การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการประมาณค่าปริมาณน้ำฝนจากข้อมูลภาพถ่าย MODIS ของดาวเทียม Aqua บริเวณภาคเหนือตอนบนของประเทศไทย - มั่นใจ วิภาวี; พุกงาม สมนิมิตร; ทองดีนอก ปิยพงษ์; แก้วจำปา นฤมล (วารสารวนศาสตร์ไทย, 2018)
การวิจัยในครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประมาณค่าปริมาณน้ำฝนจากข้อมูลภาพถ่าย MODIS ของดาวเทียม Aqua โดยใช้แบบจำลองโครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Network; ANN) ในพื้นที่ภาคเหนือตอนบนของประเทศไทย โดยใช้ข้อมูลปริมาณน้ำฝนที่ตรวจวัดจากสถานีอุตุนิยมวิทยาและคุณสมบัติของเมฆ 6 ปัจจัย จากข้อมูลภาพถ่าย MODIS ของดาวเทียม Aqua ซึ่งประกอบด้วย อุณหภูมิส่องสว่าง (Brightness Temperature; BT) ความกดอากาศยอดเมฆ (Cloud Top Pressure; CTP) อุณหภูมิยอดเมฆ (Cloud Top Temperature; CTT) ความทึบแสง (Cloud Optical Thickness; COT) ของเหลวในเมฆ (Cloud Water Path; CWP) และไอน้ำ (Cloud Water Vapor; CWV) ระหว่างเดือนมกราคม พ.ศ. 2557 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2558 มาใช้สำหรับการสร้างแบบจำลอง และใช้ข้อมูลปี พ.ศ. 2559 สำหรับการทดสอบความถูกต้องและการสอบเทียบความถูกต้องโดยใช้ค่ารากของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (Root Mean Square Error; RMSE) ค่าความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย (Mean Absolute Error; MAE) และค่าความผิดพลาดโดยประมาณ (Approximate Percentage Error; PE) ผลการศึกษาพบว่า ปริมาณน้ำฝนเฉลี่ยรายปี พ.ศ. 2557 และปี พ.ศ. 2558 มีค่าเท่ากับ 1,231.31 และ 1,078.86 มม. ตามลำดับ โดยมีค่าสูงในระหว่างเดือนกรกฎาคม – กันยายน มีค่าต่ำในระหว่างเดือนธันวาคม - มกราคม และจากการศึกษาคุณสมบัติของเมฆจากข้อมูลภาพ MODIS ดาวเทียม Aqua พบว่า BT, CTP และ CTT มีค่าต่ำในระหว่างเดือนพฤษภาคม – กันยายน ส่วน COT, CWP และ CWV มีค่าสูงในระหว่างเดือนพฤษภาคม – ตุลาคม ซึ่งสอดคล้องกับช่วงที่ปริมาณน้ำฝนมีค่าสูงในระหว่างเดือนนี้ ส่วนการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างปริมาณน้ำฝนกับคุณสมบัติของเมฆจากข้อมูลภาพ MODIS ดาวเทียม Aqua รายปี พบว่า CTP มีความสัมพันธ์กับปริมาณน้ำฝนมากที่สุด มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (r) เท่ากับ 0.90 รองลงมาคือ BT, CWP, CTT, CWV และ COT มีค่า เท่ากับ 0.87, 0.86, 0.84, 0.84 และ 0.83 ตามลำดับ สำหรับฤดูฝน พบว่า BT มีความสัมพันธ์กับปริมาณน้ำฝนมากที่สุด โดยมีค่า r เท่ากับ 0.91 รองลงมาคือ COT, CWP, CTT, CTP และ CWV มีค่าเท่ากับ 0.85, 0.82, 0.80, 0.79 และ 0.76 ตามลำดับ ส่วนการประมาณค่าปริมาณน้ำฝนจากแบบจำลอง ANN รายปีและฤดูฝน พบว่า มีค่า r เท่ากับ 0.99 และ 0.99 ตามลำดับ การตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลอง (Model Validation) พบว่า ปริมาณน้ำฝนที่ได้จากแบบจำลองมีค่าต่ำกว่า (Underestimate) ปริมาณน้ำฝนตรวจวัดจริง โดยมีค่าความคลาดเคลื่อนของแบบจำลองรายปีจากวิธี RMSE MAE และ PE เท่ากับ 7.96 10.3 และ 15.21 ส่วนฤดูฝนมีค่าเท่ากับ 7.57 5.96 และ 36.17 ตามลำดับ