FORRU
ห้องสมุด

การใช้ภาพถ่ายจากอากาศยานไร้คนขับเพื่อติดตามความก้าวหน้าของการฟื้นฟูระบบนิเวศป่าระยะเริ่มต้นในพื้นที่เหมืองเปิด

Language:
การใช้ภาพถ่ายจากอากาศยานไร้คนขับเพื่อติดตามความก้าวหน้าของการฟื้นฟูระบบนิเวศป่าระยะเริ่มต้นในพื้นที่เหมืองเปิด
Date:
2022-09
Author(s):
Changsalak, P.
Publisher:
Graduate School, Chiang Mai University, Thailand.
Serial Number:
262
Suggested Citation:

Changsalak, P., 2022. Use of unmanned aerial vehicle (UAV) imagery to monitor progress of early forest ecosystem restoration in an opencast mine. MSc Thesis, The Graduate School, Chiang Mai University.

บทคัดย่อ: การติดตามตรวจสอบการฟื้นฟูป่าเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อความก้าวหน้าของเทคนิคการฟื้นฟู แต่ด้วยค่าใช้จ่ายในการดำเนินการที่สูง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในแง่ของค่าจ้างแรงงาน ภาพถ่ายทางอากาศจากอากาศยานไร้คนขับ (UAV) มีความเป็นไปได้ที่จะเข้ามาทดแทนในส่วนของแรงงานสำหรับการติดตามตรวจสอบการฟื้นฟูนี้ อย่างไรก็ตาม การตรวจสอบกล้าไม้ที่ปลูกใหม่ด้วยภาพถ่ายทางอากาศยังคงเป็นเรื่องที่มีความท้าทาย เนื่องจากกล้าไม้มีขนาดเล็ก งานวิจัยที่นำเสนอนี้มีจุดประสงค์ที่จะพัฒนาและทดสอบเทคนิคการใช้ภาพถ่ายทางอากาศ เพื่อติดตามการรอดและการเจริญเติบโตของกล้าไม้ที่ปลูกเพื่อฟื้นฟูพื้นที่เหมืองแบบเปิด โดยใช้อากาศยานไร้คนขับประเภท 4 ใบพัดที่มาพร้อมกล้อง RBG ความละเอียด 20 เมกะพิกเซล สำหรับถ่ายภาพพื้นที่ปลูกจากความสูง 10 เมตรเหนือพื้นดิน เป็นระยะเวลาทุก ๆ 3 เดือนในช่วงปีแรกหลังจากการปลูก ตัวแปรที่ได้จากการรังวัดด้วยภาพถ่าย (รูปภาพออร์โธโมซาอิกและโครงสร้างพอยต์คลาวด์ 3 มิติ) ถูกเปรียบเทียบกับตัวแปรเดียวกันที่ได้จากการวัดภาคพื้นด้วยวิธีการทั่วไป ซึ่งผลจากการเปรียบเทียบเครื่องมือในซอฟต์แวร์รังวัดด้วยภาพถ่ายจากอากาศยานไร้คนขับในเบื้องต้น ทำให้ทราบว่า DroneDeploy มีประสิทธิภาพเหนือกว่าซอฟต์แวร์ทดลองอีก 2 ซอฟต์แวร์ในแง่ของการสร้างโครงสร้างพอยต์คลาวด์ 3 มิติและการวัดความสูงของกล้าไม้แบบแมนนวล ดังนั้นจึงถูกนำไปใช้กับการศึกษาส่วนที่เหลือ ผลในส่วนถัดมาพบว่าอัตราการตรวจจับกล้าไม้ในภาพออร์โธโมเสกและโครงสร้างพอยต์คลาวด์ 3 มิติ อยู่ที่ 85% และ 64 % ตามลำดับ  การวัดความสูงของกล้าไม้จากภาพถ่ายมีความสัมพันธ์กับการวัดแบบภาคพื้นดินเป็นอย่างมาก โดยมีความสัมพันธ์กันในระดับปานกลาง (R2 = 0.57, P< 0.001) ในขณะที่การวัดพื้นทรงพุ่ม (ทั้ง 2 รูปแบบการวัด) มีความสัมพันธ์กับการวัดแบบภาคพื้นดินเช่นกัน โดยมีความสัมพันธ์กันในระดับปานกลาง (R2 = 0.62 และ 0.68, P < 0.001) หลังจากที่กล้าไม้เติบโตครบ 1 ปี ความสัมพันธ์ของเส้นผ่านศูนย์กลางคอรากของกล้าไม้ที่ได้จากการประมาณค่าความสูงมีความสัมพันธ์กันในระดับต่ำ (R2 = 0.36, P< 0.001) หลังจากที่กล้าไม้เติบโต 9 เดือนหลังปลูก ความน่าเชื่อถือในการตรวจจับและวัดขนาดกล้าไม้เพิ่มขึ้นในช่วงฤดูฝนที่สองหลังปลูก ซึ่งกล้าไม้ส่วนใหญ่โตได้สูงกว่า  0.8 เมตร ปัจจุบันการติดตามความคืบหน้าของกล้าไม้ที่ปลูกใหม่ด้วยวิธีการภาคพื้นนั้นแม่นยำกว่าการวิธีการติดตามโดยใช้โดรน อย่างไรก็ตาม ผลการศึกษาแสดงให้เห็นความสัมพันธ์ที่เพิ่มขึ้นของการติดตามโดยใช้โดรนภายหลังการเติบโต 1 ปี การศึกษาแสดงให้เห็นว่าฤดูกาล ลักษณะในแต่ละชนิดของกล้าไม้ อายุและขนาดที่เหมาะสมของต้นกล้าเป้าหมาย ทั้งหมดต้องได้รับการ พิจารณาเพื่อพัฒนาเทคนิคทางอากาศที่เหมาะสม เพื่อติดตามความคืบหน้าของพื้นที่ฟื้นฟูระบบนิเวศป่าไม้ที่มีความซับซ้อนมากขึ้น ทั้งนี้เทคนิคที่ใช้นี้ให้ผลที่มีความแตกต่างอย่างมากระหว่างข้อมูลที่ได้จากโดรนและภาคพื้นดินในส่วนของการจัดอันดับตามดัชนีประสิทธิภาพสัมพัทธ์ (relative performance index) เพื่อใช้ในการเลือกชนิดพันธุ์ จำเป็นต้องมีการปรับปรุงอย่างมากในการรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้จากภาพ ก่อนที่การเลือกชนิดพันธุ์โดยอิงจากข้อมูลทางอากาศนี้จะสามารถใช้ประกอบการตัดสินใจได้อย่างน่าเชื่อถือ โดยเฉพาะอย่างยิ่งการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI เพื่อทดแทนการวัดด้วยตนเอง ด้วยเหตุนี้ เมื่อการพัฒนาดังกล่าวบรรลุผลสำเร็จ เป็นไปได้ว่าเทคนิคการใช้ภาพถ่ายเพื่อติดตามกล้าไม้ในระยะแรกของการฟื้นฟูป่าจะกลายเป็นทางเลือกที่ปฏิบัติได้จริงแทนการสำรวจภาคพื้นดิน