วันพุธที่ 3 ธันวาคม พ.ศ. 2557
นิยามในการสำรวจจากระยะไกล (Remote Sensing)
การสำรวจจากระยะไกล (Remote Sensing) เป็นวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีแขนงหนึ่งที่ใช้ในการบ่งบอก จำแนก หรือวิเคราะห์คุณลักษณะของวัตถุต่างๆ โดยปราศจากการสัมผัสโดยตรงRemote Sensing เป็นศัพท์เทคนิคที่ใช้เป็นครั้งแรกในประเทศสหรัฐอเมริกาในปี พ.ศ.2503 ซึ่งมีความหมายรวมถึงการทำแผนที่ การแปลภาพถ่ายธรณีวิทยาเชิงภาพถ่ายและอื่นๆ การใช้คำ Remote Sensing เริ่มแพร่หลายนับตั้งแต่ได้มีการส่งดาวเทียม LANDSAT-1 ซึ่งเป็นดาวเทียมสำรวจทรัพยากรธรรมชาติดวงแรกขึ้นในปี พ.ศ.2515 พลังงานแม่เหล็กไฟฟ้าที่สะท้อน หรือแผ่ออกจากวัตถุเป็นต้นกำเนิดของข้อมูลการสำรวจจากระยะไกล นอกจากนี้ตัวกลางอื่นๆ เช่น ความโน้มถ่วง หรือสนามแม่เหล็ก ก็อาจนำมาใช้ในการสำรวจจากระยะไกลได้เช่นกัน
เราสามารถหาคุณลักษณะของวัตถุได้จากลักษณะการสะท้อน หรือการแผ่พลังงานแม่เหล็กไฟฟ้าจากวัตถุนั้นๆ คือ วัตถุแต่ละชนิดจะมีลักษณะการสะท้อนแสง หรือการแผ่รังสีที่เฉพาะตัวและแตกต่างกันไป ถ้าวัตถุ หรือสภาพแวดล้อมเป็นคนละประเภทกัน การสำรวจจากระยะไกลจึงเป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในการจำแนกและเข้าใจวัตถุ หรือสภาพแวดล้อมต่างๆ จากลักษณะเฉพาะตัวในการสะท้อนแสงหรือแผ่รังสี เครื่องมือที่ใช้วัดค่าพลังงานแม่เหล็กไฟฟ้าที่สะท้อนหรือแผ่ออกจากวัตถุ เรียกว่า เครื่องวัดจากระยะไกล (Remote Sensor) หรือ เครื่องวัด (Sensor) ตัวอย่างเช่น กล้องถ่ายรูป หรือเครื่องกวาดภาพ (Scanner) สำหรับยานพาหนะที่ใช้ติดตั้งเครื่องวัดเรียกว่า ยานสำรวจ (Platform) ได้แก่ เครื่องบิน หรือดาวเทียม สำหรับข้อมูลที่สำรวจจากระยะไกลนั้นจะผ่านกระบวนการวิเคราะห์แบบอัตโนมัติด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์และการแปลด้วยสายตาแล้วจึงนำไปประยุกต์ใช้ในด้านเกษตร การใช้ที่ดิน ป่าไม้ ธรณีวิทยา อุทกวิทยา สมุทรศาสตร์ อุตุนิยมวิทยาและสภาวะแวดล้อม
การสำรวจจากระยะไกลด้วยดาวเทียม
ภาพถ่ายดาวเทียม (Satellite Imagery) เป็นข้อมูลที่ได้จากการสำรวจจากระยะไกลประเภทหนึ่ง โดยมีคุณสมบัติพิเศษหลายประการ เช่น สามารถถ่ายภาพคลุมบริเวณกว้างมีขนาดเกินกว่า 100 กิโลเมตรขึ้นไป ให้ภาพที่สำรวจพื้นที่บริเวณกว้างในขณะเวลาเดียวกันและสามารถถ่ายภาพซ้ำบริเวณเดิมของแต่ละรอบโคจร ทำให้สามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงสิ่งที่เรากำลังสนใจและศึกษาได้
ดาวเทียมสำรวจทรัพยากรธรรมชาติ
 |
การสำรวจจากระยะไกลด้วยดาวเทียม
ภาพถ่ายดาวเทียม (Satellite Imagery) เป็นข้อมูลที่ได้จากการสำรวจจากระยะไกลประเภทหนึ่ง โดยมีคุณสมบัติพิเศษหลายประการ เช่น สามารถถ่ายภาพคลุมบริเวณกว้างมีขนาดเกินกว่า 100 กิโลเมตรขึ้นไป ให้ภาพที่สำรวจพื้นที่บริเวณกว้างในขณะเวลาเดียวกันและสามารถถ่ายภาพซ้ำบริเวณเดิมของแต่ละรอบโคจร ทำให้สามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงสิ่งที่เรากำลังสนใจและศึกษาได้
ดาวเทียมสำรวจทรัพยากรธรรมชาติ
 |
ดาวเทียมสำรวจทรัพยากรธรรมชาติให้ข้อมูลแก่ผู้ใช้ ซึ่งเป็นประโยชน์ในการสำรวจพื้นแผ่นดิน การเฝ้าตรวจสภาวะแวดล้อมและการจัดการทรัพยากร ได้แก่ดาวเทียม LANDSAT ดาวเทียม SPOT ดาวเทียม MOS เป็นต้น
การใช้ประโยชน์จากดาวเทียม
ในปัจจุบันการใช้ดาวเทียมในการศึกษาข้อมูลจากระยะไกลนับว่ามีความสำคัญ ซึ่งให้ประโยชน์หลายประการด้วยกัน ทางด้านป่าไม้ เช่น การศึกษาระบบนิเวศป่าชายเลน สภาพการใช้ประโยชน์ที่ดิน ทางด้านสมุทรศาสตร์ เช่น การทำแผนที่ชายฝั่ง การศึกษาการไหลเวียนของกระแสน้ำ การศึกษาปรากฏการณ์ผิวหน้าน้ำทะเล การศึกษาความอุดมสมบูรณ์ทางชีวภาพ ซึ่งมีความสัมพันธ์โดยตรงกันแหล่งที่อยู่อาศัยของสัตว์น้ำ ดาวเทียมมีคุณสมบัติพิเศษในการศึกษาข้อมูลจากระยะไกลหลายประการ สามารถถ่ายภาพคลุมบริเวณกว้างขนาดเกินกว่า 100 กิโลเมตรขึ้นไป สามารถถ่ายภาพซ้ำบริเวณเดิมของแต่ละรอบโคจร ทำให้สามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงได้ และให้ภาพที่แสดงลักษณะคลุมบริเวณกว้างในเวลาเดียวกัน
การใช้ประโยชน์จากดาวเทียม
ในปัจจุบันการใช้ดาวเทียมในการศึกษาข้อมูลจากระยะไกลนับว่ามีความสำคัญ ซึ่งให้ประโยชน์หลายประการด้วยกัน ทางด้านป่าไม้ เช่น การศึกษาระบบนิเวศป่าชายเลน สภาพการใช้ประโยชน์ที่ดิน ทางด้านสมุทรศาสตร์ เช่น การทำแผนที่ชายฝั่ง การศึกษาการไหลเวียนของกระแสน้ำ การศึกษาปรากฏการณ์ผิวหน้าน้ำทะเล การศึกษาความอุดมสมบูรณ์ทางชีวภาพ ซึ่งมีความสัมพันธ์โดยตรงกันแหล่งที่อยู่อาศัยของสัตว์น้ำ ดาวเทียมมีคุณสมบัติพิเศษในการศึกษาข้อมูลจากระยะไกลหลายประการ สามารถถ่ายภาพคลุมบริเวณกว้างขนาดเกินกว่า 100 กิโลเมตรขึ้นไป สามารถถ่ายภาพซ้ำบริเวณเดิมของแต่ละรอบโคจร ทำให้สามารถติดตามการเปลี่ยนแปลงได้ และให้ภาพที่แสดงลักษณะคลุมบริเวณกว้างในเวลาเดียวกัน
ระบบการสำรวจจากระยะไกล (Remote Sensing System) ถ้าแบ่งตามแหล่งกำเนิดพลังงานที่ก่อให้เกิดคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า มี 2 กลุ่มใหญ่ คือ
1. Passive remote sensing เป็นระบบที่ใช้กันกว้างขวางตั้งแต่เริ่มแรกจนถึงปัจจุบัน โดยมีแหล่ง พลังงานที่เกิดตามธรรมชาติ คือ ดวงอาทิตย์เป็นแหล่งกำเนิดพลังงาน ระบบนี้จะรับและบันทึกข้อมูลได้ ส่วนใหญ่ในเวลากลางวัน และมีข้อจำกัดด้านภาวะอากาศไม่สามารถรับข้อมูลได้ในฤดูฝนหรือเมื่อมีเมฆหมอกฝน
2. Active remote sensing เป็นระบบที่แหล่งพลังงานเกิดจากการสร้างขึ้นในตัวของเครื่องมือสำรวจ เช่น ช่วงคลื่นไมโครเวฟที่สร้างในระบบเรดาห์ แล้วส่งพลังงานนั้นไปยังพื้นที่เป้าหมาย ระบบนี้ สามารถทำการรับและบันทึกข้อมูล ได้โดยไม่มีข้อจำกัดด้านเวลา หรือ ด้านสภาวะภูมิอากาศ คือสามารถรับส่งสัญญาณได้ทั้งกลางวันและกลางคืน อีกทั้งยังสามารถทะลุผ่านกลุ่มเมฆ หมอก ฝนได้ในทุกฤดูกาลในช่วงแรกระบบ passive remote sensing ได้รับการพัฒนามาก่อน และยังคงใช้กันอย่างแพร่หลายในปัจจุบัน ส่วนระบบ active remote sensing มีการพัฒนาจากวงการทหาร แล้วจึงเผยแพร่เทคโนโลยีนี้ต่อกิจการพลเรือนในช่วงหลัง การสำรวจในด้านนี้ได้รับความสนใจมากขึ้นโดยเฉพาะกับประเทศในเขตร้อนที่มีปัญหาเมฆ หมอก ปกคลุมอยู่เป็นประจำ
แหล่งอ้างอิงข้อมูล
บทความพิเศษ NEWS .การสำรวจจากระยะไกล (Remote Sensing).[ออนไลน์]. เข้าถึงได้จาก: http://www.electron.rmutphysics.com/news/index.php?option=com_content&task=view&id=2276.18 พฤศจิกายน 2557.
sweedwhan .การรับรู้จากระยะไกล.[ออนไลน์] .เข้าถึงได้จาก: http://remotesensingrs.blogspot.com.18 พฤศจิกายน 2557.
หลักการทำงานของการสำรวจจากระยะไกล (Remote Sensing)
หลักการของ Remote Sensing ประกอบด้วยกระบวนการ 2 กระบวนการ ดังต่อไปนี้คือ
1. การได้รับข้อมูล (Data Acquisition) เริ่มตั้งแต่พลังงานแม่เหล็กไฟฟ้าจากแหล่งกำเนิดพลังงาน เช่น ดวงอาทิตย์ เคลื่อนที่ผ่านชั้นบรรยากาศ, เกิดปฏิสัมพันธ์กับวัตถุบนพื้นผิวโลก และเดินทางเข้าสู่เครื่องวัด/อุปกรณ์บันทึกที่ติดอยู่กับยานสำรวจ (Platform) ซึ่งโคจรผ่าน ข้อมูลวัตถุหรือปรากฏการณ์บนพื้นผิวโลกที่ถูกบันทึกถูกแปลงเป็นสัญญาณอิเล็กทรอนิกส์ส่งลงสู่สถานีรับภาคพื้นดิน (Receiving Station)และผลิตออกมาเป็นข้อมูลในรูปแบบของข้อมูลเชิงอนุมาน (Analog Data) และข้อมูลเชิงตัวเลข(DigitalData)เพื่อนำไปนำวิเคราะห์ข้อมูลต่อไป
2.การวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) ประกอบด้วย
2.1 การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยสายตา (Visual Interpretation)
การแปลตีความข้อมูลภาพจากดาวเทียมด้วยสายตาข้อมูลที่นำมาแปลตีความหรือจำแนกประเภทข้อมูลภาพจากดาวเทียมด้วยตา เป็น ข้อมูลที่อยู่ในรูปของภาพพิมพ์หรือฟิล์ม โดยภาพแต่ละช่วงคลื่นของการบันทึกภาพ อยู่ในลักษณะขาวดำจึงยากต่อการแปลตีความหมาย ด้วยสายตา การเลือกใช้ภาพสีผสม ซึ่งได้มีการเน้นข้อมูลภาพ (Enhancement) ให้สามารถจำแนกประเภทข้อมูลได้ชัดเจนและง่ายขึ้นนั้น สามารถทำได้โดยกำหนดสีของแต่ละช่วงคลื่นเลียนแบบระบบธรรมชาติ แล้วนำภาพที่ได้ให้แสงสีแล้วนี้ มารวมกัน 3 ภาพ (3 ช่วงคลื่น) เพื่อให้เกิดเป็นภาพสีผสมขึ้น ในช่วงคลื่นสั้นและยาว โดยใช้แสงสีน้ำเงิน เขียวและแดง ตามลำดับของแสงช่วงคลื่นที่สายตาสามารถมองเห็น จึงถึงช่วงคลื่นอินฟาเรด ภาพสีผสมที่ปรากฏให้เห็น คือ พืชพรรณ ต่างๆ จะปรากฏเป็นสีแดงหรือสีเขียว เนื่องจากปฏิกิริยาการสะท้อนสูง ที่คลื่นช่วงยาว ภาพที่พืชปรากฏสีแดง เรียกว่า ภาพสีผสมเท็จ (False Colour Composite – FCC) และภาพที่พืชปรากฏเป็นสีเขียว เรียกว่า ภาพผสมจริง (True Colour)
องค์ประกอบในการแปลและตีความภาพถ่ายจากดาวเทียมด้วยสายตา
1) สีและระดับความเข้มของสี (Colour tone and brightness)
2) รูปร่าง (Shape)
3) ขนาด (Size)
4) รูปแบบ (Pattern)
5) ความหยาบละเอียดของเนื้อภาพ (Texture)
6) ความสัมพันธ์กับตำแหน่งและสิ่งแวดล้อม (Location and Association)
7) การเกิดเงา (Shadow)
8) การเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล (Temporal change)
9) ระดับสี (Tone)
นอกจากองค์ประกอบดังกล่าวแล้ว สิ่งที่จะช่วยในการแปลความหมายได้ถูกต้องมากขึ้นได้แก่ ลักษณะภูมิประเทศและการเลือกภาพในช่วงเวลาที่เหมาะสม หลักการวิเคราะห์ภาพถ่ายจากดาวเทียมด้วยสายตา ควรดำเนินการแปลและตีความจากสิ่งที่เห็นได้ง่าย ชัดเจนและคุ้นเคยเสียก่อนแล้วจึงพยายามวินิจฉัยในสิ่งที่จำแนกได้ยาก ไม่ชัดเจนในภายหลัง หรือเริ่มจากระดับหยาบๆก่อนแล้วจึงแปลในรายละเอียดที่หลัง
2.2 การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยคอมพิวเตอร์ (Digital Analysis)
วิธีการจำแนกข้อมูลดาวเทียมด้วยระบบคอมพิวเตอร์แบ่งออกได้ 2 วิธี ได้แก่
2.2.1 การจำแนกประเภทข้อมูลแบบกำกับดูแล (Supervised Classification) เป็นวิธีการจำแนกข้อมูลภาพซึ่งจะต้องประกอบด้วยพื้นที่ฝึก (Training areas) การจำแนกประเภทของข้อมูลเบื้องต้น โดยการคัดเลือกเกณฑ์ของการจำแนกประเภทข้อมูล และกำหนดสถิติของของประเภทจำแนกในข้อมูล จากนั้นก็จะทำการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งภาพ และรวบรวมกลุ่มชั้นประเภทจำแนกสถิติคล้ายกันเข้าด้วยกัน เพื่อจัดลำดับขั้นข้อมูลสุดท้าย นอกจากนี้แล้วก็จะมีการวิเคราะห์การจำแนกประเภทข้อมูลลำดับสุดท้าย หรือตกแต่งข้อมูลหลังจากการจำแนกประเภทข้อมูล (Post-classification)
2.2.2 การจำแนกประเภทข้อมูลแบบไม่กำกับดูแล (Unsupervised Classification) เป็นวิธีการจำแนกประเภทข้อมูลที่ผู้วิเคราะห์ไม่ต้องกำหนดพื้นที่ฝึกของข้อมูลแต่ละประเภทให้กับคอมพิวเตอร์ มักจะใช้ในกรณีที่ไม่มีข้อมูลเพียงพอในพื้นที่ที่การจำแนก หรือผู้ปฏิบัติไม่มีความรู้ความเคยชินในพื้นที่ที่ศึกษา วิธีการนี้สามารถทำได้โดยการสุ่มตัวอย่างแบบคละ แล้วจึงนำกลุ่มข้อมูลดังกล่าวมาแบ่งเป็นประเภทต่างๆ
แหล่งอ้างอิงข้อมูล
สำนักงานคณะกรรมการวิจัยแห่งชาติ กระทรวงวิทยาศาสตร์ เทคโนโลยีและสิ่งแวดล้อม .(2538). "จากห้วงอวกาศสู่พื้นแผ่นดินไทยฉบับย่อ".การสำรวจข้อมูลระยะไกล (Remote Sensing).[ออนไลน์]
. เข้าถึงได้จาก: http://civil11korat.tripod.com/Data/RS.htm#r3.18 พฤศจิกายน 2557.
sweedwhan .การรับรู้จากระยะไกล.[ออนไลน์] .เข้าถึงได้จาก: http://remotesensingrs.blogspot.com.18 พฤศจิกายน 2557.
. เข้าถึงได้จาก: http://civil11korat.tripod.com/Data/RS.htm#r3.18 พฤศจิกายน 2557.
sweedwhan .การรับรู้จากระยะไกล.[ออนไลน์] .เข้าถึงได้จาก: http://remotesensingrs.blogspot.com.18 พฤศจิกายน 2557.
การประยุกต์ใช้ในการสำรวจจากระยะไกล (Remote Sensing)
การใช้ที่ดิน
· รีโมทเซนซิง สามารถใช้แปล รูปแบบการใช้ที่ดินประเภทต่างๆ และนำผลลัพธ์ที่ได้มาจัดทำแผนที่การใช้ที่ดิน
· รีโมทเซนซิง นำมาใช้สนับสนุนติดตามและประเมินแนวโน้มการใช้ที่ดินประเภทต่างๆ เช่น ด้านการเกษตร พื้นที่ป่าไม้ เป็นต้น
·
การเกษตร
· ภาพถ่ายจากดาวเทียมใช้สำรวจบริเวณพื้นที่เพาะปลูกพืชเศรษฐกิจ
เช่น พื้นที่ปลูกข้าว ปาล์มน้ำมัน ยางพารา สัปปะรด อ้อย ข้าวโพด ฯลฯ
เช่น พื้นที่ปลูกข้าว ปาล์มน้ำมัน ยางพารา สัปปะรด อ้อย ข้าวโพด ฯลฯ
· ผลลัพธ์จากการแปลภาพใช้ประเมินการเปลี่ยนแปลงการเพาะปลูกพืชเศรษฐกิจในแง่
ปริมาณ ราคา ช่วงเวลา ฯลฯ
ปริมาณ ราคา ช่วงเวลา ฯลฯ
· ติดตามขอบเขตและความอุดมสมบูรณ์ของพื้นที่ป่าและเขตอนุรักษ์พันธุ์ไม้
· ประเมินบริเวณพื้นที่ที่เหมาะสม
(มีศักยภาพ) ในการปลูกพืชต่าง ๆ เช่น ข้าว ปาล์มน้ำมัน มันสำปะหลัง เป็นต้น
(มีศักยภาพ) ในการปลูกพืชต่าง ๆ เช่น ข้าว ปาล์มน้ำมัน มันสำปะหลัง เป็นต้น
ป่าไม้
· ติดตามการเปลี่ยนแปลงพื้นที่ป่าไม้จากการแปลภาพถ่ายจากดาวเทียม เช่น ป่าดงดิบ ป่าดิบชื้น ป่าเต็งรัง ป่าชายเลน เป็นต้น
· ผลลัพธ์จากการแปลสภาพพื้นที่ป่า เพื่อสำรวจพื้นที่ป่าอุดมสมบูรณ์และป่าเสื่อมโทรม
· นอกจากนี้ยังใช้สำหรับ ติดตามพื้นที่ไฟป่า
และความเสียหายจากไฟป่า
และความเสียหายจากไฟป่า
· ประเมินพื้นที่ที่เหมาะสมสำหรับปลูกป่าทดแทนบริเวณที่ถูกบุกรุก หรือโดนไฟป่า
ธรณีวิทยา
· การใช้ภาพถ่ายจากดาวเทียมแปลสภาพพื้นที่เพื่อจัดทำแผนที่ธรณีวิทยาและโครงสร้างทางธรณี
ซึ่งเป็นข้อมูลที่ต้องใช้เวลาและงบประมาณในการสำรวจ และนำมาสนับสนุนในการพัฒนาประเทศ เช่น เพื่อการประเมินหาแหล่งแร่
แหล่งเชื้อเพลิงธรรมชาติ แหล่งน้ำบาดาล การสร้างเขื่อน เป็นต้น
ซึ่งเป็นข้อมูลที่ต้องใช้เวลาและงบประมาณในการสำรวจ และนำมาสนับสนุนในการพัฒนาประเทศ เช่น เพื่อการประเมินหาแหล่งแร่
แหล่งเชื้อเพลิงธรรมชาติ แหล่งน้ำบาดาล การสร้างเขื่อน เป็นต้น
· การใช้รีโมทเซนซิง มาสนับสนุนการจัดทำแผนที่ภูมิประเทศ
การวางผังเมือง
· ใช้รีโมทเซนซิง ภาพถ่ายจากดาวเทียมรายละเอียดสูง เพื่อใช้ติดตามการขยายตัวของเมือง
· ภาพถ่ายจากดาวเทียมช่วยให้ติดตาม การเปลี่ยนแปลงลักษณะ/รูปแบบ/ประเภทการใช้ที่ดิน
· ใช้ภาพถ่ายรายละเอียดสูง ติดตามระบบสาธารณูปโภค เช่น ระบบคมนาคมขนส่งทางบก ทางน้ำ BTS ไฟฟ้า
เป็นต้น
เป็นต้น
· ผลลัพธ์จากการแปลภาพถ่ายจากดาวเทียมนำมาใช้ในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์วิเคราะห์การพัฒนาสาธารณูปการ
เช่น การจัดสร้าง/ปรับปรุง สถานศึกษา โรงพยาบาล สถานีตำรวจ ดับเพลิง ไปรษณีย์
ห้องสมุด สนามเด็กเล่น สวนสาธารณะ เป็นต้น
เช่น การจัดสร้าง/ปรับปรุง สถานศึกษา โรงพยาบาล สถานีตำรวจ ดับเพลิง ไปรษณีย์
ห้องสมุด สนามเด็กเล่น สวนสาธารณะ เป็นต้น
สิ่งแวดล้อม
· รีโมทเซนซิง ได้ใช้แปลสภาพทรัพยากรชายฝั่งที่เปลี่ยนแปลง เป็นประโยชน์ต่อการศึกษาวิเคราะห์การจัดการทรัพยากรชายฝั่ง
เช่น การพังทลายของดินชายฝั่ง การทำลายป่าชายเลน การทำนากุ้ง การอนุรักษ์ปะการัง
เป็นต้น
เช่น การพังทลายของดินชายฝั่ง การทำลายป่าชายเลน การทำนากุ้ง การอนุรักษ์ปะการัง
เป็นต้น
· ภาพถ่ายจากดาวเทียมในช่วงคลื่น visible ช่วยในการ ศึกษา/ติดตาม/ตรวจสอบความเปลี่ยนแปลงของคุณภาพน้ำ
· ผลลัพธ์จากการแปลภาพนำมาประกอบระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ ในการวิเคราะห์ความรุนแรงของปัญหาคุณภาพสิ่งแวดล้อมทางด้านน้ำ อากาศ เสียง ขยะ และสารพิษ· รีโมทเซนซิงจึงช่วยสนับสนุนการวางแผนพัฒนาคุณภาพสิ่งแวดล้อม
โบราณคดี
ภาพถ่ายจากดาวเทียมรายละเอียดสูง ใช้ติดตามพื้นที่ แหล่งชุมชนโบราณ หรือพื้นที่โบราณสถาน
ภาพถ่ายจากดาวเทียมรายละเอียดสูง ช่วยติดตามเพื่อการบำรุงรักษา คู คันดินรอบชุมชน
สระน้ำหรือบาราย เขื่อน
สระน้ำหรือบาราย เขื่อน
สมุทรศาสตร์และการประมง
รีโมทเซนซิงใช้ในการศึกษาเกี่ยวกับการไหลเวียนของน้ำในท้องทะเล
· ศึกษาตะกอนในทะเลและคุณภาพของน้ำบริเวณชายฝั่ง
เช่น การแพร่ของตะกอนแขวนลอยจากการทำเหมืองแร่ในทะเล
เช่น การแพร่ของตะกอนแขวนลอยจากการทำเหมืองแร่ในทะเล
ศึกษาการประมงด้วยภาพดาวเทียมเรดาร์ที่เห็นพื้นที่ประมงน้ำเค็ม
อุตุนิยมวิทยา/อุบัติภัย
ภาพถ่ายจากดาวเทียม สามารถใช้ถ่ายพื้นที่ที่ได้รับเหตุอุบัติภัย และกำหนดขอบเขตบริเวณที่เกิดอุบัติภัยได้ ติดตามและประเมินผลเสียหายเบื้องต้น
ภาพถ่ายจากดาวเทียมนำมาใช้ศึกษาลักษณะการเกิดและประเมินความรุนแรง
ผลลัพธ์ที่ได้จากการแปลพื้นที่ได้รับผลกระทบ เพื่อการวางแผนช่วยเหลือและฟื้นฟู
การทำแผนที่
ภาพถ่ายจากดาวเทียม ที่ทันสมัยนำมาปรับปรุงแผนที่ภูมิประเทศมาตราส่วนใหญ่ 1:50000 ได้อย่างรวดเร็ว ทันสมัย
· ศึกษาลักษณะการเปลี่ยนแปลง
ทางด้านภูมิประเทศ เส้นทางการคมนาคม หรือสิ่งก่อสร้างที่เกิดขึ้นใหม่
ทางด้านภูมิประเทศ เส้นทางการคมนาคม หรือสิ่งก่อสร้างที่เกิดขึ้นใหม่
· ใช้ในการวางแผน/การมองภาพรวมที่รวดเร็วและถูกต้อง
· จัดทำภาพสามมิติ
ทรัพยากรน้ำ/อุทกวิทยา
รีโมทเซนซิง ใช้ศึกษาแหล่งน้ำทั้งบนบก
ในทะเล น้ำบนดินและใต้ผิวดิน
ในทะเล น้ำบนดินและใต้ผิวดิน
· ศึกษาองค์ประกอบอื่น
ๆ ที่สัมพันธ์กับน้ำ เช่น ปริมาณ คุณภาพ การไหล การหมุนเวียน เป็นต้น
ๆ ที่สัมพันธ์กับน้ำ เช่น ปริมาณ คุณภาพ การไหล การหมุนเวียน เป็นต้น
รีโมทเซนซิง จึงได้นำมาใช้ประโยชน์ต่อการพัฒนาประเทศเป็นอย่างยิ่ง อย่างที่ได้เห็นตัวอย่างข้างต้นมาแล้วนี้
แหล่งอ้างอิงข้อมูล
หน่วยวิจัยระบบภูมิสารสนเทศเพื่อการพัฒนาท้องถิ่น มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ศูนย์รังสิต .(วันที่พิมพ์ข้อมูล 27 สิงหาคม 2549) .ประโยชน์รีโมทเซนซิง .[ออนไลน์]. เข้าถึงได้จาก: http://www.scitu.net/gcom/?p=739 .18 พฤศจิกายน 2557.
การแปลงค่าที่ได้จากการวัดวัตถุ Spectral
Spectro เครื่องตรวจมาตรวัดรังสี Spectrum
Reflectance Spectral ค่าปล่อยพลังงานไว้
Radiance Spectral ค่าที่เก็บพลังงานไว้
ค่า Wavelength
< 4.0 ค่าที่ตาไม่สามารถมองเห็นได้
4.0 - 7.0 ค่าที่ตามองเห็นได้
> 7.0 ค่าที่สะท้อนในช่วงคลื่นอินฟราเรดระยะใกล้ (Near Infrared)
* ดาวเทียม Landsat แต่ละดวงมีค่า Near Infrared ในแบนด์ที่แตกต่างกัน เช่น
Landsat 5 ค่า Near Infrared คือ Band 4
Landsat 8 ค่า Near Infrared คือ Band 4, Band 5 เป็นต้น
Reflectance Spectral ค่าปล่อยพลังงานไว้
Radiance Spectral ค่าที่เก็บพลังงานไว้
ค่า Wavelength
< 4.0 ค่าที่ตาไม่สามารถมองเห็นได้
4.0 - 7.0 ค่าที่ตามองเห็นได้
> 7.0 ค่าที่สะท้อนในช่วงคลื่นอินฟราเรดระยะใกล้ (Near Infrared)
* ดาวเทียม Landsat แต่ละดวงมีค่า Near Infrared ในแบนด์ที่แตกต่างกัน เช่น
Landsat 5 ค่า Near Infrared คือ Band 4
Landsat 8 ค่า Near Infrared คือ Band 4, Band 5 เป็นต้น
ค่าดัชนีพืชพรรณ (Vegetation Index : VI)
ค่าดัชนีพืชพรรณ (Vegetation Index : VI) คือ ค่าที่บอกถึงสัดส่วนของพืชพรรณที่ปกคลุมพื้นผิวโดยคำนวณจากการนำช่วงคลื่นที่เกี่ยวกับพืชพรรณมาทำสัดส่วนซึ่งกันและกัน ซึ่งวิธีการที่นิยมใช้งานมากวิธีหนึ่ง เรียกว่า ค่าความแตกต่างทั่วไปของดัชนีพืชพรรณ (Normalized Difference Vegetation Index : NDVI)
NDVI มีค่าระหว่าง -1 ถึง 1 ช่วยในการแปลผลได้ง่ายขึ้น
NDVI มีค่าระหว่าง -1 ถึง 1 ช่วยในการแปลผลได้ง่ายขึ้น
ค่า NDVI
|
ความหมาย
|
0.60 – 1.00
|
พืชพรรณมีความหนาแน่นมาก
เช่น พื้นที่ป่าไม้
|
0.30
– 0.59
|
พืชพรรณมีอยู่น้อย
เช่น พื้นที่เกษตรกรรม
|
0 – 0.29
|
ไม่มีพืชพรรณปกคลุมอยู่เลย
เช่น พื้นที่แหล่งน้ำ
|
สูตร ค่าความแตกต่างทั่วไปของดัชนีพืชพรรณ (NDVI) คือ
NDVI = NIR – RED
NIR + RED
NIR = ค่าการสะท้อนในช่วงคลื่นอินฟราเรดระยะใกล้ (%)
RED = ช่วงคลื่นตามองเห็นสีแดง (%)
* ในดาวเทียม Landsat มีค่าการสะท้อนในช่วงคลื่นอินฟราเรดระยะใกล้ (Near Infrared) เช่น
Landsat 5 มีค่า Near Infrared คือ Band 4
Landsat 8 มีค่า Near Infrared คือ Band 4, Band 5 เป็นต้น
* ในดาวเทียม Landsat มีค่าการสะท้อนในช่วงคลื่นอินฟราเรดระยะใกล้ (Near Infrared) เช่น
Landsat 5 มีค่า Near Infrared คือ Band 4
Landsat 8 มีค่า Near Infrared คือ Band 4, Band 5 เป็นต้น
ประโยชน์ที่สำคัญของค่าดัชนีพืชพรรณ
1. ศึกษาการกระจายตัวของค่าดัชนีพืชพรรณ
2. จำแนกประเภทของพืชพรรณ รวมไปถึงการเปลี่ยนแปลงตามช่วงเวลาของปริมาณพืชพรรณ
3. ศึกษาสภาวะความแห้งแล้ง และความสมบูรณ์ของพืชพรรณ
4. ใช้ในการคำนวณค่ามวลชีวภาพสัมพันธ์ (Relative Biomass)
แหล่งอ้างอิงข้อมูล
กฤษณะ อิ่มสวาสดิ์ .สื่อการเรียนการสอนวิชา การสำรวจจากระยะไกล 1 (Remote Sensing 1).ค่าดัชนีพืชพรรณ .[PowerPoint] .29 ตุลาคม 2557.Spectral Signature และการสะท้อนช่วงคลื่นของสิ่งปกคลุมผิวโลก
Signature และการสะท้อนช่วงคลื่นของสิ่งปกคลุมผิวโลก
ปฏิสัมพันธ์ที่มีลักษณะเฉพาะตัวของวัตถุบนพื้นผิวโลกใด ๆ ทำให้เกิดคุณสมบัติของความสัมพันธ์ระหว่างพลังงานคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าและวัตถุบนพื้นผิวโลก 4 ประการ ได้แก่
1) วัตถุต่างชนิดจะมีปฏิสัมพันธ์กับคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าแตกต่างกัน – กล่าวคือ ที่ช่วงคลื่นเดียวกัน อาคารสิ่งปลูกสร้างกับพืช จะมีปฏิสัมพันธ์กับช่วงคลื่นนั้นแตกต่างกัน
2) วัตถุชนิดเดียวกันจะมีปฏิสัมพันธ์กับคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าต่างชนิดกันแตกต่างกัน – กล่าวคือ พืชจะมีปฏิสัมพันธ์กับช่วงคลื่นของพลังงานคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าที่ต่างกันนั้นไม่เหมือนกัน
3) ลักษณะปฏิสัมพันธ์ของวัตถุชนิดเดียวกันกับพลังงานคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้าในช่วงเวลาและสิ่งแวดล้อมที่แตกต่างกัน ย่อมจะมีลักษณะที่แตกต่างกัน – เช่น ต้นข้าวที่ต่างวัย คือ ต้นอ่อน และที่กำลังออกรวง ย่อมมีลักษณะปฏิสัมพันธ์กับคลื่นที่ไม่เหมือนกัน
4) วัตถุชนิดเดียวกันจะมีปฏิสัมพันธ์กับพลังงานคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า แสดงในรูปเส้นกราฟมีลักษณะเฉพาะตัว เรียกว่า “ลายเส้นเชิงคลื่น” หรือ “Signature” ซึ่งใช้ประโยชน์ในการตีความและจำแนกวัตถุต่าง ๆ ออกจากกัน
จุดประสงค์หลักในการสำรวจระยะไกลก็เพื่อให้ทราบถึงข้อมูลของวัตถุเป้าหมายที่ต้องการศึกษา ซึ่งวัตถุที่ปกคลุมผิวโลกโดยส่วนใหญ่จะแบ่งออกเป็น 3 กลุ่มใหญ่ ๆ คือ กลุ่มน้ำ กลุ่มพืช รวมทั้งกลุ่มดินและแร่ธาตุ เราจึงควรมีความเข้าใจถึงลักษณะเฉพาะตัว และคุณสมบัติความสัมพันธ์ของสิ่งปกคลุมผิวโลกในแต่ละกลุ่มกับช่วงคลื่นต่าง ๆ ซึ่งข้อสรุปที่จะได้กล่าวต่อไปเป็นผลจากการศึกษาวิจัยของนักวิชาการด้านรีโมทเซนซิงหลายท่าน ทั้งนี้เพื่อใช้เป็นรากฐานความเข้าใจในการแปลตีความสิ่งที่เกี่ยวข้องกับวัตถุเป้าหมายทั้ง 3 กลุ่มดังกล่าว
ลักษณะการสะท้อนของพืชใบเขียว
ลักษณะการสะท้อนของพืชใบเขียว องค์ประกอบสำคัญที่มีอิทธิพลต่อการสะท้อนแสงในแต่ละช่วงคลื่น (Dominant factor controlling leaf reflectance) และองค์ประกอบสำคัญที่มีอิทธิพลต่อการดูดซับในช่วงคลื่นต่างๆ (Primary absorption bands)
1. ในช่วงคลื่น Visible
ปัจจัยสำคัญที่มีอิทธิพลต่อการสะท้อนแสงของพืช คือ pigments (chlorophyll)
Chlorophyll จะดูดซับพลังงานที่ l 0.45 ไมโครเมตร (ช่วงคลื่นสีฟ้า) และ 0.65 ไมโครเมตร (ช่วงคลื่นสีแดง) ทั้งสองช่วงคลื่นจะถูกเรียกว่า Chlorophyll Absorption Bands
พืชมีการสะท้อนแสงมากที่ l 0.54 ไมโครเมตร (ช่วงคลื่นสีเขียว)
ปัจจัยสำคัญที่มีอิทธิพลต่อการสะท้อนแสงของพืช คือ pigments (chlorophyll)
Chlorophyll จะดูดซับพลังงานที่ l 0.45 ไมโครเมตร (ช่วงคลื่นสีฟ้า) และ 0.65 ไมโครเมตร (ช่วงคลื่นสีแดง) ทั้งสองช่วงคลื่นจะถูกเรียกว่า Chlorophyll Absorption Bands
พืชมีการสะท้อนแสงมากที่ l 0.54 ไมโครเมตร (ช่วงคลื่นสีเขียว)
2. ในช่วงคลื่น Near Infrared
ปัจจัยสำคัญที่มีอิทธิพลต่อการสะท้อนแสงของพืช คือ โครงสร้างของใบพืช
พืชจะมีการสะท้อนแสงสูงที่ l 0.75-1.3 ไมโครเมตร
Reflection ประมาณ 45-50 %, Transmission ประมาณ 45-50%, Absorption ประมาณ 5% ในช่วงคลื่น Near Infrared
พืชแต่ละชนิดมีโครงสร้างใบที่ต่างกัน การสะท้อนแสงจึงต่างกันด้วย
ความหนาแน่นของใบ การเรียงตัวของใบก็มีผลเช่นกัน
ปัจจัยสำคัญที่มีอิทธิพลต่อการสะท้อนแสงของพืช คือ โครงสร้างของใบพืช
พืชจะมีการสะท้อนแสงสูงที่ l 0.75-1.3 ไมโครเมตร
Reflection ประมาณ 45-50 %, Transmission ประมาณ 45-50%, Absorption ประมาณ 5% ในช่วงคลื่น Near Infrared
พืชแต่ละชนิดมีโครงสร้างใบที่ต่างกัน การสะท้อนแสงจึงต่างกันด้วย
ความหนาแน่นของใบ การเรียงตัวของใบก็มีผลเช่นกัน
3. ในช่วงคลื่น Middle infrared
ปัจจัยสำคัญที่มีอิทธิพลต่อการสะท้อนแสงของพืช คือ ความชื้นและน้ำในใบของพืช
พืชมีการสะท้อนแสงน้อยที่ l 1.4, 1.9 และ 2.7 ไมโครเมตร ทั้งสามช่วงคลื่นจะถูกเรียกว่า Water Absorption Bands
พืชมีการสะท้อนแสงสูงที่ l 1.6 และ 2.2 ไมโครเมตร
ปัจจัยสำคัญที่มีอิทธิพลต่อการสะท้อนแสงของพืช คือ ความชื้นและน้ำในใบของพืช
พืชมีการสะท้อนแสงน้อยที่ l 1.4, 1.9 และ 2.7 ไมโครเมตร ทั้งสามช่วงคลื่นจะถูกเรียกว่า Water Absorption Bands
พืชมีการสะท้อนแสงสูงที่ l 1.6 และ 2.2 ไมโครเมตร
ลักษณะการสะท้อนคลื่นแสงของดิน
ความสัมพันธ์ระหว่างเนื้อดินและความชื้นในดิน
เมื่อความชื้นในดินสูง ย่อมมีการ Absorbed สูง และมีการ Reflected ต่ำ
องค์ประกอบด้านเนื้อดินสัมพันธ์กับความชื้นในดิน แบ่งตามอนุภาคของดิน
ดินเหนียว ขนาดอนุภาคดิน เส้นผ่าศูนย์กลาง < 0.002 mm. เก็บความชื้นได้มากกว่า
ทรายแป้ง ขนาดอนุภาคดิน 0.002 < เส้นผ่าศูนย์กลาง< 0.05 mm. เก็บความชื้นได้มากกว่า
ทราย ขนาดอนุภาคดิน 0.05 < เส้นผ่าศูนย์กลาง < 2.00 mm.
ปริมาณความชื้นลดลง การสะท้อนมีมากขึ้น
เมื่อความชื้นในดินสูง ย่อมมีการ Absorbed สูง และมีการ Reflected ต่ำ
องค์ประกอบด้านเนื้อดินสัมพันธ์กับความชื้นในดิน แบ่งตามอนุภาคของดิน
ดินเหนียว ขนาดอนุภาคดิน เส้นผ่าศูนย์กลาง < 0.002 mm. เก็บความชื้นได้มากกว่า
ทรายแป้ง ขนาดอนุภาคดิน 0.002 < เส้นผ่าศูนย์กลาง< 0.05 mm. เก็บความชื้นได้มากกว่า
ทราย ขนาดอนุภาคดิน 0.05 < เส้นผ่าศูนย์กลาง < 2.00 mm.
ปริมาณความชื้นลดลง การสะท้อนมีมากขึ้น
ความชื้นในดินมากขึ้น การดูดซับจะเพิ่มขึ้น และการสะท้อนจะลดลง
เนื้อดินที่มีขนาดเล็ก สะท้อนแสงได้ดีกว่า เนื้อดินขนาดใหญ่
พื้นผิวที่ขรุขระ สะท้อนแสงได้ไม่ดีเท่าผิวหน้าดินที่ค่อนข้างเรียบ
ปริมาณอินทรียวัตถุเพิ่มขึ้นในดิน การสะท้อนแสงจะลดต่ำลง
ปริมาณเหล็กออกไซด์ที่เพิ่มขึ้น การสะท้อนแสงจะลดต่ำลงเช่นกัน และ
สำหรับดินที่มีส่วนผสมเป็นดินเหนียว ธาตุ hydroxyl มีอิทธิพลในการดูดซับพลังงานในช่วงคลื่น 1.4 และ 2.2 ไมโครเมตร
เนื้อดินที่มีขนาดเล็ก สะท้อนแสงได้ดีกว่า เนื้อดินขนาดใหญ่
พื้นผิวที่ขรุขระ สะท้อนแสงได้ไม่ดีเท่าผิวหน้าดินที่ค่อนข้างเรียบ
ปริมาณอินทรียวัตถุเพิ่มขึ้นในดิน การสะท้อนแสงจะลดต่ำลง
ปริมาณเหล็กออกไซด์ที่เพิ่มขึ้น การสะท้อนแสงจะลดต่ำลงเช่นกัน และ
สำหรับดินที่มีส่วนผสมเป็นดินเหนียว ธาตุ hydroxyl มีอิทธิพลในการดูดซับพลังงานในช่วงคลื่น 1.4 และ 2.2 ไมโครเมตร
ลักษณะคลื่นแสงของน้ำ
ลักษณะคลื่นแสงของน้ำ
การสะท้อนของแสงขึ้นกับ คุณภาพของน้ำ และสภาพของน้ำ
การหาขอบเขตของน้ำ สามารถใช้ near-infrared เพราะน้ำดูดซับ EM ตั้งแต่ 0.8 ไมโครเมตร ขึ้นไป
การศึกษาคุณภาพน้ำหรือสภาพน้ำใช้ visible เพราะน้ำสะท้อนแสงได้ที่ 0.4-0.75 ไมโครเมตร
การศึกษาคุณภาพน้ำหรือสภาพน้ำใช้ visible เพราะน้ำสะท้อนแสงได้ที่ 0.4-0.75 ไมโครเมตร
น้ำที่ขุ่นจะสะท้อนแสงได้มากกว่าน้ำใส เพราะ มี Back scattering (การกระจัดกระจายกลับ)
พืชที่ปนอยู่ในน้ำ chlorophyll ทำให้เกิดการดูดซับพลังงานมากขึ้น การสะท้อนจะลดลง
พืชที่ปนอยู่ในน้ำ chlorophyll ทำให้เกิดการดูดซับพลังงานมากขึ้น การสะท้อนจะลดลง
แหล่งอ้างอิงข้อมูล
หน่วยวิจัยระบบภูมิสารสนเทศเพื่อการพัฒนาท้องถิ่น มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์ ศูนย์รังสิต .(วันที่พิมพ์ข้อมูล 29 สิงหาคม 2549) .Spectral Signature และการสะท้อนช่วงคลื่นของสิ่งปกคลุมบนผิวโลก .[ออนไลน์]. เข้าถึงได้จาก: http://www.scitu.net/gcom/?p=835 .18 พฤศจิกายน 2557.
การคำนวณหาค่าดัชนีพืชพรรณ (NDVI) โดยใช้ RasterCal Plugin QGIS
ขั้นแรกเปิดข้อมูลภาพมาก่อน
จากนั้นไปที่เมนู Plugin >> RasterCal >> RasterCal และทำการใส่สูตรคำนวณดังภาพ
ผลลัพธ์ที่ได้จากการคำนวณ
การหาค่าดัชนีพืชพรรณ หรือที่เรียกกันว่า Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) ซึ่งผมใช้ข้อมูลภาพจาก Landsat-TM มาเป็นตัวอย่างให้ดูครับ (โดยข้อมูลได้มาจากการอบรม Remote Sensing ของโครงการ ICT-Foss4G Open Source GIS) โดยผมจะใช้โปรแกรม QGIS ในการหาค่า NDVI ซึ่งในโปรแกรม QGIS มีปลั๊กอินอยู่ตัวหนึ่งที่ชื่อว่า "RasterCal" ส่วนวิธีการให้ดูจากภาพได้เลยครับ โดยปลั๊กอินตัวนี้มีความสามารถในการคำนวณหลายๆอย่าง แต่ผมยกตัวอย่างแค่การหาค่า NDVI เท่านั้นเอง ถ้าท่าไหนสนใจก็ลองเอาปลั๊กอินตัวนี้ไปใช้ในงานของท่านได้
แหล่งอ้างอิงข้อมูล
Chingchai Humhong .NUGIS (Free and Open Source GIS ## Geoinformatics Community and Sharing) .คำนวณหาค่าดัชนีพืชพรรณ (NDVI) โดยใช้ RasterCal Plugin QGIS.[ออนไลน์] .เข้าถึงได้จาก: http://nu-gis.blogspot.com/2012/02/ndvi-rastercal-plugin-qgis.html .18 พฤศจิกายน 2557.
การผสมสีภาพ (Image Color Composite)
การผสมสีภาพแบ่งได้
3 ชนิด
ได้แก่ 3-2-1: R-G-B
2. ภาพสีผสมแบบสีจริง(True Color Composite)TCC
เช่น 3-4-1 , 3-4-6 , 7-4-3
3. ภาพสีผสมเท็จ(False Color Composite)FCC
เช่น 4-5-3 , 4-1-7 , 5-3-2
ตัวอย่าง ภาพสีผสมแบบสีธรรมชาติ (Natural Color Composite)
1. ภาพสีผสมแบบสีธรรมชาติ
(Natural
Color Composite)NCCได้แก่ 3-2-1: R-G-B
2. ภาพสีผสมแบบสีจริง(True Color Composite)TCC
เช่น 3-4-1 , 3-4-6 , 7-4-3
3. ภาพสีผสมเท็จ(False Color Composite)FCC
เช่น 4-5-3 , 4-1-7 , 5-3-2
ตัวอย่าง ภาพสีผสมแบบสีธรรมชาติ (Natural Color Composite)
BAND 3-2-1
ตัวอย่าง ภาพสีผสมจริง
(True Color Composite)
BAND 2-4-1
ตัวอย่าง ภาพสีผสมเท็จ (False Color Composite)
BAND 4-3-1
ตารางภาพสีผสมจำนวน 6 แบนด์ จำนวน 120 ภาพ ด้วยดาวเทียม Landsat 5 ระบบTM
แหล่งอ้างอิงข้อมูล
นฤมล อินทรวิเชียร .การสำรวจจากระยะไกล 1 (Remote Sensing 1).[ออนไลน์]. Image Color Composite . [PowerPoint] .เข้าถึงได้จาก: http://geo.buu.ac.th/GOI/cgi_bin/course/index.php?action=document&Course=876211.18 พฤศจิกายน 2557.
สมัครสมาชิก:
บทความ (Atom)