การวิเคราะห์จำนวนประชากรและพื้นที่ที่ได้รับผลกระทบจากการเกิดน้ำท่วม โดยใช้ข้อมูลแบบเปิด

ผู้แต่ง

  • วิลาวัณย์ ประสมทรัพย์ สาขาวิชาวิศวกรรมสำรวจ คณะวิศวกรรมศาสตร์และสถาปัตยกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน จังหวัดนครราชสีมา
  • ติณณ์ ถิรกุลโตมร สถาบันระบบรางแห่งมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน จังหวัดนครราชสีมา 30000
  • อธิวัฒน์ ภิญโญยาง สาขาวิชาภูมิสารสนเทศ สำนักวิชาวิทยาศาสตร์ มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี จังหวัดนครราชสีมา 30000

คำสำคัญ:

น้ำท่วม, ซอฟต์แวร์รหัสเปิด, เซนติเนล วัน-เอ, ข้อมูลแลนด์สแกน

บทคัดย่อ

ภัยพิบัติน้ำท่วมในประเทศไทยที่ผ่านมาก่อให้เกิดความเสียหายแก่ประชาชนและระบบเศรษฐกิจ ซึ่งภาครัฐมีมาตรการเยียวยาเพื่อช่วยเหลือผู้ประสบภัยในพื้นที่ต่างๆ โดยการสำรวจหาจำนวนและลักษณะของผลกระทบที่เกิดขึ้นกับผู้ประสบภัย อย่างไรก็ตาม กระบวนการดังกล่าวจะเกิดช่องว่างของช่วงเวลาที่ใช้ในการสำรวจขึ้น ผู้วิจัยจึงมีการจัดทำการประเมินพื้นที่น้ำท่วมโดยใช้ข้อมูลแบบเปิดและซอฟต์แวร์รหัสเปิด เพื่อประเมินพื้นที่ที่เกิดน้ำท่วมจากข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียม Sentinel-1A เปรียบเทียบกับข้อมูลน้ำท่วมที่ได้จากสำนักงานพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศ (สทอภ.) และวิเคราะห์จำนวนประชาการที่ได้รับผลกระทบจากการเกิดน้ำท่วม ผลการวิเคราะห์ค่าร้อยละความแตกต่าง พบว่า มีพื้นที่ที่ได้รับผลกระทบจากน้ำท่วม 387,471.56 ไร่ มีค่าความผิดพลาดจากข้อมูลพื้นที่น้ำท่วมของ สทอภ. อยู่ที่ร้อยละ 6.83 และค่าความถูกต้องอยู่ที่ร้อยละ 93.17 มีประชากรในพื้นที่ตัวอย่างที่ได้รับผลกระทบจำนวน 69,644 คน ซึ่งมีผลลัพธ์เป็นไปในแนวทางเดียวกับประกาศเขตพื้นที่ประสบสาธารณภัย (อุทกภัย) แต่จะสามารถระบุขอบเขตของการเกิดน้ำท่วมได้อย่างชัดเจนทั้งเชิงปริมาณและเชิงพื้นที่ อีกทั้งยังสามารถจัดทำเป็นข้อมูลประกอบการประกาศพื้นที่ประสบสาธารณภัย (อุทกภัย) การพิจารณาจ่ายเงินเยียวยา และการวางแผนรับมือการเกิดน้ำท่วมให้มีประสิทธิภาพเพิ่มมากขึ้นในอนาคต

เอกสารอ้างอิง

สถาบันสารสนเทศทรัพยากรน้ำ (องค์การมหาชน). (2565). บันทึกเหตุการณ์มหาอุทกภัยปี 2554.

สืบค้นจากhttp://tiwrmdev.hii.or.th/current/flood54.html

สำนักงานป้องกันและบรรเทาสาธารณภัยจังหวัดชัยภูมิ. (2564). ประกาศเขตพื้นที่ประสบภัยปีงบประมาณ พ.ศ.2564 ประกาศกองอำนวยการป้องกันและบรรเทาสาธารณภัยจังหวัดชัยภูมิ เรื่องประกาศเขตพื้นที่ประสบสาธารณภัย (อุทกภัย) จำนวน 16 อำเภอ. สืบค้นจาก http://cpm.disaster.go.th/cmsdetail.cyp-6.110/52449/inner_2775/5252.1/

ผู้จัดการออนไลน์. (2564, 6 ตุลาคม). มท.ให้ค่าซ่อมบ้านหลังละเกือบ 5 หมื่น ทุ่มงบช่วยน้ำท่วมทุกครัวเรือน. สืบค้นจาก https://mgronline.com/specialscoop/detail/9640000098851

Cole, T. J., & Altman, D. G. (2017). Statistics Notes: What is a percentage difference?. Bmj, 358.

Environmental Systems Research Institute (ESRI). (2022). Reclassify (Spatial Analyst). Retrieved from https://pro.arcgis.com/en/pro-app/2.8/tool-reference/spatial-analyst/reclassify.htm.

European Space Agency (ESA). (2022). Copernicus Open Access Hub. Retrieved from https://scihub.copernicus.eu/dhus/#/home.

Geo-Informatics and Space Technology Development Agency (GISTDA). (2022). Thai flood Monitoring System. Retrieved from https://flood.gistda.or.th.

Global Land Analysis and Discovery Lab. (2022). Estimating Tree Cover Area and Change Using Sample-based Analysis. Retrieved from: https://glad.umd.edu/Potapov/Madagascar_2017/Documents/03_GLAD_ Sampling.pdf.

Heinz, G., Martin, S., Roland, W., Mathias, S., Birgit, K., & Ursula, S. (2015). Remote sensing based two-stage sampling for accuracy assessment and area estimation of land cover changes. Remote sensing, 7(9), 11992-12008.

Oak Ridge National Laboratory (ORNL). (2022). LandScan Datasets. Retrieved from https://landscan.ornl.gov/ landscan-datasets.

Rubel, O., Lukin, V., Rubel, A., & Egiazarian, K. (2020). Prediction of Lee filter performance for Sentinel-1 SAR images. Electronic Imaging, 2020(9), 371-1.

TNN Online. (2564, 22 ธันวาคม). 10 ข่าวเด่นแห่งปี ลำดับที่ 1/10 บันทึกเหตุการณ์ "น้ำท่วมใหญ่" 2564 หวนซ้ำรอยในรอบ 10 ปี. สืบค้นจาก https://www.tnnthailand.com/news/local/99775/.

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

04/30/2022

ฉบับ

ประเภทบทความ

บทความวิจัย