Forest Fire Risk Area Assessment Using Satellite Images in Doi Phu Kha National Park, Nan Province
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Forest fire risk areas were evaluated in Doi Phu Kha National Park, Nan Province using thermal infrared sensor (TIRS) data from the LANDSAT 8 satellite to estimate the land surface temperature (LST) along with forest profile data. Hotspot data were obtained from the VIIRS system to identify forest fires to determine the accuracy of the forest fire risk zone data during March 2017– March 2021. The results showed that hotspots with 23.45–31.01 °C surface temperatures represented 77.23% of the study area. The type of forest with the most hotspots was mixed deciduous forests (47.52%), with Mae Charim district having the greatest area with the risk of forest fire (16,889 ha). The type of forest with the highest risk of forest fire was mixed deciduous forests covering 34,333 ha (56.17%), followed by non-forest areas covering 26,249 ha (42.95%). This research identified the forest fire risk areas in Doi Phu Kha National Park, Nan Province which should assist with developing appropriate planning and management for forest fire prevention and control.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
ข้าพเจ้าและผู้เขียนร่วม (ถ้ามี) ขอรับรองว่า ต้นฉบับที่เสนอมานี้ยังไม่เคยได้รับการตีพิมพ์และไม่ได้อยู่ในระหว่างกระบวนการพิจารณาตีพิมพ์ลงในวารสารหรือสิ่งตีพิมพ์อื่นใด ข้าพเจ้าและผู้เขียนร่วม (ถ้ามี) ยอมรับหลักเกณฑ์และเงื่อนไขการพิจารณาต้นฉบับ ทั้งยินยอมให้กองบรรณาธิการมีสิทธิ์พิจารณาและตรวจแก้ต้นฉบับได้ตามที่เห็นสมควร พร้อมนี้ขอมอบลิขสิทธิ์ผลงานที่ได้รับการตีพิมพ์ให้แก่วารสารวนศาสตร์ คณะวนศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ กรณีมีการฟ้องร้องเรื่องการละเมิดลิขสิทธิ์เกี่ยวกับภาพ กราฟ ข้อความส่วนใดส่วนหนึ่ง หรือ ข้อคิดเห็นที่ปรากฏในผลงาน ให้เป็นความรับผิดชอบของข้าพเจ้าและผู้เขียนร่วม (ถ้ามี) แต่เพียงฝ่ายเดียว และหากข้าพเจ้าและผู้เขียนร่วม (ถ้ามี) ประสงค์ถอนบทความในระหว่างกระบวนการพิจารณาของทางวารสาร ข้าพเจ้าและผู้เขียนร่วม (ถ้ามี) ยินดีรับผิดชอบค่าใช้จ่ายทั้งหมดที่เกิดขึ้นในกระบวนการพิจารณาบทความนั้น”
References
Dierking, C., Delamere, J. 2021. VIIRS 3.74 µm shortwave IR band. https://gina.alaska.edu/wpcontent/uploads/2021/07/VIIRS_3_74um_FireDetection_Quick_Guide.pdf, 30 November 2021.
Doi Phu Kha National Park. 2022. Doi Phu Kha National Park Management Plan. Department of National Parks, Wildlife and Plant Conservation. Thailand. (in Thai)
Geo-Informatics and Space Technology Development Agency (Public Organization) (GISTDA). 2009. Space Technology and Geo-Informatics. Bangkok, Thailand. (in Thai)
NASA. 2022. FIRMS Fire Information for Resource Management System. https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/, 15 September 2022.
Pal, S., Ziaul, Sk. 2017. Detection of land use and land cover change and land surface temperature in English Bazar urban centre. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences, 20: 125-145.
Peebkhunthod, U. 2017. Application of Landsat Data for Detecting Land Surface Temperature in Mueang Maha Sarakham District, Maha Sarakham Province. M.E. Thesis, Mahasarakham University, Mahasarakham, Thailand. (in Thai)
Rong-bo, X., Zhi-yun, O., Hua, Z., Wei-feng, L., Erich W, S., Xiao-ke, W. 2007. Spatial pattern of impervious surfaces and their impacts on land surface temperature in Beijing, China. Journal of Environmental Sciences, 19 (2): 250–256.
Rosas, J., Houborg, R., McCabe, M.F. 2017. Sensitivity of Landsat 8 surface temperature estimates to atmospheric profile data: a study using MODTRAN in dryland irrigated systems. Remote Sensing, 9 (10): 988.
Rouse, J.R., Hass, R.H., Schell, J.A., Deering, D.W. 1974. Monitoring Vegetation Systems in the Great Plains with ERTS. Paper A 20. RS Center, Texas A & M University, College Station, Texas. Accessed Via: NASA Technical Report Server, USA.
Royal Forest Department. 2019. Forest Area Data in Thailand Year 2017-2018. https://www.forest.go.th/ land/wp-content/uploads/sites/29/2019/03/final-report-2561.pdf, 15 March 2022.
Suresh, S., Ajay, S.V., Mani, K. 2016. Estimation of land surface temperature of high range mountain landscape of Devikulam taluk using Landsat 8 data. International Journal of Research in Engineering and Technology, 5(1): 92–96.