Journal of Remote Sensing and GIS Association of Thailand (RESGAT) 2004 Vol. 5 No. 3
Prasong Thammapala
Faculty of Science and Technology, Thailand.
Siripun Taweesuk
Thammasat University, Rangsit Campus, Thailand.
Abstract
..................This paper presents an analysis of teak plantation (Tectona grandis) using remote sensing techniques in Pasak Watershed area. Four image classification techniques, namely, unsupervised (ISODATA), supervised (maximum likelihood), hybrid and principal component analysis (PCA) classifications were analyzed and compared in order to determine teak plantation classification accuracy. LANDSAT-5 TM and LANDSAT-7 ETM+ digital data acquired on November 19 and January 11 in 2003 were used as the experimental data. The overall accuracy, kappa statistic, producer’s and user’s accuracy were computed from error matrices. These data are then used to evaluate the accuracy of the teak plantation classification. The analysis of pair wise significant test and Z-test were also employed for statistical interpretation.
..................The result indicated that the teak plantation areas classified by principal component analysis technique, yielded the highest producer’s and user’s accuracy of 94.0 and 71.8 percent, respectively. The hybrid classification techniques produced the second best classification accuracy results. However, the complication of an analytical procedure, processing time, cost of analysis, knowledge and experience of the data analysts should be taken into consideration for users. The results showed no significant difference in accuracy from supervised, hybrid and PCA techniques. However, the unsupervised classification technique gave a lower accuracy level.
..................Other conclusions have been drawn from our study; the areas of forest plantation in Pasak watershed have declined in the past ten years. Based on the study, hybrid and PCA techniques can be applied to discriminate Teak plantation areas from other land cover types with Teak that have an average height of more than 7.0 m. and diameter at breast height (dbh) of more than 9.0 cm.
Faculty of Science and Technology, Thailand.
Siripun Taweesuk
Thammasat University, Rangsit Campus, Thailand.
Abstract
..................This paper presents an analysis of teak plantation (Tectona grandis) using remote sensing techniques in Pasak Watershed area. Four image classification techniques, namely, unsupervised (ISODATA), supervised (maximum likelihood), hybrid and principal component analysis (PCA) classifications were analyzed and compared in order to determine teak plantation classification accuracy. LANDSAT-5 TM and LANDSAT-7 ETM+ digital data acquired on November 19 and January 11 in 2003 were used as the experimental data. The overall accuracy, kappa statistic, producer’s and user’s accuracy were computed from error matrices. These data are then used to evaluate the accuracy of the teak plantation classification. The analysis of pair wise significant test and Z-test were also employed for statistical interpretation.
..................The result indicated that the teak plantation areas classified by principal component analysis technique, yielded the highest producer’s and user’s accuracy of 94.0 and 71.8 percent, respectively. The hybrid classification techniques produced the second best classification accuracy results. However, the complication of an analytical procedure, processing time, cost of analysis, knowledge and experience of the data analysts should be taken into consideration for users. The results showed no significant difference in accuracy from supervised, hybrid and PCA techniques. However, the unsupervised classification technique gave a lower accuracy level.
..................Other conclusions have been drawn from our study; the areas of forest plantation in Pasak watershed have declined in the past ten years. Based on the study, hybrid and PCA techniques can be applied to discriminate Teak plantation areas from other land cover types with Teak that have an average height of more than 7.0 m. and diameter at breast height (dbh) of more than 9.0 cm.
บทคัดย่อ
.................การวิเคราะห์พื้นที่สวนป่าไม้สัก (Tectona grandis) โดยใช้เทคนิคทางด้านรีโมทเซนซิง บริเวณลุ่มน้ำป่าสักมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาเทคนิคทางด้านรีโมทเซนซิงที่มีความเหมาะสมและถูกต้องใกล้เคียงกับสภาพความเป็นจริงมากที่สุดในการจำแนกพื้นที่สวนป่าไม้สัก โดยใช้ข้อมูลดาวเทียมเชิงตัวเลข LANDSAT-5 TM บันทึกข้อมูลเมื่อวันที่ 19 พฤศจิกายน พ.ศ. 2546 และ LANDSAT-7 ETM+ บันทึกข้อมูลเมื่อวันที่ 11 มกราคม พ.ศ. 2546 ครอบคลุมพื้นที่บริเวณลุ่มน้ำป่าสัก มาทำการจำแนกพื้นที่สวนป่าไม้สักด้วยเทคนิคทางด้านรีโมทเซนซิง 4 วิธีการ ได้แก่ การจำแนกประเภทข้อมูลแบบไม่กำกับดูแลด้วยเทคนิค ISODATA การจำแนกประเภทข้อมูลแบบกำกับดูแลด้วยเทคนิค Maximum Likelihood การจำแนกประเภท ข้อมูลแบบผสม และการจำแนกประเภทข้อมูลด้วยเทคนิคการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) พร้อมทั้งทำการตรวจสอบค่าความถูกต้องของการจำแนกพื้นที่สวนป่าไม้สัก จากสิ่งปกคลุมดินประเภทอื่นด้วยเทคนิคต่างๆ โดยใช้ตาราง Error Matrix เพื่อคำนวณค่าความถูกต้องทั้งหมด Kappa, Producer's และ User' s Accuracy รวมทั้งเปรียบเทียบค่าความแตกต่างทางสถิติของความถูกต้องในการจำแนกประเภทข้อมูลในแต่ละเทคนิค โดยการวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบ Pair Wise Significant Test โดยใช้ค่า Z-test ซึ่งผลจากการศึกษาพบว่า
.................. การจำแนกพื้นที่สวนป่าไม้สักออกจากสิ่งปกคลุมดินประเภทอื่นด้วยเทคนิคการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักให้ค่าความถูกต้อง Producer's และ User's Accuracy ของพื้นที่สวนป่า 94.0 และ 71.8 เปอร์เซ็นต์ ตามลำดับ อย่างไรก็ตามการวิเคราะห์ด้วยเทคนิคดังกล่าว มีขั้นตอนที่ซับซ้อนและใช้เวลา การวิเคราะห์ต้องใช้ฐานข้อมูลเชิงพื้นที่หลายช่วงเวลา ทำให้มีค่าใช้จ่ายมากขึ้น รวมทั้งต้องใช้องค์ความรู้ทางด้านสวนป่าและประสบการณ์ของผู้วิเคราะห์เป็นส่วนสำคัญ ในขณะที่การจำแนกประเภทข้อมูลแบบผสมให้ค่าความถูกต้องในการจำแนกพื้นที่สวนป่าไม้สักรองลงมา แต่เทคนิคดังกล่าวมีความซับซ้อน การใช้ฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ ค่าใช้จ่าย และเวลาที่ใช้ในการวิเคราะห์น้อยกว่า ในขณะที่ยังคงให้ค่าความถูกต้องของการจำแนกพื้นที่สวนป่าไม้สักในระดับที่ยอมรับได้ จากการเปรียบเทียบค่าความแตกต่างทางสถิติยังพบว่า การจำแนกประเภทข้อมูลแบบไม่กำกับดูแล ให้ค่าความถูกต้องแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติกับแต่ละเทคนิคที่ใช้ในการวิเคราะห์พื้นที่สวนป่าไม้สัก ในขณะที่อีก 3 เทคนิคมีค่าของความถูกต้องในการจำแนกพื้นที่สวนป่าไม้สักแตกต่างกันอย่างไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ
.................. นอกจากนี้ยังพบว่าการปลูกสร้างสวนป่าบริเวณลุ่มน้ำป่าสักมีแนวโน้มลดลงจากช่วง 10 ปีที่ผ่านมา และเมื่อศึกษาถึงความสัมพันธ์ของลักษณะสวนป่าไม้สักที่ปลูกในบริเวณลุ่มน้ำป่าสักกับเทคนิคทางด้านรีโมทเซนซิงที่ใช้ในการวิเคราะห์ พบว่า สวนป่าไม้สักที่มีความสูงและขนาดเส้นผ่าศูนย์กลางเพียงอก (dbh) เฉลี่ยมากกว่า 7.0 เมตร และ 9.0 เซนติเมตร ขึ้นไป สามารถใช้เทคนิคการจำแนกประเภทข้อมูลแบบผสมและการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักในการจำแนกพื้นที่สวนป่าออกจากสิ่งปกคลุมดินประเภทอื่นได้
ข้อมูลจาก วารสารสมาคมสำรวจข้อมูลระยะไกลและสารสนเทศภูมิศาสตร์แห่งประเทศไทย. 5(3): 22-32.
.................การวิเคราะห์พื้นที่สวนป่าไม้สัก (Tectona grandis) โดยใช้เทคนิคทางด้านรีโมทเซนซิง บริเวณลุ่มน้ำป่าสักมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาเทคนิคทางด้านรีโมทเซนซิงที่มีความเหมาะสมและถูกต้องใกล้เคียงกับสภาพความเป็นจริงมากที่สุดในการจำแนกพื้นที่สวนป่าไม้สัก โดยใช้ข้อมูลดาวเทียมเชิงตัวเลข LANDSAT-5 TM บันทึกข้อมูลเมื่อวันที่ 19 พฤศจิกายน พ.ศ. 2546 และ LANDSAT-7 ETM+ บันทึกข้อมูลเมื่อวันที่ 11 มกราคม พ.ศ. 2546 ครอบคลุมพื้นที่บริเวณลุ่มน้ำป่าสัก มาทำการจำแนกพื้นที่สวนป่าไม้สักด้วยเทคนิคทางด้านรีโมทเซนซิง 4 วิธีการ ได้แก่ การจำแนกประเภทข้อมูลแบบไม่กำกับดูแลด้วยเทคนิค ISODATA การจำแนกประเภทข้อมูลแบบกำกับดูแลด้วยเทคนิค Maximum Likelihood การจำแนกประเภท ข้อมูลแบบผสม และการจำแนกประเภทข้อมูลด้วยเทคนิคการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) พร้อมทั้งทำการตรวจสอบค่าความถูกต้องของการจำแนกพื้นที่สวนป่าไม้สัก จากสิ่งปกคลุมดินประเภทอื่นด้วยเทคนิคต่างๆ โดยใช้ตาราง Error Matrix เพื่อคำนวณค่าความถูกต้องทั้งหมด Kappa, Producer's และ User' s Accuracy รวมทั้งเปรียบเทียบค่าความแตกต่างทางสถิติของความถูกต้องในการจำแนกประเภทข้อมูลในแต่ละเทคนิค โดยการวิเคราะห์ความสัมพันธ์แบบ Pair Wise Significant Test โดยใช้ค่า Z-test ซึ่งผลจากการศึกษาพบว่า
.................. การจำแนกพื้นที่สวนป่าไม้สักออกจากสิ่งปกคลุมดินประเภทอื่นด้วยเทคนิคการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักให้ค่าความถูกต้อง Producer's และ User's Accuracy ของพื้นที่สวนป่า 94.0 และ 71.8 เปอร์เซ็นต์ ตามลำดับ อย่างไรก็ตามการวิเคราะห์ด้วยเทคนิคดังกล่าว มีขั้นตอนที่ซับซ้อนและใช้เวลา การวิเคราะห์ต้องใช้ฐานข้อมูลเชิงพื้นที่หลายช่วงเวลา ทำให้มีค่าใช้จ่ายมากขึ้น รวมทั้งต้องใช้องค์ความรู้ทางด้านสวนป่าและประสบการณ์ของผู้วิเคราะห์เป็นส่วนสำคัญ ในขณะที่การจำแนกประเภทข้อมูลแบบผสมให้ค่าความถูกต้องในการจำแนกพื้นที่สวนป่าไม้สักรองลงมา แต่เทคนิคดังกล่าวมีความซับซ้อน การใช้ฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ ค่าใช้จ่าย และเวลาที่ใช้ในการวิเคราะห์น้อยกว่า ในขณะที่ยังคงให้ค่าความถูกต้องของการจำแนกพื้นที่สวนป่าไม้สักในระดับที่ยอมรับได้ จากการเปรียบเทียบค่าความแตกต่างทางสถิติยังพบว่า การจำแนกประเภทข้อมูลแบบไม่กำกับดูแล ให้ค่าความถูกต้องแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติกับแต่ละเทคนิคที่ใช้ในการวิเคราะห์พื้นที่สวนป่าไม้สัก ในขณะที่อีก 3 เทคนิคมีค่าของความถูกต้องในการจำแนกพื้นที่สวนป่าไม้สักแตกต่างกันอย่างไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ
.................. นอกจากนี้ยังพบว่าการปลูกสร้างสวนป่าบริเวณลุ่มน้ำป่าสักมีแนวโน้มลดลงจากช่วง 10 ปีที่ผ่านมา และเมื่อศึกษาถึงความสัมพันธ์ของลักษณะสวนป่าไม้สักที่ปลูกในบริเวณลุ่มน้ำป่าสักกับเทคนิคทางด้านรีโมทเซนซิงที่ใช้ในการวิเคราะห์ พบว่า สวนป่าไม้สักที่มีความสูงและขนาดเส้นผ่าศูนย์กลางเพียงอก (dbh) เฉลี่ยมากกว่า 7.0 เมตร และ 9.0 เซนติเมตร ขึ้นไป สามารถใช้เทคนิคการจำแนกประเภทข้อมูลแบบผสมและการวิเคราะห์องค์ประกอบหลักในการจำแนกพื้นที่สวนป่าออกจากสิ่งปกคลุมดินประเภทอื่นได้
ข้อมูลจาก วารสารสมาคมสำรวจข้อมูลระยะไกลและสารสนเทศภูมิศาสตร์แห่งประเทศไทย. 5(3): 22-32.
.jpg)
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น