បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការវាស់វែងលក្ខណៈរូបរាងនិងការលូតលាស់របស់ដំណាំស្រូវតាមបែបប្រពៃណី ដែលតែងតែទាមទារកម្លាំងពលកម្មច្រើន ចំណាយពេលយូរ និងអាចធ្វើឱ្យខូចខាតដល់ដំណាំ។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះបានធ្វើការវាយតម្លៃនិងប្រៀបធៀបទិន្នន័យនៃការលូតលាស់របស់ពូជស្រូវចាមចំនួន ៦ ប្រភេទ ដោយប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធថតរូបភាព RGB ធៀបនឹងការវាស់វែងដោយផ្ទាល់ ពេញមួយវដ្តជីវិតរបស់វា (ចាប់ពី ៤៥ ដល់ ១២០ ថ្ងៃក្រោយដាំ)។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Conventional Manual Measurement ការវាស់វែងដោយផ្ទាល់តាមបែបប្រពៃណី |
ផ្តល់ទិន្នន័យជាក់ស្តែងនិងមានភាពសុក្រឹតខ្ពស់ ដែលអាចទុកចិត្តបានសម្រាប់ធ្វើជាទិន្នន័យគោល (Ground truth) ក្នុងការផ្ទៀងផ្ទាត់។ | ចំណាយពេលយូរ ត្រូវការកម្លាំងពលកម្មច្រើន ងាយនឹងមានកំហុស និងធ្វើឱ្យខូចខាតដល់ដំណាំ (Destructive) ព្រោះទាមទារការកាត់កម្ទេចដើម។ | ទទួលបានទិន្នន័យពិតប្រាកដនៃកម្ពស់ ទទឹង និងផ្ទៃស្លឹក ប៉ុន្តែមិនអាចតាមដានកំណើនរុក្ខជាតិដដែលៗពេញមួយវដ្តជីវិតបានទេ។ |
| RGB High-throughput Phenotyping ការវាយតម្លៃលក្ខណៈរូបរាងកម្រិតខ្ពស់ដោយរូបភាព RGB |
មានល្បឿនលឿន ដំណើរការដោយស្វ័យប្រវត្តិ មិនបំផ្លាញដំណាំ (Non-destructive) និងអាចប្រមូលទិន្នន័យបានច្រើនក្នុងពេលតែមួយ។ | អាចប៉ាន់ស្មានទំហំស្លឹកទាបជាងការពិតនៅពេលមានការត្រួតស៊ីគ្នានៃស្លឹក ហើយមានភាពលំបាកខ្លះនៅដំណាក់កាលបន្តពូជដោយសារការប្រែពណ៌ស្លឹក (Senescence)។ | មានទំនាក់ទំនងកម្រិតខ្ពស់ជាមួយនឹងការវាស់វែងផ្ទាល់ ជាក់ស្តែងកម្ពស់ដើម (r=0.90-0.99) និងទទឹងដើម (r=0.87-0.93)។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះទាមទារប្រព័ន្ធបច្ចេកវិទ្យាកម្រិតខ្ពស់ កាមេរ៉ាគុណភាពច្បាស់ និងផ្នែកទន់សម្រាប់ការវិភាគរូបភាព ក៏ដូចជាកន្លែងពិសោធន៍ដែលអាចគ្រប់គ្រងអាកាសធាតុបាន។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងផ្ទះកញ្ចក់ដែលមានការគ្រប់គ្រងបរិស្ថានយ៉ាងតឹងរ៉ឹងនៅសាកលវិទ្យាល័យ Kasetsart ប្រទេសថៃ ដោយផ្តោតលើពូជស្រូវចាមក្នុងស្រុករបស់គេ។ ដោយសារកម្ពុជាមានអាកាសធាតុស្រដៀងគ្នានឹងភាគកណ្តាលនៃប្រទេសថៃ ហើយពឹងផ្អែកយ៉ាងខ្លាំងលើការពឹងផ្អែកលើការដាំដុះស្រូវចាម ទិន្នន័យនេះមានសក្តានុពលខ្ពស់ក្នុងការយកមកអនុវត្តផ្ទាល់ ប៉ុន្តែត្រូវការការសាកល្បងក្នុងលក្ខខណ្ឌបើកចំហ (Open field) នៅក្នុងបរិបទស្រុកខ្មែរ។
វិធីសាស្ត្របច្ចេកវិទ្យាវាយតម្លៃរូបរាងកម្រិតខ្ពស់នេះមានសារៈសំខាន់និងមានប្រយោជន៍ខ្លាំងណាស់សម្រាប់ការផ្លាស់ប្តូរមុខមាត់វិស័យស្រាវជ្រាវកសិកម្មនៅកម្ពុជា។
ការផ្លាស់ប្តូរពីការវាស់វែងដោយកម្លាំងពលកម្ម ទៅជាការប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធរូបភាព RGB នឹងជួយសន្សំសំចៃពេលវេលាយ៉ាងច្រើន និងបង្កើនភាពជាក់លាក់ក្នុងការអភិវឌ្ឍពូជស្រូវកម្ពុជាឱ្យឆ្លើយតបនឹងទីផ្សារពិភពលោក។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| High-throughput phenotyping (ការវាយតម្លៃលក្ខណៈរូបរាងកម្រិតខ្ពស់) | គឺជាបច្ចេកវិទ្យាប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធស្វ័យប្រវត្តិ ដូចជាកាមេរ៉ា និងសេនស័រ ដើម្បីវាស់វែងលក្ខណៈរូបរាង និងទិន្នន័យកំណើនរបស់រុក្ខជាតិបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស និងក្នុងបរិមាណច្រើនក្នុងពេលតែមួយ ដោយមិនចាំបាច់កាត់ ឬដកបំផ្លាញដើមវាឡើយ។ | ដូចជាការប្រើម៉ាស៊ីនស្កេនពិនិត្យរាងកាយមនុស្សរាប់រយនាក់ដោយស្វ័យប្រវត្តិនិងលឿនរហ័ស ជាជាងការឱ្យគ្រូពេទ្យពិនិត្យដោយដៃម្នាក់ម្តងៗ។ |
| Color segmentation (ការបែងចែកផ្នែកតាមរយៈពណ៌) | គឺជាដំណើរការនៅក្នុងការវិភាគរូបភាពកុំព្យូទ័រ ដែលគេធ្វើការបែងចែកឬកាត់ផ្តាច់រូបភាពដោយផ្អែកលើពណ៌ជាក់លាក់ណាមួយ (ឧទាហរណ៍៖ ទាញយកតែពណ៌បៃតងនៃស្លឹកចេញពីផ្ទៃខាងក្រោយ ឬបែងចែកស្លឹកបៃតងពីស្លឹកលឿង) ដើម្បីងាយស្រួលក្នុងការទាញយកទិន្នន័យយកមកគណនា។ | ដូចជាការប្រើតម្រងពណ៌ដើម្បីរើសយកតែគ្រាប់ឃ្លីពណ៌បៃតង ចេញពីកន្ត្រកដែលមានគ្រាប់ឃ្លីចម្រុះពណ៌ ដើម្បីយករាប់ចំនួនរបស់វា។ |
| Plant projected area (ផ្ទៃប៉ាន់ស្មានរបស់រុក្ខជាតិ) | គឺជាទំហំផ្ទៃរបស់រុក្ខជាតិដែលត្រូវបានគណនាដោយផ្អែកលើរូបភាព 2D ថតពីមុំជាក់លាក់ណាមួយ (ជាធម្មតាពីលើ ឬពីចំហៀង) ដើម្បីយកទៅប៉ាន់ស្មានទំហំផ្ទៃស្លឹកសរុប ឬជីវម៉ាស ដោយមិនបាច់បេះស្លឹកមកវាស់ក្នុងម៉ាស៊ីនផ្ទាល់។ | ដូចជាការវាស់ទំហំស្រមោលរបស់ដើមឈើដែលជះលើដី ដើម្បីទស្សន៍ទាយថាដើមឈើនោះមានស្លឹកច្រើនឬតិចប៉ុណ្ណា។ |
| Aboveground biomass (ជីវម៉ាសលើដី) | គឺជាទម្ងន់សរុបនៃផ្នែកទាំងអស់របស់រុក្ខជាតិដែលដុះនៅលើផ្ទៃដី (ដូចជា ដើម ស្លឹក ផ្កា ផ្លែ តែមិនរាប់បញ្ចូលឫស) ដែលជាទូទៅត្រូវវាស់ដោយការសម្ងួតរហូតដល់អស់ជាតិទឹក រួចថ្លឹងទម្ងន់ ដើម្បីដឹងពីកម្រិតនៃការលូតលាស់សរុប។ | ដូចជាការថ្លឹងទម្ងន់ផ្នែកខាងលើដីនៃដើមបន្លែទាំងមូល ដើម្បីដឹងថាតើវាលូតលាស់បានធំធាត់ល្អកម្រិតណា មុននឹងយកទៅលក់។ |
| Senescence (ភាពចាស់ទុំនៃកោសិកា ឬការប្រែពណ៌ស្លឹក) | គឺជាដំណាក់កាលចុងក្រោយនៃវដ្តជីវិតរបស់កោសិការុក្ខជាតិ ដែលជាទូទៅស្តែងចេញតាមរយៈការបាត់បង់ជាតិក្លរ៉ូហ្វីល (ពណ៌បៃតង) ធ្វើឱ្យស្លឹកប្រែជាពណ៌លឿង ក្រៀមស្វិត ឬស្ងួត មុនពេលរុក្ខជាតិនោះងាប់ឬដល់ពេលប្រមូលផល។ | ដូចជាសក់មនុស្សដែលប្រែជាស្កូវនៅពេលចាស់ជរា ឬស្លឹកឈើដែលប្រែពណ៌និងជ្រុះនៅរដូវរំហើយ។ |
| Destructive measurement (ការវាស់វែងបែបបំផ្លាញ) | ជាវិធីសាស្ត្រប្រពៃណីក្នុងការប្រមូលទិន្នន័យស្រាវជ្រាវកសិកម្ម ដែលតម្រូវឱ្យកាត់ ដក ឬកម្ទេចរុក្ខជាតិមួយផ្នែកឬទាំងស្រុង ដើម្បីយកមកថ្លឹងទម្ងន់ ឬវាស់ទំហំស្លឹក ដែលធ្វើឱ្យគេមិនអាចតាមដានដើមដដែលនោះបន្តទៀតបានទេ។ | ដូចជាការកាត់ពុះនំខេកដើម្បីចង់ដឹងថាតើស្រទាប់ខាងក្នុងមានរសជាតិអ្វី ដែលធ្វើឱ្យនំនោះខូចរូបរាងដើម លែងអាចដាក់តាំងបានទៀត។ |
| RGB imagery (រូបភាព RGB) | ជារូបភាពឌីជីថលទូទៅដែលផ្សំឡើងពីពណ៌ពន្លឺមូលដ្ឋានចំនួនបីគឺ ក្រហម (Red) បៃតង (Green) និងខៀវ (Blue) ដែលកាមេរ៉ាប្រើប្រាស់ដើម្បីផ្តិតយករូបភាពរុក្ខជាតិសម្រាប់ផ្តល់ទិន្នន័យឱ្យប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រធ្វើការវិភាគពីសុខភាពនិងស្ថានភាពលូតលាស់របស់វា។ | ដូចជាការលាយពណ៌លាបគំនូរដោយប្រើតែពណ៌មេបីមុខ បង្កើតបានជាផ្ទាំងគំនូរចម្រុះពណ៌ដ៏រស់រវើកមួយដែលមនុស្សអាចមើលឃើញ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
