Page 25 - วิศวกรรมสาร ปีที่ 77 ฉบับที่ 2 เมษายน - มิถุนายน 2567

การใช้ภาพถ่ายดาวเทียมในการประเมินพื้นที่เพาะปลูกอ้อย

ภาพที่ 2 (A) ISODATA clustering แบ่งกลุ่มข้อมูลที่มีการกระจุกตัวกันได้เป็น 4 กลุ่ม (B) ตรวจค่าความกระจุกตัว (compact) และแบ่งกลุ่มเพิ่ม
ออกมาได้อีก 1 กลุ่ม (วงกลมสีด�า) รวมเป็น 5 กลุ่ม (C) จุดที่กระจายอยู่นอกกลุ่มที่มีความกระจุกตัวน้อยกว่าจะถูกจัดให้อยู่ในกลุ่มที่มีค่าความกระจุก
ตัวมากจนเหลือกลุ่มข้อมูลเพียง 3 กลุ่ม (กฤชญาณ อินทรัตน์, 2564)

การคัดเลือกช่วงคลื่นภาพถ่ายจาก (normal distribution) วิธีการจ�าแนกที่นิยมใช้มีสามวิธี (ส�านักงานพัฒนาเทคโนโลยี

ดาวเทียม เมื่อกระบวนการก�าหนดพื้นที่ อวกาศและภูมิสารสนเทศ (องค์การมหาชน), 2552) ได้แก่ ตัวจ�าแนกแบบสี่เหลี่ยม
ตัวอย่างเสร็จสิ้น ได้ค่าประมาณการสะท้อน คู่ขนาน (parallelepiped classifier) แบบระยะห่างสุด (minimum distance classifier)
ตัวอย่างและค่าสถิติของพื้นที่ตัวอย่างใน และแบบความน่าจะเป็นสูงสุด (maximum likelihood classifier) ดังแสดงในภาพที่ 3
แต่ละช่วงคลื่นของภาพถ่ายจากดาวเทียม
ขั้นตอนต่อมาต้องพิจารณาช่วงคลื่นของ
ภาพถ่ายจากดาวเทียมที่มีความเหมาะสม
กับการจ�าแนกในงานที่ก�าลังด�าเนินอยู่
ช่วงคลื่นของภาพถ่ายจากดาวเทียมที่มี

ประสิทธิภาพดี ต้องสามารถใช้แยกแยะ
ฟีเจอร์ภายในภาพออกจากกันได้อย่าง
ชัดเจน โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อลดจ�านวน
ช่วงคลื่นที่มีสารสนเทศเชิงรังสีที่ซ�้าซ้อนกัน
(redundant spectral information)

สามารถกระท�าได้โดยคัดลือกช่วงคลื่นจาก
แผนภูมิและการคัดลือกช่วงคลื่นจากวิธี
การทางสถิติ
2.2) การเลือกใช้วิธีการจ�าแนกแบบ
ก�ากับดูแลมีวิธีให้เลือกใช้ตามความเหมาะ
สมในการจ�าแนกประเภทข้อมูล (ค่าสะท้อน

ของจุดภาพ) วิธีการนี้เป็นวิธีการแบบใช้
พารามิเตอร์ (Olaode et al., 2014) ดังนั้น
ข้อมูลตัวอย่างที่ใช้ส�าหรับจ�าแนกจ�าเป็น
ต้องมีสมมติฐานว่าค่าที่ได้จากการวัด ภาพที่ 3 ตัวจ�าแนกแบบควบคุม (A) แผนภูมิการกระจาย (B) ตัวจ�าแนกแบบสี่เหลี่ยมคู่ขนาน (C)
ค่าการสะท้อนในแต่ละประเภทของชุด ตัวจ�าแนกแบบระยะห่างสุด (D) ตัวจ�าแนกแบบความน่าจะเป็นสูงสุด (Lillesand, Kiefer,
& Chipman, 2015)
ข้อมูลนั้นมีการลักษณะกระจายแบบปกติ

วิศวกรรมสาร ปีที่ 77 ฉบับที่ 2 เมษายน - มิถุนายน 2567 25