More Related Content
Similar to SMMS 53 Spectrum Library
Similar to SMMS 53 Spectrum Library (19)
More from Sunt Uttayarath
More from Sunt Uttayarath (8)
SMMS 53 Spectrum Library
- 2. การสารวจเพื่อเก็บข้อมูลในการจัดทาสเปกตรัมไลบรารี่
การประยุกค์ใช้ภาพถ่ายดาวเทียม
การนาไลบรารี่ไปประยุกต์ใช้กับเพืนที่อื่นๆ
้
รูปแบบสเปกตรัมไลบรารี่
- 3. มาตรฐานการสารวจความถูกต้องทางภาคสนาม
การวางแผนก่อนการสารวจ
◦ การเลือกพืนที่สารวจ
้
◦ วัตถุประสงค์ในการลงพื้นที่สารวจ
◦ ข้อมูลเพื่อใช้ในการวิเคราะห์
การเตรียมตัวก่อนการสารวจ
บันทึกช่วยจา
เงื่อนไขที่เหมาะสมสาหรับการวัดสเปกตรัม
◦ มุมของพระอาทิตย์
◦ เงื่อนไขของเมฆ
◦ สภาพภูมิประเทศ
- 10. ข้าว อ้อย สับปะรด
พันธุ์ชัยนาท 1 พันธุ์อู่ทอง 3 พันธุ์ปัตตาเวีย
อายุ 1 เดือน อายุ 9 เดือน อายุ 5 เดือน
สูง 0.4 เมตร สูง 3 เมตร สูง 0.5 เมตร
นาหว่าน ออกเฉียงเหนือ-ใต้ ออกเฉียงเหนือ-ใต้
- 11. มันสาปะหลัง ยางพารา
พันธุ์ระยอง 5 พันธุ์สถาบันวิจัยยาง 251
อายุ 8 เดือน อายุ 60 เดือน
สูง 2.2 เมตร สูง 8 เมตร
เหนือ-ตะวันออก ออกเฉียงเหนือ-ใต้
- 12. การใช้เครื่องมือวัดสเปกตรัมหรือเรียกว่าสเปกโตรมิเตอร์ ค่าที่วัดออกมาได้จะอยู่ในรูป
ของค่าความเข้มแสง ดังนั้นต้องนามาคานวณเพื่อแปลงให้อยู่ในรูปของค่าสเปกตรัมการ
สะท้อน (Reflectance)
เมื่อ Iout คือ ความเข้มแสงของรังสีที่สะท้อนออกมาจากวัสดุที่สนใจ
Iin คือ ความเข้มแสงของรังสีที่ตกกระทบวัสดุทสนใจ
ี่
R คือ การสะท้อนของแสง (Reflectance)
- 13. วัดความเข้มแสงของวัสดุเทียมค่า Iout1
%R1 = ( Iout1/Iin1 ) * 100
Iin1 = ( Iout1/%R1 ) * 100
วัดความเข้มแสงของพืช Iout2
%R2 = ( Iout2/Iin2 ) * 100 ; เมื่อ Iin1 = Iin2
%R2 = ( Iout2/[( Iout1/%R1 ) * 100] ) * 100
Reference panel
- 14. %R2 = ( Iout2/[( Iout1/%R1 ) * 100] ) * 100
ในตารางจะแสดงค่าที่วัดได้จากพื้นที่การปลูกยางพารา
- 15. เนื่องจากข้อมูลในแต่ละไฟล์จะมีจานวนเยอะ จึงต้องหาแนวทางในการทาให้เป็นการ
คานวณแบบอัตโนมัติ
ไฟล์จากเครื่องสเปกโตรมิเตอร์เป็นชนิด *.cmbl
- 17. เนื่องจากข้อกาหนดของวิธีในการวัดค่าสเปกตรัม ทาให้ข้อมูลที่ได้เกิดความแปรปรวน
ตรวจสอบความสัมพันธ์ของข้อมูลในเซตนั้นจะหาจากการหาค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์
(Coefficient of Correlation [r])
โดยจะมีค่าอยู่ระหว่าง -1.0 ถึง +1.0 โดยที่ค่าที่อยู่ใกล้ -1.0 หรือ +1.0 ถือว่ามี
ความสัมพันธ์กันมากที่สุด ส่วน 0 หมายความว่า ตัวแปรทั้งสองไม่มีความสัมพันธ์กัน
แม้แต่น้อย ส่วนเครื่องหมาย + หรือ - บงบอกว่าความสัมพันธ์นั้น เป็นตามกันหรือ
ตรงกันข้าม
- 18. นาผลที่ได้มาพิจารณาตามย่านความถี่ เพื่อดูความสัมพันธ์ให้ตรงตามกับพืชและพื้นที่
และนาผลที่ได้ไปใช้งาน
- 20. จากการคานวณจะได้ย่านความยาวคลื่นในการวิเคราะห์ดังนี้ 450, 472, 490, 536,
590, 620, 750 และ 896nm จากข้อมูลช่วงค่าลายเส้นของพืชและย่านที่ใช้ในการ
วิเคราะห์ จะทาให้สามารถทราบถึงความแตกต่างของสเปกตรัมของพืชทั้ง 5 ชนิด
- 21. ข้อมู ลภาพถ่ ายดาวเทียมในวันที่ 3 มีน าคม 2553 โดยเลือกซีนของภาพที่มีชื่ อว่า
HJ1A-HSI-12-102-B2-20100303-L20000263206 มาใช้ในการวิเคราะห์
เพื่อใช้ในการจาแนกพื้นที่เพาะปลูกพืช 4 จาก 5 ชนิดซึ่งก็คือ มันสาปะหลัง สับปะรด
ยางพารา และอ้อย (ไม่มีข้าว)
ข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียมในวันที่ 10 พฤศจิกายน 2552 โดยเลือกซีนของภาพที่มีชื่อ
ว่า HJ1A-HSI-12-102-A1-20091110-L20000203604 มาใช้ในการวิเคราะห์
เพื่อใช้ในการจาแนกพื้นที่เพาะปลูกข้าว
มาใช้ในการวิเคราะห์เพื่อใช้ในการจาแนกพื้นที่เพาะปลูก โดยข้อมูลภาคสนามจะเป็น
ของวันที่ 1-3 และ 20-22 กรกฎาคม 2553 และวันที่ 7-8 สิงหาคม 2553
- 25. Spectral Angle Mapper Classification (SAM) คือจะทาการกาหนดค่าข้อมูลแล้ว
ปรับแก้โดยการนาค่าสเปกตรัมของทั้งสองค่ามาคานวณในลักษณะของเวกเตอร์ n มิติ
(n คือ จานวนแบนด์)
- 28. เป็ น ฟั ง ก์ ชั น ในการเปลี่ ย นรู ป เชิ ง เส้ น เพื่ อ ใช้ ใ นการประมาณค่ า ขนาดที่ แ ท้ จ ริ ง ของ
ข้อมูลภาพ ทาการแยกสัญญาณรบกวนออกจากข้อมูล และช่วยลดเวลาในการคานวณ
สาหรับในส่วนของการประมวลผล
ค่า eigenvalues และภาพ MNF จะถูก
ใช้ในการประเมินขนาดของข้อมูล โดย
ค่า eigenvalues ในแต่ละแถบความถี่
จะประกอบด้ ว ยข้ อ มู ล ต่ า ง ๆ โดย
เรียงลาดับตามขนาดของข้อมูล ภาพที่ได้
จะมีข้อมูลที่สอดคล้องกับความเชื่อมโยง
เชิงพื้นที่ ในขณะที่ภาพสัญญาณรบกวน
จะไม่มีข้อมูลในเชิงพื้นที่เลย
- 35. จากข้อมูลสเปกตรัมไลบรารี่จึงได้มีแนวคิดในการนามาใช้งานกับพื้นที่อื่นๆ โดยจะทา
การคัด เลือ กจากพื้น ที่ ที่ มี ข้ อมู ล ทางภาคสนาม ซึ่งจากการขอความอนุ เ คราะห์จ าก
ส านั ก งานเศรษฐกิ จ การเกษตรท าให้ ไ ด้ ข้ อ มู ล พื้ น ที่ ภ าคสนามซึ่ ง เป็ น พื้ น ที่ ใ นการ
เพาะปลู ก ข้าวแถวบริเวณภาคกลางและภาคเหนื อ (โดยมี แค่บางจั งหวัดไม่ครบทุ ก
จังหวัด) จึงนาข้อมูลนี้ไปค้นหาเพื่อเทียบพื้นที่เดียวกันกับภาพถ่ายดาวเทียม
จากการค้นหาจึงได้ทาการเลือกพื้นที่จังหวัดพะเยา โดยเลือกข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียมใน
วันที่ 30 กันยายน 2553 โดยเลือกซีนของภาพที่มีชื่อว่า HJ1A-HSI-15-94-A2-
20100930-L20000004187 มาใช้ในการวิเคราะห์เพื่อใช้ในการจาแนกพื้นที่
เพาะปลูกข้าว โดยข้อมูลภาคสนามจะเป็นของวันที่ 6 พฤศจิกายน 2552
- 37. จากผลที่ ไ ด้ จ ะเห็ น ได้ ว่ า ค่ า ความถู ก ต้ อ งในการประเมิ น พื้ น ที่ เ พาะปลู ก ข้ า วเท่ า กั บ
64.79% และพื้นที่ที่ไม่ใช่ข้าวเท่ากับ 94.66% ถ้ารวมความถูกต้องของพื้นที่ทั้งหมด
จะเท่ากับ 88.2626% ซึ่งค่อนข้างมีความถูกต้องสูง ดังนั้นจากการทดสอบดังที่กล่าว
มานี้ทาให้สามารถสรุปได้ว่าสามารถนาข้อมูลสเปกตรัมไลบรารี่มาใช้ในการประเมิน
พื้นที่เพาะปลูกได้ ต่อมาจึงนาข้อมูลนี้มาสร้างให้เป็นรูปแบบมาตรฐาน
- 38. ข้อมูลสเปกตรัมไลบรารี่น้อยเกินไป
การกาหนดแถบความถี่ในการวิเคราะห์ข้อมูล
ความคลาดคลื่นตาแหน่งพิกดภาพดาวเทียม
ั
การเลือกฟังก์ชันในการคานวณ
ข้อมูลภาคสนาม
- 39. จากข้อมูลสเปกตรัมไลบรารี่ของพืชทั้ง 5 ชนิด นามาสร้างเป็นรูปแบบมาตรฐานที่เหมาะสม
สาหรับการนาไปใช้งาน โดยจากการศึกษาและสืบค้นทางอินเตอร์เน็ตพบว่าไลบรารี่โดยทั่วไป
เช่น ไลบรารี่ของ USGS (เป็นองค์กรทางวิทยาศาสตร์ที่ให้ข้อมูลที่เป็นกลางเกี่ยวกับสุขภาพ
ของระบบนิเวศและสิ่งแวดล้อม) จะประกอบด้วย 3 ส่วนคือ
ASCII เป็นส่วนของไฟล์ที่อยู่ในรูปแบบของแอสกี (เป็นรหัสมาตรฐานของสหรัฐอเมริกาเพื่อการ
แลกเปลี่ยนสารสนเทศ) ประกอบด้วยข้อมูลค่าสเปกตรัมการสะท้อนที่ย่านความยาวคลื่นต่างๆ
โดยสามารถนาค่าหล่านี้ไปใช้ในการคานวณได้ ชนิดของไฟล์ คือ *.asc
DESCRIPT เป็นส่วนในการอธิบายถึงองค์ประกอบของสิ่งต่างๆที่ทาให้ได้ข้อมูลสเปกตรัมมา
เช่น รายละเอียดของวัตถุ สถานที่ในการสารวจ สิ่งแวดล้อม เป็นต้น ชนิดของไฟล์ คือ *.html
PLOTS เป็นรูปที่แสดงค่าสเปกตรัมการสะท้อนที่ย่านความยาวคลื่นต่างๆ ชนิดของไฟล์ คือ
*.png
- 40. รูปแบบดังกล่าวนี้สามารถนาไปใช้งานได้ทันทีโดยค่าที่ได้สามารถนาไปคานวณในแบบ
ต่างๆ เพื่อใช้ในการวิเคราะห์ เช่น หาความแตกต่างในแต่ละย่านความยาวคลื่น หา
ความโดดเด่นของวัตถุแต่ละชนิด เป็นต้น
โดยซอฟแวร์ที่ใช้ในการวิเคราะห์จะอยู่ในรูปแบบของซอฟแวร์ที่ชื่อว่า CSTAR
Spectral Analysis Management System (SAMS)
(http://sams.projects.atlas.ca.gov/)
เป็นซอฟแวร์ที่ช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูล การเรียงลาดับ และประมวลผลค่าสเปกตรัม
- 41. นอกจากนี้รูปแบบดังกล่าวยังสามารถนไปใช้งานร่วมกันกับซอฟแวร์ประมวลผลภาพได้
ทันที เช่น ซอฟแวร์ Environment for Visualization of Images (ENVI ITT Visual
Solutions) เป็นต้น
แต่รูปแบบนี้ก็ถีงว่าเป็นเพียงหนึ่งในรูปแบบที่มีการใช้กัน ถ้าจะนาไปใช้กับซอฟแวร์
เฉพาะทางอื่น เช่น ERDAS IMAGINE เป็นต้น อาจจาเป็นต้องทาการแปลงข้อมูลอีกครั้ง
ดั ง นั้ น การแปลงในขั้ น นี้ จ าเป็ น ต้ อ งรู้ รู ป แบบข้ อ มู ล ที่ ใ ช้ ข องซอฟแวร์ นั้ น แล้ ว จึ ง น า
รูปแบบดังกล่าวมาใช้นั้นเอง
- 42. ASCII
DESCRIPT
PLOTS