การสร้างแบบจำลองในการประเมินผลผลิตของข้าวนาปรังด้วยค่าสัมประสิทธิ์การสะท้อนกลับจากดาวเทียมเซนติเนลวัน
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างแบบจำลองในการประเมินผลผลิตข้าวนาปรังด้วยค่าสัมประสิทธิ์การสะท้อนกลับจากดาวเทียมเซนติเนลวันในระบบเรดาร์ เพื่อพัฒนาเป็นแผนที่ผลผลิตข้าวนาปรัง บริเวณพื้นที่อำเภอพิชัย จังหวัดอุตรดิตถ์ ข้อมูลที่ใช้ในการศึกษา ได้แก่ ภาพถ่ายดาวเทียมเซนติเนลวันหลายช่วงเวลาเพื่อนำมาสกัดค่าสัมประสิทธิ์การสะท้อนกลับ และข้อมูลผลผลิตข้าวนาปรังจากการสัมภาษณ์เกษตรกรในพื้นที่จำนวน 34 แปลง เพื่อนำมาใช้เป็นตัวแปรตามในการสร้างแบบจำลอง สำหรับขั้นตอนในการศึกษาประกอบไปด้วย 4 ขั้นตอนหลัก ได้แก่ 1) การปรับแก้ข้อมูลภาพดาวเทียมเซนติเนลวัน 2) การสกัดค่าสัมประสิทธิ์การสะท้อนกลับ 3) การสร้างแบบจำลองในการประเมินผลผลิตข้าวนาปรังโดยใช้วิธีการทางสถิติ และ 4) การคัดเลือกแปลงนาข้าวด้วยเปอร์เซ็นต์การเปลี่ยนแปลงค่าสัมประสิทธิ์การสะท้อนกลับ ผลการศึกษาพบว่า แบบจำลองที่มีประสิทธิภาพดีที่สุด ได้แก่ แบบจำลองที่นำค่าสูงสุดและค่าเฉลี่ยของค่าสัมประสิทธิ์การสะท้อนกลับของแปลงนาข้าว โพลาไรเซซั่นแบบการรับส่งสัญญาณในระนาบเดียวกัน (like-polarized แบบ VV) เป็นตัวแปรอิสระ และผลผลิตข้าวนาปรัง (หน่วย : กิโลกรัมต่อไร่) เป็นตัวแปรตาม แบบจำลองดังกล่าวมีค่า R-Squared, Adjusted R-Squared, Predicted R-Squared, RMSE เท่ากับ 0.869, 0.828 , 0.784 , 40.08 กิโลกรัมต่อไร่ ตามลำดับ
Article Details
บทความที่ลงตีพิมพ์เป็นข้อคิดเห็นของผู้เขียนเท่านั้น
ผู้เขียนจะต้องเป็นผู้รับผิดชอบต่อผลทางกฎหมายใดๆ ที่อาจเกิดขึ้นจากบทความนั้น
References
[2] Y. Ban, “Synthetic aperture radar for a crop information synthetic aperture radar for a crop information multitemporal approach,” Doctor of Philosophy in Geography, University of Waterloo, 1996.
[3] O. Kavats, D. Khramov, K. Sergieieva, and V. Vasyliev, “Monitoring harvesting by time series of Sentinel-1 SAR data,” Remote Sensing, vol. 11, no. 21, pp. 2496, 2019.
[4] F. Carreño Conde and M. De Mata Muñoz, “Flood monitoring based on the study of Sentinel-1 SAR Images: The ebro river case study,” Water, vol. 11, no. 12, pp. 2454, 2019.
[5] A. Benedetti, M. Picchiani, and F. Del Frate, “Sentinel-1 and Sentinel-2 Data fusion for urban change detection,” in Proceedings IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2018, pp. 1962–1965.
[6] M. A. Reddy, Remote Sensing and Geographical Information Systems, 3rd ed., Hyderabad, India: Adithya Art Printers, 2008.
[7] A. M. J. Meijerink, D. Bannert, O. Batelaan, M. W. Lubczynski, and T. Pointet, Remote Sensing Applications to Groundwater, 1st ed., Paris: UNESCO, 2007.
[8] The Secretariat of the Cabinet. (2013, October). Review Report of Performance of the Cabinet case: National Economic and Social Advisory Council Consultation and Recommen-dations for the Cabinet Topic: Sustainable Solutions to Rice Problems. Bangkok, Thailand. [Online] (in Thai). Available: http://www.soc.go.th/acrobat/nesac151056.pdf
[9] W. W. Lamorte. (2016). The Multiple Linear Regression Model. [Online]. Available: http://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/MPH-Modules/BS/BS704-EP713_Multi-variableMethods/BS704-EP713_Multi-variableMethods2.html
[10] D. C. Montgomery, E. A. Peck, and G. G. Vining, Introduction to Linear Regression Analysis, 5th ed., John Wiley & Sons, 2012.
[11] C. Zaiontz. (2014). Multiple Regression: Cross Validation. [Online]. Available: http://www.real-statistics.com/multiple-regression/crossvalidation
[12] Global Rice Science Partnership, Rice Almanac. 5th ed., Los Baños, Philippines: International Rice Research Institute, 2013.
[13] A. Sowter. Radar Imaging Course: Image Interpretation. [Online]. Available: http://www.learningzone.rspsoc.org.uk/index.php/Learning-Materials/Radar-Imaging/Image-Interpretation-Polarisation
[14] J. Wang, Q. Dai, J. Shang, X.-l. Jin, Q. Sun, G. Zhou, and Q. Dai, “Field-Scale rice yield estimation using Sentinel-1A synthetic aperture radar (SAR) data in coastal saline region of Jiangsu Province, China,” Remote Sensing, vol. 11, no. 19, pp. 2274, 2019.
[15] N. Lam-Dao, P. Hoang-Phi, J. Huth, and P. Cao-Van, “Estimation of the rice yield in the Mekong Delta using SAR dual polarisation data,” presented at the Asian Conference for Remote Sensing 2011, Taiwan, October 3–7, 2011.
[16] Division of Rice Research and Development. (2016). Rice Knowledge Bank. [Online]. Available: http://www.ricethailand.go.th/rkb3/title-rice_yield_per_rai.htm