Abstract:
การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประยุกต์ใช้ระบบภูมิสารสนเทศในการศึกษาการเปลี่ยนแปลงสภาพการใช้ประโยชน์ที่ดิน บริเวณอุทยานแห่งชาติดอยอินทนนท์ จังหวัดเชียงใหม่และการคาดการณ์สภาพการใช้ประโยชน์ที่ดินในอนาคต โดยจำแนกการใช้ประโยชน์ที่ดินในปี พ.ศ. 2552 พ.ศ. 2557 และพ.ศ. 2562 จากภาพถ่ายดาวเทียม LANDSAT-5 และ LANDSAT-8 ด้วยเทคนิคการแปลตีความหมายด้วยสายตา (Visual Interpretation) และแบ่งการใช้ประโยชน์ที่ดินออกเป็น 5 ประเภท คือ พื้นที่เกษตรกรรม พื้นที่ป่าไม้ พื้นที่เบ็ดเตล็ด พื้นที่ชุมชนและสิ่งปลูกสร้างและแหล่งน้ำ ผลการศึกษาพบว่า การเปลี่ยนแปลงสภาพการใช้ประโยชน์ที่ดินระหว่างปี พ.ศ. 2552 2557 พื้นที่เกษตรกรรม เบ็ดเตล็ด ชุมชนและสิ่งปลูกสร้างเพิ่มขึ้นร้อยละ 43.50, 4.45 และ 2.05 ตามลำดับ พื้นที่ป่าไม้ลดลงร้อยละ 50.00 แหล่งน้ำไม่มีการเปลี่ยนแปลง ขณะที่การเปลี่ยนแปลงสภาพการใช้ประโยชน์ที่ดินในระหว่างปี พ.ศ. 2557 2562 พื้นที่ชุมชนและสิ่งปลูกสร้างและเบ็ดเตล็ดเพิ่มขึ้นร้อยละ 35.18 และ 14.82 ตามลำดับ พื้นที่ป่าไม้และเกษตรกรรมลดลงร้อยละ 40.39 และ 9.61 ตามลำดับและแหล่งน้ำไม่มีการเปลี่ยนแปลง สำหรับการประเมินความถูกต้องจากการแปลตีความหมายภาพถ่ายดาวเทียมในปี พ.ศ. 2562 พบว่ามีค่าความถูกต้องรวม (Overall Accuracy) ในรูปแบบ Confusion Matrix คิดเป็นร้อยละ 94.85 และผลจากการคาดการณ์การใช้ประโยชน์ที่ดิน ในปี พ.ศ. 2567 ด้วยแบบจำลอง Land Change Modeler (LCM) โดยใช้ข้อมูลการใช้ประโยชน์ที่ดินของปี พ.ศ. 2557 และพ.ศ. 2562 เป็นปีฐานในการคำนวณ พบว่า ในระหว่างปี พ.ศ. 2562 2567 พื้นที่ชุมชนและสิ่งปลูกสร้างและพื้นที่เบ็ดเตล็ดมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นร้อยละ 45.72 และ 4.27 ตามลำดับ ในขณะที่พื้นที่ป่าไม้และพื้นที่เกษตรกรรมมีแนวโน้มลดลง 27.53 และ 22.46 ตามลำดับ อาจเกิดการเปลี่ยนแปลงของพื้นที่ป่าไม้และพื้นที่เกษตรกรรมเป็นพื้นที่ชุมชนและสิ่งปลูกสร้างในบริเวณหลายหมู่บ้าน การลดการบุกรุกของพื้นที่ป่าต้องมีการดำเนินการจัดการพื้นที่เชิงรุกและมาตรการในการเฝ้าระวังเพื่อให้มีการใช้ประโยชน์ที่ดินป่าไม้อย่างเหมาะสม
The objectives of this are to apply Geo-informatics for change analysis and prediction the land use and land cover at Doi Inthanon National Park, Chiang Mai province. The visual interpretation classification technique was introduced to classify the land use in 2009, 2014 and 2019 using LANDSAT-5 and LANDSAT-8. Therell be 5 type are agricultural land, forest land, miscellaneous land, urban and build-up land and water body. As a result of land use during 2009 2014 was found that agricultural, miscellaneous and urban and build-up were increased 43.50%, 4.45% and 2.05% respectively and forest were decreased 50.00% and water body unalterable. While land use changes during 2014 2019 was found that Urban and build-up and miscellaneous increased 35.18% and 14.82% respectively, while forest and agricultural were decreased 40.39% and 9.61% respectively and water body unalterable. The accuracy assessment from the interpretation of satellite imageries, the overall accuracy was 94.85% from Confusion matrix and a result from predicting of land use in 2024 with using Land Change Modeler (LCM) and the land use during 2014 2019 as the base data, the result of land use during 2019 2024 was found that urban and build-up and miscellaneous were increased 45.72% and 4.27% respectively. While forest and agricultural were decreased 49.61% and 0.39% respectively and water body unalterable. Land use changes from forests and agricultures to urban and build-up area may occur in several villages. Reduction of deforestation need to specify measures for management of area proactively in order to use forest lands properly