การใช้ข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียมระบบเรดาร์เพื่อเพิ่มขีดความสามารถของข้อมูลดาวเทียมแลนด์แซทในการจำแนกประเภทไม้ผลและไม้ยืนต้น

Abstract

งานวิจัยนี้นำข้อมูลภาพจากดาวเทียมเรดาร์เข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของภาพจากดาวเทียมในช่วงคลื่น VNIR ในการจำแนกประเภทไม้ผลและไม้ยืนต้นให้มีความถูกต้องมากขึ้น โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบผลการจำแนกไม้ผลและไม้ยืนต้นทั้งหมด 6 ประเภท ได้แก่ ทุเรียน ลำไย ลองกอง มังคุด ยางพาราและเงาะ ในบริเวณจังหวัดจันทบุรี ระหว่างการใช้ข้อมูลจากดาวเทียม LANDSAT-5 TM เพียงอย่างเดียว กับภาพผสมระหว่างข้อมูลจากดาวเทียม LANDSAT-5 และ RADARSAT-1 WIDE โดยทั้งสองแนวทางใช้การจำแนกแบบ Maximum Likelihood Classification ผลการศึกษา พบว่า ความถูกต้องโดยรวม (Overall accuracy) ของการจำแนกประเภทไม้ผลและไม้ยืนต้นในข้อมูลจากดาวเทียม LANDSAT-5 เพียงอย่างเดียว มีค่าเท่ากับ 50.2% และค่า Kappa Coefficient เท่ากับ 0.36 และเมื่อนำข้อมูลจากดาวเทียม LANDSAT-5 มาใช้ร่วมกับข้อมูลจากดาวเทียม RADARSAT-1 มีค่าเท่ากับ 45.7% และค่า Kappa Coefficient เท่ากับ 0.27 ซึ่งผลการเปรียบเทียบพบว่าการนำข้อมูลจากดาวเทียม RADARSAT-1 มาใช้ร่วมกับข้อมูลจากดาวเทียม LANDSAT-5 มีความถูกต้องในการจำแนกน้อยกว่าการใช้ข้อมูลจากดาวเทียม LANDSAT-5 เพียงอย่างเดียว เนื่องจากค่าการกระจัดกระจายกลับสัญญาณเรดาร์ของไม้ผลและไม้ยืนต้นทั้ง 6 ประเภท มีค่าอยู่ในช่วงของ DN Value ที่ซ้อนทับกัน ค่าการกระจัดกระจายกลับของไม้ผลแต่ละประเภทใกล้เคียงกัน แต่อย่างไรก็ตาม การนำข้อมูลจากดาวเทียม RADARSAT-1 มาใช้ก็สามารถช่วยให้ค่าความถูกต้องของการจำแนกทุเรียน ยางพาราและเงาะสูงขึ้นกว่าการใช้ข้อมูลจากดาวเทียม LANDSAT-5 เพียงอย่างเดียว โดยพบว่า มีค่าความถูกต้องของการจำแนกร้อยละ 14.66, 74.02 และ 74.90 ตามลำดับ โดยเมื่อเปรียบเทียบกับการจำแนกข้อมูลจากดาวเทียม LANDSAT-5 เพียงอย่างเดียว ให้ค่าความถูกต้องร้อยละ 12.05, 73.49 และ 71.54 ตามลำดับ