Page 23 - วิศวกรรมสาร ปีที่ 77 ฉบับที่ 2 เมษายน - มิถุนายน 2567

การใช้ภาพถ่ายดาวเทียมในการประเมินพื้นที่เพาะปลูกอ้อย

(resolution) ที่แตกต่างกัน เพื่อให้เหมาะกับวัตถุประสงค์ในการส�ารวจข้อมูลตาม ๆ ได้แก่
1) Stripmap (SM) 2) Interferometric Wide swath (IW) 3) Extra Wide swath
(EW) และ 4) Wave (WV) รายละเอียดของข้อมูลจ�าเพาะเพิ่มเติมแสดงดังตารางที่ 2
อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่สะท้อนวัตถุมายังเซนเซอร์ของดาวเทียมในรูปแบบการสะท้อนแบบ
กระจัดกระจายส่งผลให้เกิดสัญญาณรบกวนจ�านวนมากภายในภาพ การประมวลผลภาพ

จ�าเป็นต้องใช้เทคนิคหลายชนิดเพื่อให้ภาพสามารถน�ามาใช้งานได้ (ESA, 2022)

ตารางที่ 2 ข้อมูลจ�าเพาะอุปกรณ์ C-band synthetic-aperture radar ของดาวเทียม
Sentinel-1A (Chauha et. al, 2020)

Parameter Specification
Wavelength C-band
Frequency 5.405 GHz

Product type GRD, SCL
Acquisition mode SM, IW, EW, WV
Incidence angle 39.7 – 40.4
Pass ASC
Polarization VH, VV
ดาวเทียม Sentinel-1 เป็นกลุ่มดาวเทียม Spatial resolution 10 m

ชุดแรกของ Copernicus Programme ที่ Repeat cycle 12 days
ถูกปล่อยขึ้นวงโคจรโดย European Space No. of looks (range x azimuth) 7 x 1
Agency โดยมีอยู่ 2 ดวง ได้แก่ Sentinel-1A
(ขึ้นสู่วงโคจรเมื่อวันที่ 3 เมษายน 2014)
และ Sentinel-1B (ขึ้นสู่วงโคจรเมื่อวันที่ 3. วิธีการจ�าแนกพื้นที่เพาะปลูกอ้อยจากข้อมูลภาพถ่าย

25 เมษายน 2016) ซึ่งปัจจุบันเหลือเพียง จากดาวเทียม
ดาวเทียม Sentinel-1A ที่ยังประจ�าการอยู่
อุปกรณ์ C-SAR (C-band Synthetic การจ�าแนกพื้นที่เพาะปลูกอ้อยหรือพืชการเกษตรประเภทอื่น ๆ สามารถน�าความ
Aperture Radar) ได้ถูกติดตั้งอยู่บน สามารถของเครื่องมือทางภูมิสารสนเทศเข้ามาวิเคราะห์โดยประยุกต์ข้อมูลเชิงพื้นที่ร่วมกับ
ดาวเทียมและมีความสามารถในการเก็บ อัลกอริทึมส�าหรับจ�าแนก วิธีการจ�าแนกที่นิยมใช้ในการท�างานปัจจุบันมีดังนี้
ข้อมูลได้ตลอด 24 ชั่วโมงในทุกสภาวะ 1) วิธีการจ�าแนกแบบไม่ก�ากับดูแล (unsupervised classification) เป็นวิธีที่ไม่ก�าหนด

อากาศ ภาพถ่ายจากดาวเทียมที่ได้จากการ พื้นที่ตัวอย่างของข้อมูลที่ต้องการจ�าแนกซึ่งในงานนี้คือพื้นที่เพาะปลูกอ้อย นอกจากนี้ยัง
บันทึกมีรายละเอียดจุดภาพ 10 เมตรและ ไม่จ�าเป็นต้องสอนให้แบบจ�าลองอัลกอริทึมเรียนรู้ข้อมูลตัวอย่าง การท�างานของวิธีการ
ได้ภาพซ�้าพื้นที่เดิมทุก ๆ 12 วัน อุปกรณ์นี้ จ�าแนกแบบไม่ก�ากับดูแลจะเริ่มจากการสุ่มตัวอย่างในกลุ่มข้อมูลและแบ่งข้อมูลออกเป็น
ประกอบด้วยระบบย่อย SAR Electronics ประเภทต่าง ๆ ด้วยค่าแบ่ง อัลกอริทึมจะพิจารณาลักษณะการสะท้อนแสงของข้อมูลโดย
(SES) ที่รับผิดชอบการสั่งการเรดาร์และ ข้อมูลที่มีค่าใกล้เคียงกันจะถูกจัดกลุ่มให้อยู่ในข้อมูลประเภทเดียวกัน (clustering) วิธีการนี้

การจัดการข้อมูล และระบบย่อยเสาอากาศ เหมาะกับงานที่มีข้อมูลตัวอย่างในพื้นที่น้อยมากหรือผู้จ�าแนกไม่คุ้นเคยกับพื้นที่ (Lu &
SAR (SAS) ที่รับผิดชอบการแผ่สัญญาณ Weng, 2007) นอกจากนี้ยังเหมาะสมกับการจ�าแนกข้อมูลพื้นที่ขนาดใหญ่ (Franklin &
และการรับสัญญาณ C-SAR โดยมีฟังก์ชัน Wulder, 2002) วิธีการจ�าแนกที่นิยมใช้ (สรรค์ใจ กลิ่นดาว, 2550) ได้แก่
การตรวจจับข้อมูลจ�านวน 4 โหมด แต่ละ 1.1) ตัวจ�าแนกการจัดกลุ่มโดยเรียงล�าดับ (sequential clustering classifier
โหมดมีแนว (swath) และความละเอียด หรือ K-means clustering) การจ�าแนกด้วยวิธีนี้เป็นวิธีการจัดกลุ่มแบบไม่มีพารามิเตอร์

วิศวกรรมสาร ปีที่ 77 ฉบับที่ 2 เมษายน - มิถุนายน 2567 23