การพัฒนาระบบตรวจสอบความสมบูรณ์ของต้นปาล์มด้วยเทคนิคการวิเคราะห์ภาพ จากอากาศยานไร้คนขับ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
ปาล์มน้ำมันเป็นพืชเศรษฐกิจที่สำคัญในประเทศไทย โดยเฉพาะในภาคอุตสาหกรรม เนื่องจากผลผลิตจากปาล์มน้ำมันเป็นส่วนประกอบที่สำคัญในอุตสาหกรรมการผลิตต่างๆ จึงทำให้เกษตรกรนิยมปลูกปาล์มน้ำมันมากขึ้น เนื่องจากเป็นพืชที่เหมาะสมกับสภาพอากาศร้อนชื้น ให้ผลผลิตที่สามารถเก็บเกี่ยวได้ตลอดทั้งปี สร้างรายได้เป็นจำนวนมากให้กับเกษตรกรและมีทุนสนับสนุนจากภาครัฐ แต่ในขณะเดียวกันการตรวจสอบความสมบูรณ์ของต้นปาล์มในพื้นที่หลายไร่ อาจสร้างความลำบากให้กับเกษตรกร งานวิจัยนี้จัดทำขึ้นเพื่อสร้างระบบตรวจสอบความสมบูรณ์ของต้นปาล์มภายในสวนปาล์ม เพื่อช่วยเหลือเกษตรกรให้สามารถดูแลต้นปาล์มได้อย่างสะดวกยิ่งขึ้น ระบบใช้อากาศยานไร้คนขับสำหรับถ่ายภาพต้นปาล์มที่มีปริมาณมากจากมุมมองภาพด้านบน จากนั้นนำภาพไปใช้ในการวิเคราะห์ความสมบูรณ์ของต้นปาล์ม ด้วยการประยุกต์ใช้ดัชนี VARI (Visual Atmospheric Resistance Index) โดยข้อมูลภาพเหล่านั้นจะถูกประมวลผลด้วยเทคนิคการประมวลผลภาพดิจิทัล และทำการคำนวนดัชนี VARI จากภาพ ระบบสามารถแยกคุณภาพของต้นปาล์มได้สี่ระดับ เพื่อให้เกษตรกรสามารถตรวจสอบต้นปาล์มที่มีความเสียหายภายในสวนปาล์ม ที่อาจจะเกิดจากปัญหาสภาพอากาศและสารอาหารเป็นต้น จากผลการทดสอบพบว่าระบบตรวจสอบความสมบูรณ์ของต้นปาล์มมีความถูกต้อง 91.18%
Article Details
References
กรมพัฒนาที่ดินกระทรวงเกษตรและสหกรณ์. (2564). แนวทางการส่งเสริมการเกษตรที่เหมาะสมตามฐานข้อมูลแผนที่เกษตรเชิงรุก AGRI-MAP จังหวัดนราธิวาส.
https://www.ldd.go.th/Agri-Map/Data/S/nwt.pdf
นพพร ชุบทอง, สุวิสา พัฒนเกียรติ, พัฒนา สุขประเสริฐ, รุจีพัชร บุญจริง. (2558). การยอมรับเทคโนโลยีการปลูกปาล์มน้ำมันของเกษตรกร อ้าเภอหนองเสือ จังหวัดปทุมธานี. วารสารวิจัยและพัฒนา วไลยอลงกรณ์ ในพระบรมราชูปถัมภ์, 10(3), 53-63.
สุจิตรา เจริญหิรัญยิ่งยศ. (2561). ความสัมพันธ์ที่ดีที่สุดระหว่างดัชนีพืชพรรณกับผลผลิตปาล์มนํ้ามัน จากทะลายผลสดด้วยภาพถ่ายดาวเทียมแลนด์แซท 8. วารสารสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ, 21, 235-247.
Andrew, F.W., & S.A.A. S. (2019). Oil palm plantation from satellite image. IOP conference series earth and environmental science.
Boris, B., & Hideo, H. (2019). Comparison of NDVI and NDRE indices to detect differences in vegetation and chlorophyll content. International Conference on Applied Science, Technology and Engineering (pp. 20-29).
Faradina, M., Aina, L.E., & Sharifah, N.B. (2016), Detecting nutrients deficiencies of oil palm trees using remotely sensed data, IOP conference series earth and environmental science.
Faradina, M., Nur, N.R., & Rosnan, Md, A.M. (2020), Healthiness of oil palm plantation towards sustainability of environment. Malaysian Journal of Sustainable Environment, 7(1), 21-36.
Tom, M., & Paul, H. (2017). Comparing RGB-Based vegetation indices with NDVI For drone based agricultural sensing. Agribotix, 8(4), 2592-2601.