ระบบภูมิสารสนเทศและการรับรู้ระยะไกล(GIS&RS)

การสร้างข้อมูลบน Google maps เพื่อนำไปไว้บนเว๊บเพจ

 วั นนี้ขอเสนอวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพื้นที่โดยใช้โปรแกรมทางด้าน GIS และ RS โดยจะนำเสนอ โปรเจ็กที่เคยศึกษาร่วมกับเพื่อนอีกสองคนตอนศึกษาอยู่ชั้นปีที่สามถึงชั้นปีที่สี่ การประยุกต์ใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ในการประเมินพื้นที่เสี่ยงต่อการ เกิดน้ำท่วม บริเวณจังหวัดนครศรีธรรมราช APPLICATION OF GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS ASSESSING THE RISK OF FLOODING IN NAKHON SI THAMMARAT 19 สิงหาคม พ.ศ. 2556 โครงงาน การ ประยุกต์ใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ในการประเมินพื้นที่เสี่ยงต่อการเกิดนา ท่วม บริเวณจังหวัดนครศรีธรรมราช Application of geographic information systems assessing the risk of flooding in Nakhon Si Thammarat สมาชิก นายศตวรรษ อาหรับ 5330215070 นางสาวจัสอินชา อิสหะ 5330215071 นายนฤเบศน์ นาคกายสิทธิ์ 5330215072 อาจารย์ที่ปรึกษา อ.วีระพงค์ เกิดสิน 19 สิงหาคม พ.ศ. 2556 รายละเอียดเพิ่มเติม  การประยุกต์ใช้ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ในการประเมินพื้นที่เสี่ยงต่อการ เกิดน้ำท่วม บริเวณจังหวัดนครศรีธรรมราช โดย นายศตวรรษ อาหรับ, นางสาวจัสอินชา อิส

ตัวอย่างการใช้ภาพถ่ายดาวเทียม LANDSAT 8, GPS แบบ Hand Held (ความละเอียดอยู่ที่ ± 5เมตร)       Admin : Bannkzi@2013

ทดลองใช้งาน GPS แบบมือถือเบื้องต้น ใช้เครื่อง GPS GARMIN etrex 30         ฺ Admin : Bannkzi@2013

การตรวจสอบความถูกต้องของการจำแนกข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียม อธิบาย หลักเกณฑ์การวิเคราะห์จำแนก  จะใช้เกณฑ์ ถ้าตัวเลข  >1.7และสูงสุด = 2.0  สามารถแยกพื้นที่ออกจากกันได้ดี  แต่…ถ้า <1.7 ไม่สามารถแยกจากกันได้ ข้อมูลที่ไม่สามารถแยกได้จะมีค่าน้อยกว่า 1.7  ซึ่งมีข้อมูลดังต่อไปนี้ 1. แหล่งน้ำจึด กับน้ำทะเล เนื่องจากค่าสะท้อนที่ออกมา อยู่ในระดับที่ใกล้เคียงกัน  ทำให้ไม่สามารถแยกออกจากกันได้ 2. สวนยางหนาเน่น และป่าไม้ ข้อมูลทั้งสองชนิดแยกออกจากกันยาก จึงทำให้เกิดความสับสนในการเลือกกลุ่มตัวอย่างของแต่ละประเภท  หรือเป็นเพราะค่าการสะท้อนของสวนยางที่มีความหนาแน่นกับป่าไม้มีความใกล้คียงกัน 3. สวนยางเริ่มปลูก และป่าไม้ ข้อมูลทั้งสองชนิดแยกออกจากกันยาก  เป็นเพราะค่าการสะท้อนของสวนยางที่มีความหนาแน่นกับป่าไม้มีความใกล้คียงกัน ข้อมูลที่สามารถแยกได้จะมีค่ามากว่ากว่า 1.7   ค่า Confusion Matrix Overall Accuracy = (3505/5243) = 66.8510%   ค่า Overall มีค่าเท่ากับ 66.8510% เมื่อเอามาเปรียบเทียบกับข้อมูลที่ใช้ในการทดสอบ Kappa Coefficient = 0.6251 โดยค่านี้ควรมีค่ามากว่า 0.4

Well Know Text เป็นการเก็บข้อมูล point  line  polygon ซึ่งมีรูปรูปแบบในการจัดเก็บข้อมูลแต่ละแบบดังนี้ Point   LineString  และ Polygon ประเภท ตัวอย่าง Point POINT (30 10) LineString LINESTRING (30 10, 10 30, 40 40) Polygon POLYGON ((30 10, 40 40, 20 40, 10 20, 30 10)) POLYGON ((35 10, 45 45, 15 40, 10 20, 35 10), (20 30, 35 35, 30 20, 20 30)) Multi Point   Multi LineString  และ Multi Polygon ประเภท ตัวอย่าง MultiPoint MULTIPOINT ((10 40), (40 30), (20 20), (30 10)) MULTIPOINT (10 40, 40 30, 20 20, 30 10) MultiLineString MULTILINESTRING ((10 10, 20 20, 10 40), (40 40, 30 30, 40 20, 30 10)) MultiPolygon MULTIPOLYGON (((30 20, 45 40, 10 40, 30 20)), ((15 5, 40 10, 10 20, 5 10, 15 5))) MULTIPOLYGON (((40 40, 20 45, 45 30, 40 40)), ((20 35, 10 30, 10 10, 30 5, 45 20, 20 35), (30 20, 20 15, 20 25, 30 20)))  ที่มา : http://en.wikipedia.org/wiki/Polygon ................................

การปรับแก้เชิงคลื่นภาพถ่ายดาวเทียมไทยโชต (THEOS) 1.1    การปรับแก้เชิงคลื่นภาพถ่ายดาวเทียมไทยโชต (THEOS) การปรับแก้เชิงคลื่นภาพถ่ายดาวเทียมไทยโชต   ในครั้งนี้จะใช้โปรแกรม Mat lab ซึ่ง ภาพถ่ายดาวเทียมที่นำมาใช้ในครั้งนี้จะเป็นภาพถ่ายดาวเทียมบริเวณ  อำเภอถลาง จังหวัดภูเก็ต  ถ่ายเมื่อวันที่ 28 เดือนกุมภาพันธ์  พ.ศ. 2554   วิธีการปรับแก้เชิงคลื่นสามารถปรับแก้ได้ตามขั้นตอนต่อไปนี้ 1.2 การเตรียมข้อมูลก่อนการปรับแก้เชิงคลื่น 1. ข้อมูล THEOS- 1 DIMAP product data-sheet เป็นไฟล์ข้อมูลรายละเอียดของข้อมูลต่างๆของภาพถ่ายดาวเทียม 2. ค่า Esun ของดาวเทียมไทยโชต โดยแต่ละ Band มีค่าดังนี้ band 1 มีค่าเท่ากับ 2005.8253 , band 2 มีค่าเท่ากับ 1848.6538 , band 3  มีค่าเท่ากับ 1566.4886   และ band 4  มีค่าเท่ากับ 1064.7254 3. โปรแกรม Mat lab สำหรับการปรับแก้เชิงคลื่นของภาพถ่ายดาวเทียม 4. โปรแกรม ENVI สำหรับ การรวมภาพถ่ายดาวเทียมแต่ละ Band เข้าด้วยกัน 1.3 สูตรที่ใช้สำหรับการปรับแก้ภาพถ่ายดาวเทียมไทยโชต การปรับแก้ภาพถ่ายดาวเทียมไทยโชต ใช้ 2 สมการในการปรับแก้ดังนี้ การเ