การศึกษาความเป็นไปได้ในการทำนายผลผลิตอ้อยในแปลงโดยใช้ดัชนีพืชพรรณ NDVI, CIred edge และปริมาตรจากแบบจำลองพื้นผิวเชิงตัวเลข

บทคัดย่อ

การศึกษานี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความเป็นไปได้ในการทำนายผลผลิตอ้อยในแปลงโดยใช้ดัชนีพืชพรรณ NDVI, CI_{red edge} และปริมาตรจากแบบจำลองพื้นผิวเชิงตัวเลข ในการศึกษานี้ใช้ตัวอย่างจำนวน 30 ตัวอย่าง โดยเป็นพันธุ์ที่แตกต่างกันทั้งหมดและแต่ละตัวอย่างมีพื้นที่ขนาด 6×8 ตารางเมตร และเก็บรวบรวมภาพถ่ายอ้อยในแปลง จากกล้องถ่ายภาพหลายช่วงคลื่น (Multispectral camera) แบบ 5 ช่วงคลื่น (Red, Green, Blue, NIR และ Red Edge) ซึ่งติดตั้งบนอากาศยานไร้คนขับ จากนั้นเก็บเกี่ยวอ้อยแต่ละแปลงย่อยมาชั่งน้ำหนักเพื่อหาผลผลิตต่อไร่สำหรับใช้เป็นค่ามาตรฐานในการสร้างแบบจำลอง ภาพถ่ายอ้อยทั้งหมดจากแต่ละช่วงคลื่น จะถูกนำมาประมวลผลเป็นภาพทั้งแปลงด้วยโปรแกรม Pix4D mapper แล้วนำข้อมูลในภาพไปคำนวณดัชนี 3 ค่า ประกอบด้วย ดัชนีพืชพรรณ NDVI, CI_{red edge} และปริมาตรจากแบบจำลองพื้นผิวเชิงตัวเลข หลังจากนั้นจึงวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างค่าดัชนีแต่ละค่ากับผลผลิตอ้อยในแปลง ด้วยวิธีสมการถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย (Simple Linear Regression, SLR) ผลการวิเคราะห์พบว่ามีความเป็นไปได้ที่จะทำนายผลผลิตอ้อยในแปลงด้วยค่าดัชนี NDVI, CIred edgeและปริมาตรจากแบบจำลองพื้นผิวเชิงตัวเลข โดยมีค่าสหสัมพันธ์ (r) เท่ากับ 0.77, 0.78 และ 0.87 ตามลำดับ และค่ารากที่สองของความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยระหว่างค่าจริงกับค่าทำนาย (Root Mean Square Error, RMSE) เท่ากับ 3.18, 3.11 และ 2.46 ตัน/ไร่ ตามลำดับ และมีค่าความผิดพลาดมาตรฐานของการทำ cross-validation (Root Mean Square Error of Cross Validation, RMSECV) เท่ากับ 3.37, 3.32, และ 2.61 ตัน/ไร่ ตามลำดับ การที่ค่าความคลาดเคลื่อนค่อนข้างสูงเนื่องจากการเก็บข้อมูลภาพถ่ายใกล้ช่วงเก็บเกี่ยว การวิเคราะห์ภาพถ่ายไม่มีการตัด pixel ส่วนที่ไม่ใช่อ้อยออก จึงทำให้มีความคลาดเคลื่อนค่อนข้างสูง ดังนั้น การศึกษาในขั ้นตอนต่อไปจึงมุ่งศึกษาเพื่อเพิ่มความแม่นยำในการทำนายผลผลิตด้วยค่าดัชนีทั ้งสามค่าและวิธีการประเมินผลผลิตวิธีอื่น