dc.description.abstract |
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์หลักเพื่อประเมินศักยภาพการบริการของระบบนิเวศของสวนทุเรียนประยุกต์
ภูมิสารสนเทศในพื้นที่จังหวัดจันทบุรี โดยบูรณาการสำรวจข้อมูลในภาคสนามร่วมกับข้อมูลสำรวจระยะไกลอาศัยข้อมูลภาพถ่ายทางอากาศจากหุ่นยนต์อากาศยานเล็กขนาดเล็ก (รายละเอียด 7 เซนติเมตร) ช่วงคลื่นต่ำมองเห็น และภาพถ่ายจากดาวเทียม Sentinel 2 (รายละเอียด 10 เมตร) ในช่วงคลื่นต่ำมองเห็นและอินฟาเรดใกล้ ขั้นตอนแรกได้จำแนกพื้นที่สวนทุเรียนด้วยวิธีการจำแนกเชิงวัตถุแบบสร้างเงื่อนไข ซึ่งใช้ค่าดัชนีพืชพรรณ NDVI เป็นหลัก และใช้มูลภาคสนามและภาพถ่ายทางอากาศเป็นพื้นที่นำร่อง โดยแบ่งสวนทุเรียนเป็น 2 ประเภท ได้แก่ สวนทุเรียนเชิงเดี่ยว และสวนทุเรียนเชิงผสมซึ่งประกอบไปด้วย ลำไย ทุเรียน มังคุด เงาะ และลองกอง ในสัดส่วนร้อยละ 33, 32, 21, 9 และ 5 ตำบลลำดับ ขั้นตอนที่สองทำการสำรวจภาคสนามโดยใช้แบบสอบถามเพื่อประเมินมูลค่าการบริการของระบบนิเวศ ได้แก่ ผลผลิตของทุเรียน ไม้ทุเรียน การท่องเที่ยว การกักเก็บคาร์บอน และมูลค่าสัตว์ในเชิงเศรษฐกิจภายในสวนทุเรียน ผลการวิจัยพบว่า 1. สวนทุเรียนแบบเชิงเดี่ยวมีมูลค่าการบริหารระบบนิเวศประมาณ 77,056 บาท/ไร่ ในขณะที่สวนแบบผสมผสาน มีมูลค่าประมาณ 368,717 บาท/ไร่ 2. มูลค่า
การบริการของระบบนิเวศทั้งจังหวัดจันทบุรี โดยจำแนกพื้นที่สวนทุเรียนในปี พ.ศ. 2560 ด้วยเทคนิคการสำรวจระยะไกล พบว่ามีพื้นที่ปลูกทุเรียนโดยรวมประมาณ 145,641 ไร่ คิดเป็นมูลค่ารวมของการ บริการระบบนิเวศประมาณ 29,240 x 106 บาท ของทั้งพื้นที่ แบ่งเป็นทุเรียนแบบเชิงเดี่ยวประมาณ 83,875 ไร่ คิดเป็นมูลค่าทั้งหมดประมำณ 6,463 x 106 บาท และสวนปลูกทุเรียนเชิงผสมประมาณ 61,766 ไร่ คิดเป็นมูลค่าประมาณ 22,777 x 106 บำท ซึ่งแสดงให้เห็นถึงพื้นที่สวนทุเรียนเชิงผสมมี มูลค่ามากกว่าถึง 5 เท่า เมื่อเปรียบเทียบกับสวนทุเรียนแบบเชิงเดี่ยว อย่างไรก็ตามถึงแม้ว่าการจำแนกพื้นที่สวนทุเรียนด้วยเทคนิคการสำรวจระยะไกลจะมีค่าความถูกต้องในการแปลผลเฉลี่ยร้อยละ 88.7 และมีความสอดคล้องกับข้อมูลภาคสนามในระดับดี (Kappa = 77.4%) แต่ก็มีข้อจำกัด เนื่องจากใช้กาวเทียมรายละเอียดปานกลาง ทำให้ความแม่นยำในการจำแนกข้อมูลสวนทุเรียนลดลง อาทิ ขนาดต้นทุเรียน ชนิดพันธ์ อายุ ความหนาแน่น เป็นต้น จึงจำเป็นต้องมีความเข้มข้นในการตรวจตรวจสอบข้อมูลภาคสนามเป็นอยน่างมาก ในการวิจัยครั้งต่อไปจะดำเนินการปรับปรุงโดยทดสอบ ข้อมูลจากภาพถ่ายทางอากาศรายละเอียดสูงจากหุ่นยนต์อากาศยานขนาดเล็กทั้งหมดเพื่อลด ข้อจำกัดดังกล่าว |
th_TH |
dc.description.abstractalternative |
This study aimed to evaluate the potential of the ecosystem services of durian plantations in Chanthaburi province using Geoinformation technology. The method was integrated field observation data and remote sensing data. sUAV imagery (7 cm. spatial resolution) and Sentinel-2 (10 m. spatial resolution) with visible-NIR bands were applied in this step. First one, the durian plantation was identified using the object-based classification with rule-based classification. The durian’s mono crop and mixed crop types were identified in this study. The mixed crop included with the other plant with Longan (Dimocarpus longan), Durian (Durio), Mangosteen (Garcinia mangostana), Rambutan (Nephelium lappaceum), and Longkong (Lansium domesticum) in ration as 33%, 32%, 21%, 9%, and 5%, respectively. Second one, the ecosystem service was evaluated using the contribution in term of durian's fresh product, durian's timber, ecotourism, carbon storage and merchant animal (reptiles). The study found: 1) the mono crop archived the ecosystem service has value approximately 77,056 Baht/rai, while the mixed crop has a higher rate within 368,717 Baht/rai. 2) According to the total of 145,641 rai were classified in durian plantation using the remote sensing technique (2017), the total value of ecosystem services in Chanthaburi Province archived 29,240 x 106 THB. The classified mono crop as 83,875 rai of the durian plantation which valued approximately 6,463 x 106 THB. The mixed crop 61,766 rai from the classification that it can be estimated to 22,777 x 106 THB. The comparison exhibited that the mixed cropping can be potential yield more five times greater than the durian’s mono crop plantation. Even though the overall classification as 88.7% and 0.74 Kappa index. However, the limitation found in the research is the medium resolution satellite imagery could reduce the capability of durian plantation classification (i.e., the size of tree trunk, species, age, and density). In order to reduce these discrepancies, intensive field observation is relevant. Further study will emphasize the hi-resolution aerial imagery acquired from the sUAV so as to improve the accuracy of the classification. |
en |