การเปรียบเทียบอุณหภูมิความส่องสว่างจากช่วงคลื่นอินฟราเรดความร้อนที่ 1 และ 2 ของดาวเทียม LANDSAT-8
Main Article Content
บทคัดย่อ
การเปรียบเทียบอุณหภูมิความส่องสว่างจากช่วงคลื่นอินฟราเรดความร้อนที่ 1 และ 2 ของดาวเทียม LANDSAT-8 มีวัตถุประสงค์ 2 ประการ คือ (1) เพื่อเปรียบเทียบความสัมพันธ์ระหว่างการตรวจวัดอุณหภูมิความส่องสว่างจากช่วงคลื่นอินฟราเรดความร้อนกับอุณหภูมิจากสถานีตรวจวัดภาคพื้นดิน และ (2) เพื่อวิเคราะห์ความแตกต่างของอุณหภูมิแบบหลายช่วงเวลาในช่วงเดือนมกราคมถึงพฤษภาคม ปี พ.ศ. 2557-2561 โดยเลือกพื้นที่ศึกษาบริเวณอำเภอปัว จังหวัดน่าน วิธีการศึกษาเป็นการนำข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียม LANDSAT-8 TIRS หรือช่วงคลื่นอินฟราเรดความร้อนที่ 1 (แบนด์ 10) และ 2 (แบนด์ 11) มาคำนวณหาอุณหภูมิความส่องสว่างของทั้ง 2 แบนด์ ตามช่วงเวลาที่กำหนด และเปรียบเทียบความสัมพันธ์การตรวจวัดเปรียบเทียบกับค่าอุณหภูมิจากสถานีตรวจวัดภาคพื้นดิน โดยใช้สหสัมพันธ์แบบเพียร์สันหาความสัมพันธ์ระหว่างกัน ผลการศึกษาพบว่าอุณหภูมิความส่องสว่างจากแบนด์ 10 มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.01 ในทางบวกกับค่าอุณหภูมิจากสถานีวัดภาคพื้นดิน โดยมีค่าระดับสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (R) 0.581 สำหรับผลลัพธ์ระหว่างอุณหภูมิความส่องสว่างจากแบนด์ 11 กับอุณหภูมิจากสถานีตรวจวัดภาคพื้นดินนั้น พบว่าไม่มีนัยสำคัญทางสถิติที่ 0.01 โดยมีค่าระดับสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (R) 0.394 ซึ่งตามหลักเกณฑ์ทางสถิตินั้นถือว่ามีความสัมพันธ์ในระดับที่ต่ำมากหรืออีกนัยหนึ่ง คือ สามารถสรุปว่าไม่มีความสัมพันธ์สำหรับการวิเคราะห์ความแตกต่างของอุณหภูมิแบบหลายช่วงเวลา เป็นการสุ่มตัวอย่างอุณหภูมิในปี พ.ศ. 2557-2561 ทั้งในแนวแกน X และแกน Y ที่เป็นส่วนที่กว้างและยาวที่สุดของพื้นที่ศึกษา จำนวนทั้งสิ้น 41 จุด เพื่อวิเคราะห์ความแตกต่างอุณหภูมิแบบหลายช่วงเวลา ผลลัพธ์การวิเคราะห์แสดงให้เห็นค่าความเบี่ยงเบนมาตรฐานของอุณหภูมิที่มีความแตกต่างกันในปี พ.ศ. 2557-2561 ซึ่งมีค่าการกระจายรวม 0.06, 0.03, 0.04, 0.11 และ 0.13 ตามลำดับ ส่วนความแตกต่างของระดับความสัมพันธ์ของจุดสุ่มตัวอย่างอุณหภูมิในแต่ละปี พบว่าปี พ.ศ. 2558, 2559, 2560 และ 2561 มีนัยสำคัญที่ระดับ 0.01 กับปี พ.ศ. 2557 ซึ่งมีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (R) 0.562, 0.869, 0.748 และ 0.701 ตามลำดับ
Article Details
References
The Advantage of Satellite Surveying Resources in Various Fields, Thai Encyclopedia for Youth with the Intention of His Majesty the King, Available Source: https://saranukromthai.or.th/sub/book/book.php?book=16&chap=9&page=t16-9-infodetail08.html, October 30, 2015. (in Thai)
Cracknell, A. and Hayes, L., 1991, Introduction to Remote Sensing, University of Dundee, Scotland, 279 p.
Wilkie, D.S. and Finn, J.T., 1996, Remote Sensing Imagery for Natural Resources Monitoring, 5th Ed., Pearson Education, Inc., San Francisco, 732 p.
Jiménez-Muñoz, J.C., Sobrino, J.A., Skoković, D., Mattar, C. and Cristóbal, J., 2014, Land surface temperature retrieval methods from Landsat-8 thermal infrared sensor data, IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. 11: 1840-1843.
Wang, F., Qin, Z., Song, C., Tu, L., Karnieli, A. and Zhao, S., 2015, An improved mono-window algorithm for land surface temperature retrieval from Landsat 8 thermal infrared sensor data, Remote Sens. 7: 4268-4289.
Barsi, J.A., Schott, J.R., Hook, S.J., Raqueno, N.G., Markham, B.L. and Radocinski, R.G., 2014, Landsat-8 thermal infrared sensor (TIRS) vicarious radiometric calibration, Remote Sens. 6: 11607-11626.
USGS, 2013, Using the USGS Landsat 8 Product, Available Source: https://landsat.usgsgov/Landsat8_Using_Product.php, October 30, 2015.
Kaiyawan, Y., 2010, Correlation Analysis, Principles of Research Statistics and the use of SPSS Programs, 2nd Ed., Chulalong korn Publishing, Bangkok, 117 p. (in Thai)
Charoenhirunyingyos, S., 2016, Detection the Outbreak Area of the Cassava Mealybug Using Thermal Infrared Wavelength, Geoinfotech 2016, Queen Sirikit National Convention Center, Bangkok, 12 p. (in Thai)
Dontree, S. and Chotamonsak, C., 2009, The Relationship between Surface Temperature and Land Use Patterns from Remote Sensing Data in Chiang Mai-Lamphun, Research Report, Chiang Mai University, Chiang Mai, 90 p. (In Thai)
Kophim, W., 2013, Impacts of Land Use Cover Toward Surface Urban Heat Island in Bangkok Metropolitan, Master Thesis, Mahanakorn University of Technology, Bangkok, 65 p. (in Thai)