การประยุกต์เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศเพื่อการศึกษาดัชนีพืชพรรณและความชื้นในการวิเคราะห์ความแห้งแล้งในพื้นที่เศรษฐกิจพิเศษภาคตะวันออก

พิชิตพร ผลเกิดดี

dc.contributor.author	พิชิตพร ผลเกิดดี
dc.contributor.other	มหาวิทยาลัยบูรพา. คณะภูมิสารสนเทศศาสตร์
dc.date.accessioned	2020-04-07T03:01:37Z
dc.date.available	2020-04-07T03:01:37Z
dc.date.issued	2562
dc.identifier.uri	http://dspace.lib.buu.ac.th/xmlui/handle/1234567890/3854
dc.description.abstract	การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาดัชนีพืชพรรณและความชื้นจากภาพถ่าย ดาวเทียม Terra / MODIS 2) ศึกษาดัชนีพืชพรรณและความชื้นประเมินพื้นที่ที่เกิดความแห้งแล้งเชิง พื้นที่และเวลา ในพื้นที่เศรษฐกิจพิเศษภาคตะวันออก 3) จำแนกระดับความรุนแรงของความแห้งแล้ง จากการวิเคราะห์ดัชนีพืชพรรณและความชื้น ในพื้นที่เศรษฐกิจพิเศษภาคตะวันออก 4) ศึกษา แนวทางในการเตรียมตัวรับมือกับปัญหาความแห้งแล้งอย่างยั่งยืน ในพื้นที่เศรษฐกิจพิเศษภาค ตะวันออก วิธีการศึกษาครั้งนี้เป็นการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการนำดัชนีพืชพรรณและความชื้น มาใช้ประเมินความแห้งแล้งบริเวณพื้นที่เศรษฐกิจพิเศษภาคตะวันออก ทำการวิเคราะห์ข้อมูลจาก ดาวเทียมเพื่อตรวจสอบความแห้งแล้งจะศึกษาคลอโรฟิลด์ในใบพืชที่มีการเปลี่ยนแปลงตอบสนองต่อ การขาดแคลนน้ำ ปรากฏในภาพถ่ายเป็นค่าการสะท้อนที่เปลี่ยนแปลงแตกต่างกันในเดือนที่มีน้ำ เดือนที่ขาดน้ำ ดัชนีเชิงคลื่นที่นำมาใช้วิเคราะห์ในครั้งนี้เป็นดัชนีที่ตอบสนองต่อคลอโรฟิลด์ในใบพืช ปริมาณน้ำในพืชและในดิน ได้แก่ ดัชนีผลต่างพืชพรรณ (NDVI) ดัชนีผลต่างความชื้น (NDWI) และ ดัชนีเน้นภาพพืชพรรณ (EVI) จากนั้นทำการวิเคราะห์ความเปลี่ยนแปลงในพืชพรรณระหว่างฤดูกาล และระหว่างปี ต่อมาทำการวิเคราะห์เพื่อประเมินความเปลี่ยนแปลงของพื้นที่โดยอาศัยพื้นฐานจาก ความเปลี่ยนแปลงของค่าดัชนีระหว่างคู่ภาพต่างวัน และหามาตราการแนวทางในการเตรียมตัวรับมือ กับปัญหาความแห้งแล้งอย่างยั่งยืน ในพื้นที่เศรษฐกิจพิเศษภาคตะวันออก ผลการศึกษาพบว่าความเปลี่ยนแปลงของพืชพรรณที่ปกคลุมที่แตกต่างกัน สามารถชี้ถึง รูปแบบเชิงพื้นที่และเวลาของความแห้งแล้งได้ แสดงให้เห็นค่าความแตกต่างของ NDVI(dNDVI) ความแตกต่างของNDWI(dNDWI) และความแตกต่างของ EVI(dEVI) ของภาพถ่ายต่างวันที่มีการ แสดงออกมาอย่างเด่นชัด ภาพผลต่าง NDVI และ EVI (dNDVI และ dEVI) บ่งบอกความแตกต่าง ระหว่างพื้นที่ของพืชพรรณที่ปกคลุม ค่า dNDVI และ dEVI ที่สูงกว่าหมายถึงระดับของความ เปลี่ยนแปลงที่สูงกว่า ค่า dNDWI แสดงความแตกต่างที่เกี่ยวข้องกับการผสมผสานระหว่างพืชพรรณ ที่ปกคลุมกับปริมาณน้ำในพื้นที่ จากนั้นจัดทำแผนที่จำแนกระดับความรุนแรงของความแห้งแล้งโดย รูปแบบเชิงพื้นที่และเวลาของความแห้งแล้ง สามารถบอกได้จากค่า dNDWI ประกอบกับ dNDVI และ dEVI แทนที่การใช้ข้อมูลทางอุตุนิยมวิทยาหรือในกรณีที่ข้อมูลด้านภูมิอากาศมีเพียงพอหรือไม่ ครอบคลุมพื้นที่บริเวณนั้น	th_TH
dc.description.sponsorship	งานวิจัยนี้ได้รับทุนสนับสนุนการวิจัยจากงบประมาณเงินรายได้ (เงินอุดหนุนจากรัฐบาล) ประจำปีงบประมาณ พ.ศ. 2562	th_TH
dc.language.iso	th	th_TH
dc.publisher	คณะภูมิสารสนเทศศาสตร์ มหาวิทยาลัยบูรพา	th_TH
dc.subject	ภูมิสารสนเทศ	th_TH
dc.subject	เขตเศรษฐกิจพิเศษ	th_TH
dc.subject	ดัชนีพืชพรรณ	th_TH
dc.subject	สาขาเทคโนโลยีสารสนเทศและนิเทศศาสตร์	th_TH
dc.title	การประยุกต์เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศเพื่อการศึกษาดัชนีพืชพรรณและความชื้นในการวิเคราะห์ความแห้งแล้งในพื้นที่เศรษฐกิจพิเศษภาคตะวันออก	th_TH
dc.title.alternative	The Application of Geo-Informatics Technology for The Vegetation Index and Humidity Study: A Case Study Analysis of Drought in The Special Economic Eastern Region	en
dc.type	Research	th_TH
dc.author.email	pichitporn@go.buu.ac.th	th_TH
dc.year	2562	th_TH
dc.description.abstractalternative	The purposes of this research were (1) to study vegetation and moisture index from Terra / MODIS satellite images. (2) to study on vegetation and moisture index to assess spatial and time drought areas. In the special economic area of the East. 3) to Classify the severity of drought from the analysis of vegetation index and moisture. In the special economic area of the eastern region. 4) to study guidelines for preparing to deal with the drought sustainably In the special economic area of the eastern region This study method is a collection of data related to the use of vegetation and moisture indexes to assess drought in the Eastern Economic Corridor. Analyze satellite data to determine drought. Chlorophyll will be studied in the changing plant leaves in response to water shortages. It appears in the picture as the reflectivity that changes differently in the month of water. Dehydrated month The wave index used in this analysis is an index that responds to chlorophyll in plant leaves. The amount of water in plants and soil is Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI) and Difference Enhanced Vegetation Index (EVI). Then, analysis of changes in vegetation between seasons and during the year. Next, analyze to assess the change of area based on the change of index between different picture pairs. And find measures for guidelines to prepare to deal with the drought sustainably in The Special Economic Eastern Region be implied from the NDVI NDWI and EVI instead of using the meteorological data in case of inadequate coverage of climatic data.	en