กลับสู่หน้าหลัก
การวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงพื้นที่ป่าชายเลน ด้วยข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียม Sentinel-2A อำเภอเมือง จังหวัดตราด
Detection of Mangrove Forest Change using Sentinel-2A in Muang district, Trad province, Thailand
การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาเทคนิคการวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงพื้นที่ป่าชายเลนด้วยข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียม Sentinel-2A ติดตามและศึกษาแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงพื้นที่ป่าชายเลนในอำเภอเมือง จังหวัดตราด ปี พ.ศ. 2559-2562 และเสนอแนวทางการวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงของพื้นที่ป่าชายเลน โดยมีวิธีการศึกษา คือ 1) การสกัดพื้นที่ป่าชายเลนด้วยเทคนิคต้นไม้ตัดสินใจ ซึ่งกำหนดเงื่อนไขจากภาพดัชนีพืชพรรณ MNDWI FDI WFI และ MDI2 ร่วมกับข้อมูลแบบจำลองระดับสูงเชิงเลข (DEM) 2) การตรวจสอบความถูกต้องของการสกัดพื้นที่ป่าชายเลนในปี พ.ศ. 2562 ด้วยการคำนวณตารางความผิดพลาด (Confusion Matrix) คำนวณค่าความถูกต้องโดยรวม (Overall Accuracy) และสัมประสิทธิ์แคปปา (Kappa Coefficient: K) และ 3) การติดตามการเปลี่ยนแปลงของพื้นที่ป่าชายเลนด้วยเทคนิคการตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของพื้นที่ (Change Detection) ผลการศึกษาพบว่าในปี พ.ศ. 2559 มีพื้นที่ป่าชายเลนเท่ากับ 41,502 ไร่ คิดเป็นร้อยละ 7.07 ของพื้นที่อำเภอเมือง และปี พ.ศ. 2562 มีพื้นที่ป่าชายเลนเท่ากับ 46,703 ไร่ คิดเป็นร้อยละ 7.96 ของพื้นที่อำเภอเมือง เมื่อตรวจสอบความถูกต้องของการสกัดพื้นที่ป่าชายเลน ปี พ.ศ. 2562 ร่วมกับข้อมูลสำรวจภาคสนาม จำนวน 129 ตัวอย่าง พบว่ามีความถูกต้องโดยรวมเท่ากับ 89.92% และค่า K = 0.71 แสดงถึงความสอดคล้องหรือความถูกต้องในระดับดี และผลการวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงของพื้นที่ป่าชายเลน ในปี พ.ศ. 2559 และ 2562 พบว่ามีป่าชายเลนลดลง 6,200 ไร่ คิดเป็นร้อยละ 1.06 ของพื้นที่อำเภอเมือง ป่าชายเลนคงสภาพ 35,115 ไร่ คิดเป็นร้อยละ 5.99 ของพื้นที่อำเภอเมือง และมีป่าชายเลนเพิ่มขึ้น 11,261 ไร่ คิดเป็นร้อยละ 1.92 ของพื้นที่อำเภอเมือง ทั้งนี้ สาเหตุการเพิ่มขึ้นและลดลงของพื้นที่ป่าชายเลนเกิดจากการจัดตั้งกลุ่มชุมชนบ้านเปร็ดใน การสร้างต้นแบบเรื่องการจัดการทรัพยากรธรรมชาติในพื้นที่ป่าชายเลน การเพาะเลี้ยงสัตว์น้ำ และการบุกรุกพื้นที่ป่าชายเลน สำหรับแนวทางในการประยุกต์ใช้ข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียมในการบริหารจัดการป่าชายเลน สามารถประยุกต์ใช้ข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียมสำหรับติดตามและตรวจสอบการเปลี่ยนแปลง ประยุกต์ใช้ข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียมจากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน และการบริหารจัดการป่าชายเลนอย่างมีส่วนร่วม ข้อเสนอแนะในการศึกษาครั้งต่อไป คือ การปรับปรุงเทคนิคการวิเคราะห์ เนื่องจากมีความแตกต่างด้านพันธุ์พืช รวมถึงลักษณะทางภูมิศาสตร์ที่แตกต่างกัน
This study aimed to study the monitoring of mangrove forest change using Sentinel-2A satellite image analysis in Muang district, Trat province, Thailand. The research methodology of the study included 1) mangrove extraction using decision tree classifier using vegetation indexes such as MNDWI, FDI, WFI and MDI2 with DEM 2) accuracy assessment of mangrove extraction in 2019 using confusion matrix to calculate overall accuracy and kappa coefficient (K) and 3) monitoring of mangrove change using changing detection technique. The study showed that mangrove area of Muang district in 2016 has 41,502 rai (7.07%) and 46,706 rai (7.96%) in 2019, respectively. The accuracy assessment for mangrove extraction was applying using sampling data from field survey in 2019 with overall accuracy is 89.92% and K = 0.71. It is founded that, from 2016 to 2019, the mangrove area decreased, did not change and increased as 6,200 rai (1.06%), 35,115 rai (5.99%) and 11,261 rai (1.92% of Muang district area), respectively. The changes were due to the mangrove preservation in Ban Pred Nai village. Also, the pilot policy for natural resource management in mangrove, aquaculture and mangrove forest encroachment were planned. In order to monitor mangrove community efficiency, it can be implemented multi-sensor remote sensing data and participatory forest management. The recommendation for future studies are modifying and improving advance remote sensing technique for species classification and various geographical features.