การจำแนกป่าชายเลนเขตร้อนชื้นโดยใช้ภาพความละเอียดสูงควิกเบิร์ด กรณีศึกษา การวิเคราะห์ด้วยเนื้อภาพ

Abstract

ป่าชายเลนเขตร้อนชื้นเป็นระบบนิเวศที่มีคุณค่าและมีความสำคัญต่อมนุษย์และสัตว์น้ำ การบริหารจัดการป่าชายเลยที่มีประสิทธิภาพจึงเป็นเรื่องที่จำเป็นอย่างมาก การสำรวจระยะไกลเป็นเครื่องมือที่นิยมนำมาช่วยในการบริหารจัดการป่าชายเลน งานวิจัยครั้งนี้ใช้คุณสมบัติของภาพขาวดำ (Panchromatic) ความละเอียดสูง ขนาดจุดภาพ 0.6 เมตร ความกว้างช่วงคลื่นที่ 450-900 นาโนเมตร เพื่อจำแนกชนิดพรรณไม้ป่าชายเลนให้มีความถูกต้องสูงขึ้น จากผลการทดลองจำแนก ในระดับพรรณไม้ 5 ชนิด พบว่าการจำแนกป่าชายเลนที่ผ่านกระบวนการ PCA เป็นวิธีการที่ดีที่สุด โดยให้ค่าความถูกต้องโดยรวมที่ 56 % และสัมประสิทธิ์แคปปา เท่ากับ 0.45 ซึ่งการจำแนกภาพหลายช่วงคลื่น 4 แบนด์ และการจำแนกเนื้อภาพด้วย GLCM 8 แบนด์ แล้วรวมกับภาพหลายช่วงคลื่น 4 แบนด์ ได้ผลลัพธ์ที่ด้อยกว่า โดยได้ค่าความถูกต้องของการจำแนกโดยรวมเพียง 48 % และ ค่าสัมประสิทธิ์แคปปา เท่ากับ 0.35 ทั้งนี้ยังพบอีกด้วยว่าวิธีการจำแนกที่นำเสนอในการศึกษานี้ ให้ความถูกต้องน้อยกว่าการจำแนกด้วยข้อมูลภาพไฮเปอร์สเปกตรัล (Keodsin and Vaiphasa, 2013) ที่มีค่าความละเอียด น้อยกว่าภาพขาวดำ ความละเอียดสูง ถึง 5 เท่า แต่มีช่วงคลื่นมากกว่า 2 เท่า กล่าวได้ว่า ช่วงคลื่นที่เลือกมาจากตำแหน่งที่มีความสัมพันธ์กับพืชชายเลน (Keodsin and Vaiphasa, 2013) มีความสำคัญมากกว่าเนื้อภาพในการจำแนกพืชชายเลนเขตร้อนในพื้นที่ศึกษานี้ แม้ว่าวิธีการที่นำเสนอในครั้งนี้จะให้ค่าความถูกต้องโดยรวมไม่ค่อยดีนัก แต่สามารถจำแนกได้ดีเฉพาะกลุ่มพืชแสมทะเล โดยพบว่าค่าความถูกต้องของผู้ผลิตสูงถึง 99 % ทั้งนี้ผลการทดลองโดยการใช้เครื่องมือการวิเคราะห์เนื้อภาพกับการมองด้วยตาเปล่ามีความสอดคลอดคล้องกัน เห็นรูปแบบของแสมทะเลชัดเจนมากกว่าพืชชนิดอื่น ซึ่งมีการปะปนกัน จึงเสนอให้นำไปใช้ในพื้นที่ที่มีลักษณะคล้ายกันต่อไป