การประเมินความสัมพันธ์เชิงสถิติและการวิเคราะห์ความแปรผันเชิงช่วงเวลาของ ค่าความขุ่นด้วยข้อมูลดาวเทียมแบบอนุกรมเวลา บริเวณแม่น้ำกก จังหวัดเชียงราย

ผู้แต่ง

  • ภูมิพัฒน์ อุ่นบ้าน คณะวิทยาการคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยราชภัฏรำไพพรรณี จังหวัดจันทบุรี 22000
  • อพิชญา กันเกิด สาขาภูมิสารสนเทศศาสตร์ คณะเกษตรศาสตร์ทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม มหาวิทยาลัยนเรศวร จังหวัดพิษณุโลก 65000
  • คัมภีร์ ธีระเวช คณะวิทยาการคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยราชภัฏรำไพพรรณี จังหวัดจันทบุรี 22000
  • นิทัศน์ นิลฉวี คณะวิทยาการคอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีสารสนเทศ มหาวิทยาลัยราชภัฏรำไพพรรณี จังหวัดจันทบุรี 22000

คำสำคัญ:

ความขุ่น, ดัชนี NDSSI, ข้อมูลอนุกรมเวลา, กูเกิลเอิร์ธเอนจิน

บทคัดย่อ

การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินความสัมพันธ์เชิงสถิติระหว่างค่าความขุ่นของน้ำกับค่าการสะท้อนแสงจากข้อมูลภาพดาวเทียม และวิเคราะห์ความแปรผันเชิงช่วงเวลาของค่าความขุ่นในแม่น้ำกกจากข้อมูลดาวเทียมเซนติเนล-2 แบบอนุกรมเวลา ระหว่างวันที่ 1 มกราคม 2566 ถึง 31 มีนาคม 2568 โดยผ่านการประมวลผลบนแพลตฟอร์มกูเกิลเอิร์ธเอนจิน ผลการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงอันดับระหว่างค่าความขุ่นภาคสนาม (NTU) กับดัชนี NDSSI พบว่ามีความสัมพันธ์สูงในทิศทางตรงข้าม โดยมีค่าสหสัมพันธ์แบบอันดับสเปียร์แมน และสหสัมพันธ์แบบอันดับเคนดอลล์ เท่ากับ -0.83 และ -0.64 ซึ่งบ่งชี้ถึงความสัมพันธ์ระหว่างดัชนี NDSSI กับการเปลี่ยนแปลงเชิงลำดับของค่าความขุ่นในแม่น้ำกก สำหรับการวิเคราะห์ความแปรผันเชิงช่วงเวลาค่าความขุ่นแสดงรูปแบบที่มีการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล โดยมีค่าความขุ่นระดับต่ำถึงปานกลางในช่วงฤดูแล้งและเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในฤดูฝน โดยพบค่าความขุ่นสูงสุดในชุดข้อมูลเท่ากับ 6,150 NTU ขณะที่ค่าดัชนี NDSSI ต่ำสุดที่ตรวจพบมีค่าเท่ากับ -0.52 ซึ่งเกิดขึ้นในช่วงเวลาที่แตกต่างกัน นอกจากนี้การวิเคราะห์ค่าผิดปกติพบว่าความขุ่นของน้ำมีแนวโน้มเพิ่มสูงขึ้นในช่วงฤดูฝน โดยค่าความขุ่นที่มากกว่า 720 NTU ถูกจัดอยู่ในกลุ่มค่าผิดปกติด้านบวก ขณะที่ค่าดัชนี NDSSI ต่ำกว่า -0.13 ถูกจัดเป็นค่าผิดปกติด้านลบ ทั้งนี้การตรวจจับค่าผิดปกติของ NDSSI อ้างอิงจากช่วงเวลาที่มีข้อมูลภาพดาวเทียมเท่านั้นเนื่องจากในช่วงมรสุมหลักบางเดือนของฤดูฝนไม่มีภาพที่ผ่านเงื่อนไขการคัดเลือก ดังนั้นผลการศึกษาครั้งนี้แสดงให้เห็นว่าข้อมูลดัชนี NDSSI จากภาพดาวเทียมแบบอนุกรมเวลาสามารถใช้ประกอบการวิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของค่าความขุ่นและการตรวจจับค่าความขุ่นที่ผิดปกติในบริเวณแม่น้ำกก จังหวัดเชียงราย

เอกสารอ้างอิง

Bid, S., & Siddique, G. (2019). Identification of seasonal variation of water turbidity using NDTI method in Panchet Hill Dam, India. Modeling Earth Systems and Environment, 5(4), 1179. Form https://doi.org/10.1007/s40808-019-00609-8

Bilotta, G. S. & Brazier, R. E. (2008). Understanding the influence of suspended solids on water quality and aquatic biota. Water Research. 42(12), 2849-2861. Form https://doi.org/10.1016/j.watres.2008.03.018

Caballero, I., Steinmetz, F. & Navarro, G. (2018). Evaluation of the First Year of Operational Sentinel-2A Data for Retrieval of Suspended Solids in Medium- to High-Turbidity Waters. Remote Sensing. 10(7), 982. Form https://www.mdpi.com/2072-4292/10/7/982

Chiang Mai University. (2023). Project review of flood prevention and mitigation plan in the Upper Mekong Basin: Draft final report. (in Thai)

Draper, N. R., & Smith, H. (1998). Applied Regression Analysis (3rd ed.). Wiley.

Garg, V., Aggarwal, S. P., & Chauhan, P. (2020). Changes in turbidity along Ganga River using Sentinel-2 satellite data during lockdown associated with COVID-19. Geomatics, Natural Hazards and Risk. 11(1), 1175–1195. Form doi.org/10.1080/19475705.2020.1782482

Geo-Informatics and Space Technology Development Agency (Public Organization). (2025). Monitoring Environmental Impacts along the Kok River in Chiang Rai Province Resulting from Transboundary Pollution Using Satellite Technology. Presentation to the House of Representatives Standing Committee on Land, Natural Resources and Environment, May 14 2025, Bangkok, Thailand. (in Thai)

Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D. & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote Sensing of Environment. 202, 18-27. Form doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031

Hossain, A. K. M. A., Jia, Y., & Chao, X. (2010). Development of remote sensing based index for estimating/mapping suspended sediment concentration in river and lake environments. In Proceedings of 8th international symposium on Ecohydraulics. (pp. 578-585).

Jaywant, S. A., & Arif, K. M. (2024). Remote Sensing Techniques for Water Quality Monitoring: A Review. Sensors. (24), 8041. Form doi.org/10.3390/s24248041

Kavan, J., Wieczorek, I., Tallentire, G. D., Demidionov, M., Uher, J., & Strzelecki, M. C. (2022). Estimating Suspended Sediment Fluxes from the Largest Glacial Lake in Svalbard to Fjord System Using Sentinel-2 Data: Trebrevatnet Case Study. Water, 14(12), 1840. Form https://doi.org/10.3390/w14121840

Kendall, M. G. (1938). A new measure of rank correlation. Biometrika, 30(1–2), 81–93. Form doi.org/10.2307/2332226

Ngamile, S., Madonsela, S. & Kganyago, M. (2025). Trends in remotesensing of water quality parameters in inland water bodies: a systematic review. Frontiers in Environmental Science. 13, Form doi.org/10.3389/fenvs.2025.1549301

Nontapon, J., Srihanu, N., Auttarapong, D., Hasita, S., Ratanachotinun, J., Bhurtyal, U., & Kaewplang, S. (2025). Assessment of suspended sediment concentration in the Mekong River using Landsat-8 data. Engineering Access, 11(2).

Office of the National Water Resources. (n.d.). National Thai Water: Rainfall dashboard. Retrieved March 1, 2026, Form https://nationalthaiwater.onwr.go.th/rainfall

Pearson, K. (1895). Notes on regression and inheritance in the case of two parents. Proceedings of the Royal Society of London, 58, 240–242.

Pisanti, A., Magrì, S., Ferrando, I. & Federici, B. (2022). Sea water turbidity analysis from sentinel-2 images: atmospheric correction and bands correlation. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XLVIII-4/W1-2022, 371–378. Form doi.org/10.5194/isprs-archives-XLVIII-4-W1-2022-371-2022

Rocket Media Lab. (2025, August 4). Kok River contamination may cause agricultural damage worth over 3 billion baht. Form https://rocketmedialab.co/kok-river (in Thai)

Sahoo, D. & Anandhi A. (2023). Conceptualizing turbidity for aquatic ecosystems in the context of sustainable development goals. Environmental Science: Advances. (9), 1220-1234. Form doi.org/10.1039/D2VA00327A

Sankaran, R., Al-Khayat, J. A., J, A., Chatting, M. E., Sadooni, F. N., Al-Kuwari, H. Al-Saad. (2023). Retrieval of suspended sediment concentration (SSC) in the Arabian Gulf water of arid region by Sentinel-2 data. Science of The Total Environment. 904. Form doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.166875

Shan Human Rights Foundation. (2024, November 27). Thai government study identifies eastern Shan State mining as cause of unprecedented mud damage in Mae Sai during recent flooding. Form https://shanhumanrights.org/thai-government-study-identifies-eastern-shan-state-mining-as-cause-of-unprecedented-mud-damage-in-mae-sai-during-recent-flooding

Spearman, C. (1904). The proof and measurement of association between two things. The American Journal of Psychology, 15(1), 72–101. Form doi.org/10.2307/1412159

The Nation. (2025, September 23). Toxic pollution in Kok River causes 1.3 billion baht annual economic losses. The Nation Thailand. Form https://www.nationthailand.com/news/general/40055779

Transborder News. (2026, February 25). Arsenic found in residents along Kok River; academics warn of rising health risks. Form https://transbordernews.in.th/home/?p=45225

United States Geological Survey. (2018, June 6). Turbidity and Water. Water Science School. Form https://www.usgs.gov/water-science-school/science/turbidity-and-water?utm_source

Zhou, Z., Qiu, C. & Zhang, Y. (2023). A comparative analysis of linear regression, neural networks and random forest egression for predicting air ozone employing soft sensor models. Scientific Reports. 13, 22420. Form doi.org/10.1038/s41598-023-49899-0

ดาวน์โหลด

เผยแพร่แล้ว

08/07/2026

ฉบับ

ประเภทบทความ

บทความวิจัย