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 [...]

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. , [...]

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  [...]

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 [...]

การศึกษาการใช้ที่ดินจังหวัดสุราษฎร์ธานีและจังหวัดกระบี่ สามารถทำให้เข้าใจถึงแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินตั้งแต่อดีตจนถึงปัจจุบันได้ โดยในปัจจุบันเทคโนโลยีการรับรู้ระยะไกล (Remote Sensing) สามารถช่วยให้การสำรวจพื้นที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นกว่าการสำรวจภาคสนามซึ่งเป็นวิธีดั้งเดิม โดยสามารถสำรวจได้ครอบคลุมพื้นที่บริเวณกว้าง มีข้อมูลย้อนหลัง ประหยัดเวลาและค่าใช้จ่ายในการทำงานเมื่อเทียบกับการสำรวจภาคสนาม โครงการวิจัยนี้จึงได้ทำการสำรวจการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและสิ่งปกคลุมดินของพื้นที่ โดยใช้ข้อมูลภายถ่ายจากดาวเทียมในการวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน และประเมินแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและสิ่งปกคลุมดินของจังหวัดสุราษฎร์ธานี และจังหวัดกระบี่ จากการตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ มีความแม่นยำเฉลี่ย 85.2 % ข้อมูลและเครื่องมือที่ใช้ ภาพถ่ายจากดาวเทียม LANDSAT 8 ข้อมูลขอบเขตการปกครองระดับจังหวัด จังหวัดสุราษฎร์ธานีและจังหวัดกระบี่ ข้อมูลการใช้ที่ดินออนไลน์ของกรมพัฒนาที่ดิน โปรแกรม ArcGIS 10.7.1 โปรแกรม eCognition โปรแกรม QGIS Desktop ขั้นตอนการศึกษา ในการศึกษาการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินและสิ่งปกคลุมดิน มีขั้นตอนการศึกษาที่สำคัญดังต่อไปนี้ การเก็บรวมรวบข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียม Landsat ถูกดาวน์โหลดผ่าน Google cloud storage การลบเมฆออกจากภาพดาวเทียม (cloud masking) โดยใช้เครื่องมือ Cloud Masking ในโปรแกรม Q-GIS 3.16 การปรับแก้เชิงรังสีของข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียม เนื่องจากปริมาณเมฆปกคลุมหนาแน่นจะทำให้ได้ค่าการสะท้อนที่ไม่ได้มาจากพื้นผิวโลกโดยตรงจึงต้องทำการแก้ปัญหา ภาพถ่ายจากดาวเทียมที่ทำการดาวน์โหลดมาจะถูกแยกออกเป็นแต่ละแบนด์ จึงทำการรวมทุกแบนด์ของภาพถ่ายจากดาวเทียม [...]