Original Title: การประเมินศักยภาพที่ดินในระบบภูมิสารสนเทศ สำหรับการแบ่งเขตผลิตพืชแม่นยำ (Land Evaluation in GIS for Precision Crop Zoning)
Source: doi.org/10.14456/thaidoa-agres.2023.19
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការវាយតម្លៃសក្តានុពលដីនៅក្នុងប្រព័ន្ធព័ត៌មានភូមិសាស្ត្រសម្រាប់ការបែងចែកតំបន់ផលិតកម្មដំណាំច្បាស់លាស់

ចំណងជើងដើម៖ การประเมินศักยภาพที่ดินในระบบภูมิสารสนเทศ สำหรับการแบ่งเขตผลิตพืชแม่นยำ (Land Evaluation in GIS for Precision Crop Zoning)

អ្នកនិពន្ធ៖ Sutat Suravanit (Faculty of Agricultural Innovation, Rangsit University), Pranot Maniin (Faculty of Agricultural Innovation, Rangsit University)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2023, Thai Agricultural Research Journal

វិស័យសិក្សា៖ Agricultural Science

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការសម្រេចចិត្តជ្រើសរើសទីតាំងដាំដុះដំណាំដូងប្រេងទាមទារឱ្យមានទិន្នន័យគាំទ្រច្បាស់លាស់អំពីសក្តានុពលដីនិងអាកាសធាតុ ដើម្បីជៀសវាងការខាតបង់ថវិកានិងពេលវេលាដោយសារការដាំដុះនៅលើតំបន់ដែលមិនស័ក្តិសម។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធព័ត៌មានភូមិសាស្ត្រ (GIS) រួមបញ្ចូលជាមួយវិធីសាស្ត្រវិភាគតាមឋានានុក្រមនិងការប្រៀបធៀបជាគូ ដើម្បីវាយតម្លៃសក្តានុពលដីក្នុងខេត្ត Kanchanaburi ប្រទេសថៃ។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Multi-factor land evaluation using GIS and AHP
ការវាយតម្លៃសក្តានុពលដីដោយកត្តាច្រើនក្នុងប្រព័ន្ធ GIS និង AHP
អាចវាយតម្លៃកត្តាជាច្រើនក្នុងពេលតែមួយ និងផ្តល់ទម្ងន់ត្រឹមត្រូវដល់កត្តានីមួយៗតាមរយៈ AHP ដែលធ្វើឱ្យមានភាពច្បាស់លាស់ក្នុងការជ្រើសរើសទីតាំងដាំដុះ។ វាជួយកាត់បន្ថយហានិភ័យនៃការខាតបង់ដោយសារការដាំដុះខុសតំបន់។ ទាមទារឱ្យមានទិន្នន័យលម្អិតច្រើន (ដូចជាដី និងអាកាសធាតុ) និងត្រូវការអ្នកជំនាញផ្នែកប្រព័ន្ធព័ត៌មានភូមិសាស្ត្រ (GIS) ដើម្បីដំណើរការម៉ូដែល។ អាចកំណត់បានយ៉ាងច្បាស់នូវដីស័ក្តិសមខ្ពស់ (P1) ចំនួន ៦០៦,៦២៨ រ៉ៃ និងដីស័ក្តិសមមធ្យម (P2) ចំនួន ៥៦៤,៥១២ រ៉ៃ សម្រាប់ខេត្ត Kanchanaburi។
Traditional / Trend-based Crop Selection
ការជ្រើសរើសដំណាំតាមបែបប្រពៃណី ឬតាមទីផ្សារ
ងាយស្រួលក្នុងការធ្វើការសម្រេចចិត្ត ដោយមិនត្រូវការបច្ចេកវិទ្យាស្មុគស្មាញ ឬចំណាយដើមទុននិងពេលវេលាច្រើនក្នុងការរៀបចំផែនការមុនពេលដាំដុះ។ កសិករអាចនឹងបាត់បង់ថវិកានិងពេលវេលាជាច្រើនឆ្នាំ ប្រសិនបើជ្រើសរើសដាំដុះលើទីតាំងដែលមិនមានសក្តានុពលគ្រប់គ្រាន់សម្រាប់ដំណាំនោះ។ មិនមានសុក្រឹតភាពនិងប្រឈមនឹងការទទួលបានទិន្នផលទាប ឬអាចបរាជ័យក្នុងការដាំដុះទាំងស្រុង។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តវិធីសាស្ត្រនេះទាមទារឱ្យមានការប្រមូលទិន្នន័យលម្អិតពីស្ថានភាពដីនិងអាកាសធាតុ ព្រមទាំងកម្មវិធីកុំព្យូទ័រសម្រាប់វិភាគទិន្នន័យភូមិសាស្ត្រ។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងខេត្ត Kanchanaburi ប្រទេសថៃ ដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យនិងស្តង់ដារតម្រូវការដំណាំដែលបានមកពីការដាំដុះដូងប្រេងនៅភាគខាងត្បូងនៃប្រទេសថៃ។ នេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ព្រោះលក្ខខណ្ឌអាកាសធាតុនិងប្រភេទដីនៅតំបន់ខ្លះនៃកម្ពុជាមានភាពស្រដៀងគ្នាដែលអាចយកគំរូនេះមកអនុវត្តបាន ប៉ុន្តែទាមទារការកែសម្រួលទិន្នន័យមូលដ្ឋានឱ្យស្របនឹងបរិបទក្នុងស្រុក។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

វិធីសាស្ត្រវាយតម្លៃដីដោយប្រើ GIS និង AHP នេះមានអត្ថប្រយោជន៍ខ្លាំងណាស់សម្រាប់ការអភិវឌ្ឍវិស័យកសិកម្មនិងការធ្វើផែនការប្រើប្រាស់ដីនៅក្នុងប្រទេសកម្ពុជា។

ជារួម ការអនុវត្តបច្ចេកវិទ្យា GIS រួមបញ្ចូលជាមួយ AHP នឹងជួយកាត់បន្ថយហានិភ័យនៃការវិនិយោគខុសកន្លែង និងបង្កើនផលិតភាពកសិកម្មនៅកម្ពុជាឱ្យកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាពនិងនិរន្តរភាព។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាពីប្រព័ន្ធព័ត៌មានភូមិសាស្ត្រ (GIS): ចាប់ផ្តើមរៀនប្រើប្រាស់កម្មវិធី QGISArcGIS ដើម្បីយល់ពីរបៀបគ្រប់គ្រងទិន្នន័យលំហ (Spatial Data) និងការត្រួតស៊ីគ្នានូវផែនទីស្រទាប់ (Superimpose)។
  2. ប្រមូលទិន្នន័យកសិ-អាកាសធាតុនិងដី: ស្វែងរកទិន្នន័យទឹកភ្លៀង សីតុណ្ហភាព និងទិន្នន័យដី (វាយនភាព ជម្រៅ ភាពជម្រាល) ពីក្រសួងពាក់ព័ន្ធ ឬប្រភពទិន្នន័យបើកទូលាយ (Open Data) សម្រាប់តំបន់គោលដៅសិក្សារបស់អ្នក។
  3. អនុវត្តវិធីសាស្ត្រ AHP សម្រាប់វិភាគទម្ងន់: ស្វែងយល់ពីរបៀបផ្តល់ទម្ងន់ (Weighting) ដល់កត្តានីមួយៗ ដោយប្រើ Pairwise Comparison Method និងគណនា Consistency Ratio (CR) ឱ្យស្ថិតនៅក្រោម ០.១០ ដើម្បីធានាភាពត្រឹមត្រូវនៃការផ្តល់ទម្ងន់។
  4. កសាងគំរូវាយតម្លៃសក្តានុពលដី: រួមបញ្ចូលទិន្នន័យភូមិសាស្ត្រ និងទម្ងន់ដែលទទួលបានពី AHP ទៅក្នុងកម្មវិធី GIS រួចបង្កើតផែនទីកំណត់តំបន់ផលិតកម្មដំណាំ (Crop Zoning Map) សម្រាប់ដំណាំគោលដៅជាក់លាក់ណាមួយ (ឧទាហរណ៍ គ្រាប់ស្វាយចន្ទី ឬដំឡូងមី)។
  5. ផ្ទៀងផ្ទាត់និងកែសម្រួលម៉ូដែល: យកផែនទីដែលផលិតបានទៅផ្ទៀងផ្ទាត់ជាមួយស្ថានភាពដាំដុះជាក់ស្តែង (Ground-truthing) និងធ្វើការកែសម្រួលកម្រិតប៉ារ៉ាម៉ែត្រនានា ដើម្បីឱ្យម៉ូដែលកាន់តែមានភាពសុក្រឹតនិងអាចយកទៅប្រើប្រាស់បានជាផ្លូវការ។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Geographic Information System (GIS) (ប្រព័ន្ធព័ត៌មានភូមិសាស្ត្រ) ប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រដែលប្រើសម្រាប់ចាប់យក រក្សាទុក វិភាគ និងបង្ហាញទិន្នន័យដែលទាក់ទងនឹងទីតាំងភូមិសាស្ត្រ។ ក្នុងឯកសារនេះ វាត្រូវបានប្រើដើម្បីត្រួតស៊ីគ្នានូវផែនទីកត្តាដីនិងអាកាសធាតុ (Superimpose) ដើម្បីរកមើលតំបន់ស័ក្តិសមសម្រាប់ការដាំដុះដំណាំ។ វាដូចជាការយកផែនទីថ្លាៗជាច្រើនសន្លឹក (ផែនទីដី ផែនទីទឹកភ្លៀង ផែនទីសីតុណ្ហភាព) មកដាក់ត្រួតលើគ្នា ដើម្បីរកមើលតំបន់ចំណុចកណ្តាលដែលមានលក្ខខណ្ឌល្អបំផុត។
Analytical Hierarchical Processing (AHP) (ដំណើរការវិភាគតាមឋានានុក្រម) វិធីសាស្ត្រគណិតវិទ្យាក្នុងការធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្តដែលស្មុគស្មាញ ដោយបំបែកបញ្ហាធំៗទៅជាកត្តាតូចៗ រួចផ្តល់ទម្ងន់ (Weight) ដល់កត្តានីមួយៗដោយផ្អែកលើសារៈសំខាន់របស់វាចំពោះគោលដៅរួម។ វាដូចជាការដាក់ពិន្ទុវិញ្ញាសាប្រឡង ដែលមុខវិជ្ជាសំខាន់ជាងគេ (ដូចជាគណិតវិទ្យា) ត្រូវបានផ្តល់ពិន្ទុគុណនឹង២ ឬគុណនឹង៣ ច្រើនជាងមុខវិជ្ជាផ្សេងទៀត។
Pairwise Comparison Method (វិធីសាស្ត្រប្រៀបធៀបជាគូ) ដំណើរការប្រៀបធៀបកត្តាពីរទល់នឹងពីរម្តងមួយគូៗ ដើម្បីកំណត់ថាតើកត្តាណាមួយមានសារៈសំខាន់ជាងកត្តាធៀបមួយទៀត។ វត្ថុបំណងគឺដើម្បីទទួលបានតម្លៃទម្ងន់កត្តាដែលមិនលម្អៀងសម្រាប់ការវិភាគ AHP។ ដូចជាការប្រកួតកីឡាជម្រុះតាមពូល ដែលក្រុមនីមួយៗត្រូវប្រកួតជាមួយក្រុមផ្សេងទៀតម្តងមួយគូៗ រហូតដល់រកឃើញក្រុមដែលខ្លាំងជាងគេបំផុត។
Consistency Ratio (CR) (អនុបាតនៃភាពស្របគ្នា) សូចនាករសម្រាប់វាស់ស្ទង់ថាតើការដាក់ពិន្ទុប្រៀបធៀបជាគូ (Pairwise Comparison) មានភាពស៊ីសង្វាក់គ្នាឬអត់។ បើ CR ទាបជាង ០.១០ មានន័យថាការផ្តល់ទម្ងន់មានភាពសមហេតុផលនិងអាចទទួលយកបាន។ វាប្រៀបដូចជាការត្រួតពិនិត្យភាពស្មោះត្រង់និងតក្កវិជ្ជានៃការឆ្លើយសំណួរ ប្រសិនបើអ្នកនិយាយថា A ធំជាង B ហើយ B ធំជាង C នោះអ្នកមិនអាចនិយាយថា C ធំជាង A បានទេ (បើឆ្លើយបែបនេះគឺខុសតក្កវិជ្ជាហើយ CR នឹងឡើងខ្ពស់)។
Cation Exchange Capacity (CEC) (សមត្ថភាពផ្លាស់ប្តូរអ៊ីយ៉ុងវិជ្ជមាន) សូចនាករបង្ហាញពីសមត្ថភាពរបស់ដីក្នុងការចាប់យក និងរក្សាទុកនូវសារធាតុចិញ្ចឹមចាំបាច់ (ដែលមានបន្ទុកបូក ដូចជា ប៉ូតាស្យូម កាល់ស្យូម ម៉ាញ៉េស្យូម) ដើម្បីកុំឱ្យលាងជម្រះដោយទឹកភ្លៀង និងអាចបញ្ចេញមកវិញឱ្យរុក្ខជាតិស្រូបយកបាននៅពេលត្រូវការ។ វាប្រៀបដូចជាទំហំនៃឃ្លាំងស្តុកជីធម្មជាតិនៅក្នុងដី ដីដែលមាន CEC ខ្ពស់មានន័យថាវាអាចផ្ទុកជីបានច្រើននិងយូរ មិនងាយហូរតាមទឹកបាត់នោះទេ។
Multi-factor land evaluation (ការវាយតម្លៃសក្តានុពលដីដោយកត្តាច្រើន) ការវាយតម្លៃភាពស័ក្តិសមនៃតំបន់ណាមួយសម្រាប់ការដាំដុះ ដោយមិនមើលលើកត្តាតែមួយនោះទេ តែពិចារណាលើកត្តារួមផ្សំជាច្រើនក្នុងពេលតែមួយ ដូចជា ជម្រៅដី ទឹកភ្លៀង សីតុណ្ហភាព និងប្រភេទដី។ ដូចជាការពិនិត្យសុខភាពទូទៅ ដែលគ្រូពេទ្យមិនគ្រាន់តែវាស់កម្ដៅប៉ុណ្ណោះទេ តែត្រូវវាស់សម្ពាធឈាម បេះដូង និងឈាម ដើម្បីសន្និដ្ឋានពីសុខភាពទាំងមូល។
Precision Crop Zoning (ការបែងចែកតំបន់ផលិតកម្មដំណាំច្បាស់លាស់) ការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យានិងទិន្នន័យដើម្បីកំណត់ព្រំដែនទីតាំងដាំដុះសម្រាប់ដំណាំណាមួយឲ្យបានច្បាស់លាស់បំផុត ដើម្បីធានាថាការដាំដុះនៅតំបន់នោះនឹងទទួលបានទិន្នផលខ្ពស់បំផុត និងមានហានិភ័យទាបបំផុតដោយសារកត្តាអាកាសធាតុឬដី។ ដូចជាការបែងចែកតំបន់នៅក្នុងទីក្រុង ដែលតំបន់ខ្លះសម្រាប់សាងសង់រោងចក្រ តំបន់ខ្លះសម្រាប់លំនៅដ្ឋាន ដោយផ្អែកលើស្ថានភាពជាក់ស្តែងនៃទីតាំងនោះ។
Ex-osmosis (អិចអូស្ម៉ូស៊ីស ឬការជ្រាបចេញ) បាតុភូតដែលជាតិទឹកចេញពីរុក្ខជាតិ (ឬពីក្នុងឫស) ហូរចូលទៅក្នុងដីវិញដោយសារតែដីនោះមានកំហាប់អំបិល ឬកំហាប់រ៉ែ (ភាពកខ្វក់/ជាតិគីមី) ខ្ពស់ជាងរុក្ខជាតិ ដែលធ្វើឱ្យរុក្ខជាតិខ្វះទឹក ស្វិតស្រពោន និងអាចងាប់បាន។ ដូចជាពេលយើងត្រាំបន្លែស្រស់ក្នុងទឹកអំបិលយូរ ទឹកសាបក្នុងបន្លែនឹងជ្រាបចេញមកក្រៅ ធ្វើឲ្យបន្លែនោះទៅជាស្វិតនិងទន់ជ្រាយ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖