បញ្ហា (The Problem)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមក្នុងការធ្វើសារពើភ័ណ្ឌព្រៃឈើ និងការប៉ាន់ប្រមាណជីវម៉ាសលើដី (Aboveground Biomass) នៅក្នុងតំបន់ព្រៃត្រូពិចដ៏ក្រាស់ ដែលពិបាកក្នុងការចុះវាស់វែងផ្ទាល់។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានអនុវត្តវិធីសាស្ត្រស្កែនឡាស៊ែរពហុទីតាំង (Multi-scan) ក្នុងមួយឡូតិ៍ ដើម្បីទាញយកទិន្នន័យព្រៃឈើដោយប្រៀបធៀបរវាងវិធីសាស្ត្រដោយដៃ និងដោយស្វ័យប្រវត្តិ រួចផ្ទៀងផ្ទាត់ជាមួយទិន្នន័យវាស់ផ្ទាល់ និង LiDAR ពីលើអាកាស។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Manual Extraction from TLS Data ការទាញយកទិន្នន័យពី TLS ដោយដៃ (Manual TLS) |
មានភាពសុក្រឹតខ្ពស់ខ្លាំង និងអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណដើមឈើបានល្អ ទោះបីជានៅក្នុងព្រៃក្រាស់ដែលមានមែកឈើស្មុគស្មាញកាត់ខ្វែងគ្នាក៏ដោយ។ | ទាមទារពេលវេលាយូរខ្លាំង និងកម្លាំងពលកម្មច្រើនក្នុងការទាញយកទិន្នន័យដើមឈើមួយៗ ដែលមិនស័ក្តិសមសម្រាប់គម្រោងខ្នាតធំ។ | អត្រារកឃើញដើមឈើ ៩៩.៥៥%, កម្រិតលម្អៀង DBH (RMSE) ១.៣៧ សង់ទីម៉ែត្រ, R² ជីវម៉ាស ០.៩៨ |
| Automatic Extraction from TLS Data ការទាញយកទិន្នន័យពី TLS ដោយស្វ័យប្រវត្តិ (Automatic TLS) |
ចំណាយពេលតិច ដំណើរការលឿន និងអាចប្រើប្រាស់បានសម្រាប់ទំហំទិន្នន័យធំៗដោយប្រើប្រាស់ក្បួនដោះស្រាយ (Algorithms)។ | ជួបប្រទះការលំបាកក្នុងការវាស់កម្ពស់ដើមឈើនៅក្នុងព្រៃក្រាស់ដោយសារការបាំង (Occlusion) នៃដំបូលព្រៃ ដែលធ្វើឱ្យកម្រិតសុក្រឹតធ្លាក់ចុះ។ | អត្រារកឃើញដើមឈើ ៩៣.៧៥%, កម្រិតលម្អៀង DBH (RMSE) ២.៣៦ សង់ទីម៉ែត្រ, កម្រិតលម្អៀងកម្ពស់ដើមឈើ ៣.១៧ ម៉ែត្រ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារការវិនិយោគខ្ពស់លើឧបករណ៍ផ្នែករឹង (Hardware) សម្រាប់ការស្កែនឡាស៊ែរ កម្មវិធីកុំព្យូទ័រពិសេស និងពេលវេលាច្រើនសម្រាប់ការប្រមូលទិន្នន័យជាប្រព័ន្ធ (Multi-scan setup)។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងតំបន់ព្រៃបម្រុង Ayer Hitam ក្នុងប្រទេសម៉ាឡេស៊ី ដែលជាប្រភេទព្រៃត្រូពិចក្រាស់ និងមានរុក្ខជាតិថ្នាក់ក្រោមច្រើន។ លក្ខខណ្ឌនេះគឺមានភាពស្រដៀងគ្នាខ្លាំងទៅនឹងតំបន់ព្រៃស្រោង និងព្រៃពាក់កណ្តាលស្រោងនៅកម្ពុជា (ដូចជាតំបន់ព្រៃឡង់ និងជួរភ្នំក្រវាញ) ដែលមានន័យថាបញ្ហាប្រឈមដូចជាការបាំងពន្លឺឡាស៊ែរ (Occlusion) នឹងកើតឡើងដូចគ្នានៅពេលអនុវត្តនៅកម្ពុជា។
វិធីសាស្ត្រ Terrestrial Laser Scanning (TLS) នេះមានសក្តានុពលខ្លាំងក្នុងការវាយតម្លៃកាបូនព្រៃឈើនៅកម្ពុជាដោយមិនបាច់កាប់បំផ្លាញឈើ ប៉ុន្តែមានបញ្ហាប្រឈមលើតម្លៃឧបករណ៍។
ថ្វីត្បិតតែឧបករណ៍ TLS មានតម្លៃថ្លៃ ប៉ុន្តែវាផ្តល់នូវទិន្នន័យព្រៃឈើដែលមានភាពជឿជាក់ខ្ពស់បំផុត ដែលអាចជួយជំរុញឲ្យកម្ពុជាទទួលបានតម្លៃកាន់តែខ្ពស់ពីការលក់ឥណទានកាបូននៅលើទីផ្សារអន្តរជាតិ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Terrestrial Laser Scanning (TLS) | ជាបច្ចេកវិទ្យាប្រើប្រាស់ឧបករណ៍បាញ់កាំរស្មីឡាស៊ែរដាក់ផ្ទាល់នៅលើដី ដើម្បីវាស់ស្ទង់ និងប្រមូលយកទិន្នន័យរចនាសម្ព័ន្ធព្រៃឈើ ហើយបង្កើតជារូបភាពមានវិមាត្របី (3D) ដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ | ដូចជាម៉ាស៊ីនថតរូប 3D ដែលបាញ់ពន្លឺរាប់លានចំណុចទៅប៉ះដើមឈើ រួចបង្កើតជាទម្រង់ដើមឈើនោះចូលទៅក្នុងកុំព្យូទ័រ។ |
| Point cloud | ជាបណ្ដុំនៃចំណុចទិន្នន័យរាប់លាននៅក្នុងលំហ 3D ដែលចំណុចនីមួយៗតំណាងឱ្យទីតាំងដែលកាំរស្មីឡាស៊ែរបានបាញ់ប៉ះផ្ទៃវត្ថុណាមួយ (ដូចជាដើមឈើ ឬស្លឹកឈើ) បង្កើតបានជារចនាសម្ព័ន្ធរូបរាងវត្ថុនោះ។ | ដូចជាគំនូរដែលត្រូវបានគូរឡើងដោយការចាក់ចំណុចតូចៗរាប់លានចូលគ្នា រហូតចេញជារូបរាងដើមឈើមួយយ៉ាងច្បាស់អញ្ចឹងដែរ។ |
| Aboveground Biomass (AGB) | គឺជាទម្ងន់សរុបនៃផ្នែករុក្ខជាតិដែលដុះនៅលើយន្តដ្ឋានដី (រួមមានដើម មែក និងស្លឹក) ដែលទិន្នន័យនេះត្រូវបានគេប្រើដើម្បីគណនាបរិមាណកាបូនស្តុកនៅក្នុងព្រៃដោយមិនបាច់កាប់បំផ្លាញឈើ។ | ប្រៀបដូចជាការថ្លឹងទម្ងន់ដើមឈើទាំងមូលតាំងពីគល់ដល់ចុង ដើម្បីចង់ដឹងថាវាអាចស្តុកទុកសារធាតុកាបូនបានប៉ុន្មានកម្រិត។ |
| Diameter at breast height (DBH) | គឺជារង្វាស់អង្កត់ផ្ចិតនៃដើមឈើ ដែលគេវាស់ជាស្តង់ដារនៅកម្ពស់ប្រហែល ១.៣ ម៉ែត្រពីផ្ទៃដី។ វាជាទិន្នន័យគោលដ៏សំខាន់បំផុតសម្រាប់យកទៅគណនាទំហំ និងបរិមាណជីវម៉ាសរបស់ដើមឈើ។ | ដូចជាការវាស់ទំហំចង្កេះរបស់មនុស្ស ដើម្បីយកទៅប៉ាន់ស្មានទម្ងន់ខ្លួនរបស់គេ ប៉ុន្តែនេះគឺការវាស់ទំហំដើមឈើត្រឹមកម្រិតទ្រូង។ |
| Allometric equation | ជារូបមន្តគណិតវិទ្យាដែលប្រើសម្រាប់ប៉ាន់ប្រមាណលក្ខណៈស្មុគស្មាញរបស់ដើមឈើ (ដូចជាបរិមាណជីវម៉ាស ឬកាបូន) ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យដែលងាយស្រួលវាស់វែង (ដូចជា DBH និងកម្ពស់ដើម)។ | ដូចជារូបមន្តពេទ្យដែលយកត្រឹមតែកម្ពស់ និងទំហំកដៃរបស់អ្នក ដើម្បីទស្សន៍ទាយដឹងពីទម្ងន់ឆ្អឹងរបស់អ្នកក្នុងរាងកាយទាំងមូល។ |
| Occlusion | ជាបាតុភូតដែលពន្លឺឡាស៊ែរត្រូវបានរារាំង ឬបាំងដោយវត្ថុអ្វីមួយនៅខាងមុខ (ដូចជាមែកឈើក្រាស់ៗ ឬស្លឹកឈើ) ធ្វើឱ្យប្រព័ន្ធមិនអាចស្កែនយកទិន្នន័យវត្ថុ ឬផ្នែកដើមឈើដែលនៅពីក្រោយវាបាន។ | ដូចជាពេលយើងឈរមើលអ្នកណាម្នាក់ក្នុងហ្វូងមនុស្ស ប៉ុន្តែត្រូវអ្នកនៅខាងមុខបាំងកំបាំង ធ្វើឱ្យមើលមិនឃើញអ្នកនៅខាងក្រោយអញ្ចឹងដែរ។ |
| Airborne Laser Scanner (ALS) | ជាប្រព័ន្ធឧបករណ៍ឡាស៊ែរស្កែនដែលត្រូវបានបំពាក់លើយន្តហោះ ឬដ្រូន ដើម្បីបាញ់កាំរស្មីវាស់វែងរចនាសម្ព័ន្ធកម្ពស់ដំបូលព្រៃពីលើអាកាសមកវិញ ដែលអាចកំណត់កម្ពស់ដើមឈើបានសុក្រឹតជាងការមើលពីក្រោមដី។ | ដូចជាសត្វឥន្ទ្រីដែលហោះពីលើក្បាលព្រៃ រួចប្រើភ្នែកទិព្វ (ឡាស៊ែរ) វាស់មើលថាតើដើមឈើនីមួយៗមានកម្ពស់ប៉ុណ្ណា។ |
| Co-registration | គឺជាដំណើរការបច្ចេកទេសក្នុងកម្មវិធីកុំព្យូទ័រ ដែលយកទិន្នន័យ Point Cloud ស្កែនពីទីតាំងច្រើនផ្សេងៗគ្នាមកតម្រួត និងផ្គុំបញ្ចូលគ្នាឱ្យត្រូវស៊ីចង្វាក់គ្នា ដើម្បីបង្កើតបានជាម៉ូដែលព្រៃឈើពេញលេញមួយ។ | ដូចជាការយកបំណែករូបភាពតូចៗ (Jigsaw puzzle) ដែលថតពីជ្រុងខុសៗគ្នាមកផ្តុំតភ្ជាប់គ្នា ដើម្បីឱ្យចេញជារូបភាពទេសភាពដ៏ធំមួយ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
