Yield Gap) ระหว่างผลผลิตของสวนปาล์มน้ำมันที่เกิดขึ้นจริง กับ ผลผลิตสูงสุด (ผลผลิตที่เกิดขึ้นจากการจัดการที่เหมาะสม) ในขณะเดียวกันการจัดการสวนที่เป็นเลิศสามารถลดผลกระทบของระบบการผลิตต่อสิ่งแวดล้อม (Fairhurst and Griffiths, 2014) โดยการใช้ปัจจัยการผลิต (พันธุ์ปาล์มน้ำมัน ปุ๋ย และสารเคมี) และทรัพยากรการผลิต (แรงงาน เครื่องจักรกลการเกษตร สภาพภูมิอากาศ และ ที่ดิน) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเน้นการจัดการทางการเกษตร โดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้ปัจจัยการผลิต และทรัพยากรอื่น ๆ อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อลดช่องว่างของผลผลิตซึ่งมีกระบวนการการจัดการแบบมีขั้นตอน ซึ่งเป็นการจัดการสวนปาล์มน้ำมันอย่างแม่นยำ (precision agriculture) และเป็นการผลิตปาล์มน้ำมันที่ยั่งยืน โดยมีแนวคิดหลัก (Donough et al., 2011) ดังนี้ 1. การเก็บเกี่ยวผลผลิต (Yield [...]

By |2021-06-16T16:23:17+07:00July 2nd, 2015|BMP|0 Comments
Go to Top