การกระจายตัวของอุณหภูมิพื้นผิวในพื้นที่เพาะปลูกมันสำปะหลังโรงงานจากข้อมูลจากดาวเทียม Landsat 8 โดยใช้เทคนิคการจำแนกภาพเชิงวัตถุ กรณีศึกษาจังหวัดมหาสารคาม

Surface temperature distribution in cassava planted area from Landsat 8 satellite data using object based image analysis: Case study of Mahasarakham Province, Thailand

Name: นุชนาฏ บัวศรี

ThaSH: การวัดอุณหภูมิ -- เครื่องมือ

ThaSH: ดาวเทียมในการเกษตร

ThaSH: วิทยานิพนธ์ -- ปริญญาเอก

Abstract: การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) จำแนกพื้นที่เพาะปลูกมันสำปะหลังโรงงาน 2) จำแนกอุณหภูมิพื้นผิวของพื้นที่เพาะปลูกมันสำปะหลังโรงงาน และ 3) วิเคราะห์ความสัมพันธ์ อุณหภูมิพื้นผิวและพื้นที่เพาะปลูกมันสำปะหลังโรงงาน ในพื้นที่จังหวัดมหาสารคาม ซึ่งวิธีการ ศึกษาได้ทำการจา แนกภาพเชิงวัตถุ (Object Based Image Analysis) ด้วยการกา หนดค่าปัจจัยต่าง ๆ ที่ใช้ ได้แก่ Scale parameter Shape parameter Compactness parameter โดยใช้ข้อมูลจากดาวเทียม LANDSAT 8 เป็นข้อมูลในการจำแนก และการสร้างชุดข้อมูลดัชนีพืชพรรณ (NDVI) เมื่อทำการ แบ่งส่วนภาพแล้ว จึงนำข้อมูลที่ได้ไปทำการจำแนก (Classify) แบบต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) กำหนดเกณฑ์ของการจำแนกเป็น 5 ระดับขั้น การจำแนก ประกอบด้วย ขั้นแรก เป็นข้อมูลที่ ผ่านกระบวนการแบ่งส่วนภาพ และข้อมูลชุดดัชนีพืชพรรณ ระดับขั้นที่ 2 จำแนกเกณฑ์ค่าดัชนีพืช พรรณกับไม่ใช่พืชพรรณ ระดับขั้นที่ 3 จำแนกช่วงอายุของพืช เป็น 3 ระยะการเจริญเติบโตด้วยการ กำหนดเกณฑ์การจำแนกจากค่าของดัชนีพืชพรรณภายใต้ชุดข้อมูลวัตถุภาพของพืชพรรณ ระดับ ขั้นที่ 4 จำแนกชนิดของพืชด้วยค่าเกณฑ์จากช่วงคลื่น Band 4 ภายใต้ชุดข้อมูลวัตถุภาพระยะการ เจริญเติบโต และระดับขั้นที่ 5 ระดับสุดท้าย กำหนดเกณฑ์การจำแนกด้วยข้อมูลอุณหภูมิจากช่วง คลื่นความร้อน (Thermal Infrared) ผลการศึกษาพบว่า การแบ่งส่วนภาพในขั้นตอนแรก สามารถแบ่งส่วนภาพได้ตรงตาม ลักษณะของสิ่งคลุมดิน มีบางวัตถุภาพที่มีขนาดใหญ่ เนื่องจากข้อมูลมีลักษณะคล้ายกันจึงถูกจัดอยู่ ในกลุ่มวัตถุภาพเดียวกัน และจากการจำแนกพื้นที่มันสำปะหลังโรงงาน ผลการจำแนกพื้นที่ปลูก มันสำปะหลังรวมทั้ง 3 ระยะ จำนวน 1,846 Objects คิดเป็นพื้นที่ 817.63 ตารางกิโลเมตร หรือ 511,018.75 ไร่ จากการวิจัยพบว่า การจำแนกแบบต้นไม้ตัดสินใจ สามารถช่วยให้การจำแนกพื้นที่ที่ มีรายละเอียดต่ำสามารถจำแนกได้ดี และพบว่า หากใช้ข้อมูลอุณหภูมิพื้นผิวมาเป็นเกณฑ์ในการ จำแนก จะช่วยทำให้การจำแนกได้ผลดีมากยิ่งขึ้น

Abstract: This research aims to 1) classification of cassava planted, 2) classification of the surface temperature of cassava planted, and 3) the relationship analysis between the surface temperatures with plantations of cassava planted in Mahasarakham, Province. This study was conducted to identify by OBIA (Object Based Image Analysis), segmentation with parameters that include Scale parameter, Shape parameter and Compactness parameter using satellite data from LANDSAT 8 and creating vegetation index (NDVI) into the first step. And then, with the segmentation objects has to be classified by Decision Tree Model, configuration criteria of classification into five levels of classification. First, Root node contains data set of image segmentation and NDVI. Stage 2: range of criteria NDIV for the classification into vegetation and non-vegetation. Stage 3: at this levels classified from objects data set of vegetation into three stages of planted growth. Stage 4: The criteria of the LANDSAT (Band 4) for the classify verities of planted under the Data Set of stage 3. And the final stage of the five-level classification criteria determined by the temperature of the thermal wave infrared (Band10). The study found that the first step in image segmentation. Objects dataset cannot encounter the characteristics of the landcover, there are some objects that are larger. The data set are non-similar is in the same object. The areas identified cassava of 1,846 objects for 511,018.75 Rais or 817.63 square kilometers. This research found, the low resolution of LANDSAT can be classify by Decision Tree model. And surface temperature can be classified criteria as good as classification method to help identify that helping to the greater classification.

มหาวิทยาลัยบูรพา. สำนักหอสมุด

Address: ชลบุรี

Email: buulibrary@buu.ac.th

Name: สุพรรณ กาญจนสุธรรม

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาหลัก

Name: แก้ว นวลฉวี

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม

Name: นฤมล อินทรวิเชียร

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาร่วม

Created: 2559

Modified: 2565-08-03

Issued: 2560-11-29

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

CallNumber: ว 630 น724ก

tha

Spatial: ไทย (ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ)

Spatial: มหาสารคาม

DegreeName: ปรัชญาดุษฎีบัณฑิต

Level: ปริญญาเอก

Descipline: ภูมิสารสนเทศศาสตร์

Grantor: มหาวิทยาลัยบูรพา

©copyrights มหาวิทยาลัยบูรพา

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	53810253.pdf	10.62 MB	3	2025-12-23 16:21:49

ใช้เวลา

0.028037 วินาที