การคาดการณ์พื้นที่น้ำท่วมบริเวณพื้นที่ลุ่มน้ำชุมชนเมืองจังหวัดเชียงใหม่ โดยใช้การสำรวจระยะไกลและการเรียนรู้การถดถอย
รายละเอียดรายการ
| คอลเลกชัน | คอลเลกชัน: บทความวิชาการด้านล้านนา |
|---|---|
| รหัสรายการ CMU Digital | รหัสรายการ CMU Digital: dc:190214 |
| Title | Title: การคาดการณ์พื้นที่น้ำท่วมบริเวณพื้นที่ลุ่มน้ำชุมชนเมืองจังหวัดเชียงใหม่ โดยใช้การสำรวจระยะไกลและการเรียนรู้การถดถอย |
| Alternative title | Alternative title: Flood Area Prediction in Urban Watershed of Chiang Mai Province Using Remote Sensing and Regression Learning |
| Creator | Creator: เพชรรัช ปะระไทย |
| Contributor | Contributor: นฤพร เต็งไตรรัตน์ Wai Lok Woo |
| Journal Title | Journal Title: วารสารแม่โจ้เทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรม |
| Abstract (Other) | Abstract (Other): ภาวะโลกร้อนปัจจุบันทำให้เกิดอุทกภัยรุนแรงและมีความถี่ในการเกิดสูงขึ้น หากสามารถแจ้งเตือนพื้นที่น้ำท่วมล่วงหน้าได้อย่างตรงจุด จะช่วยลดความเสียหายแก่ชีวิตและทรัพย์สินของประชาขนได้ งานวิจัยนี้นำเสนอ การสร้างแบบจำลองเพื่อคาดการณ์พื้นที่น้ำท่วมโดยใช้การสกัดข้อมูลจากภาพจากดาวเทียม บริเวณพื้นที่ชุมชนเมือง จ. เชียงใหม่ ครอบคลุมพื้นที่ทั้งหมด 902.025 ตารางเมตร ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการคาดการณ์พื้นที่น้ำท่วม ประกอบด้วย 6 ปัจจัย ได้แก่ สมดุลน้ำ การคายระเหยของน้ำ พื้นผิวปกคลุมดิน ปริมาณน้ำฝน NDVI และ พื้นที่น้ำท่วมจากภาพถ่ายดาวเทียม Sentinel ดาวเทียม MODIS และ ดาวเทียม Landsat ผ่าน Google Earth Engine ภาพถ่ายดาวเทียมครอบคลุมพื้นที่กว้างและต่อเนื่อง ข้อมูลจากดาวเทียมเรดาร์ (SAR) สามารถใช้งานได้แม้ในสภาพอากาศที่มีเมฆมากหรือเวลากลางคืน ช่วยลดต้นทุนและเวลาในการสำรวจ สำหรับแบบจำลองได้ถูกสร้างโดยใช้วิธีทาง Regression จำนวน 7 วิธี ได้แก่ LR, SVR, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost และ LightGBM เนื่องจากมีประสิทธิภาพสูงและคำนวณได้เร็วสามารถใช้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้โดยไม่ต้องการพลังประมวลผลสูง จากการศึกษาพบว่า วิธี Random Forest สามารถคาดการณ์พื้นที่น้ำท่วมได้ถูกต้องสูงสุด มีค่า RMSE และ R-Square สูงกว่าวิธี XGBoost LightGBM Decision Tree Gradient Boosting SVR และ LR คิดเป็นค่าเฉลี่ยร้อยละ 3 ร้อยละ 12 ร้อยละ 19 ร้อยละ 31 ร้อยละ 51 และ ร้อยละ 65 ตามลำดับ งานวิจัยนี้สามารถพัฒนาต่อยอดให้เกิดประโยชน์ โดยการนำแบบจำลองที่พัฒนาขึ้นไปประยุกต์ใช้เป็นระบบแจ้งเตือนภัยน้ำท่วมล่วงหน้าในระดับพื้นที่ โดยเฉพาะในเขตเมืองซึ่งมีความหนาแน่นของประชากรสูง ซึ่งจะช่วยเสริมประสิทธิภาพในการวางแผนรับมือและดำเนินการอพยพประชาชนของหน่วยงานที่เกี่ยวข้องได้อย่างทันท่วงทีและเป็นระบบ |
| Physical Description | Physical Description: หน้า188-210 |
| Subject | Subject: ภัยพิบัติ |
| Keyword | Keyword: การสำรวจระยะไกล การคาดการณ์น้ำท่วม การถดถอย การเรียนรู้ของเครื่อง ภาพถ่ายดาวเทียม |
| Link Source | Link Source: https://mitij.mju.ac.th/Retrospective_Edition_Detail.aspx?Article_ID=11%202 |
| Date Issued | Date Issued: 2568 |
| Relation | Relation: วารสารแม่โจ้เทคโนโลยีสารสนเทศและนวัตกรรม ปีที่ 11 ฉบับที่ 2 พฤษภาคม – สิงหาคม 2568 |
| DOI | DOI: 10.14456/mitij.2025.26 |
| ISSN | ISSN: 3027-7280 (Online) |
| Rights | Rights: มหาวิทยาลัยแม่โจ้ |
| Rights Access | Rights Access: ท่านอาจจะบันทึกข้อมูลเพื่อการวิจัยและการศึกษาค้นคว้า หากท่านต้องการใช้สำหรับวัตถุประสงค์อื่น ท่านต้องติดต่อหน่วยงานผู้เป็นเจ้าของลิขสิทธิ์เพื่อขออนุญาตใช้ |
เอกสารอ้างอิง
EndNoteเอกสารดิจิทัล
ไม่มีไฟล์ที่สามารถดาวน์โหลดได้ตามสิทธิ์ของท่าน
นโยบายบริการเอกสารฉบับเต็ม
