Original Title: GIS And Remote Sensing Applications In Natural Resources Management
Source: www.ijiras.com
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

កម្មវិធីប្រព័ន្ធព័ត៌មានភូមិសាស្ត្រ (GIS) និងការទាញយកទិន្នន័យពីចម្ងាយ (Remote Sensing) ក្នុងការគ្រប់គ្រងធនធានធម្មជាតិ

ចំណងជើងដើម៖ GIS And Remote Sensing Applications In Natural Resources Management

អ្នកនិពន្ធ៖ Ruby Panwar, Amit Kumar

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2015 International Journal of Innovative Research and Advanced Studies (IJIRAS)

វិស័យសិក្សា៖ Geoinformatics

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ប្រទេសបង់ក្លាដែសកំពុងប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាជាច្រើនក្នុងការគ្រប់គ្រងធនធានធម្មជាតិ និងធនធានដែលបង្កើតឡើងដោយមនុស្ស ដែលទាមទារឱ្យមានការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាទំនើបដើម្បីដោះស្រាយ។ ឯកសារនេះបង្ហាញពីទិដ្ឋភាពទូទៅនៃការអនុវត្តបច្ចេកវិទ្យាភូមិសាស្ត្រក្នុងការតាមដាន និងគ្រប់គ្រងបញ្ហាទាំងនេះ។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងដោយផ្អែកលើការប្រមូល និងវិភាគទិន្នន័យបន្ទាប់បន្សំ (Secondary Data) ដែលទទួលបានពីប្រភពនានា រួមទាំងរបាយការណ៍ និងគេហទំព័ររបស់ស្ថាប័នពាក់ព័ន្ធ។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Aerial Photography
ការថតរូបពីលើអាកាស
ជាវិធីសាស្ត្រចំណាស់ជាងគេ និងត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយសម្រាប់ការថតរូបភាពផ្ទៃដីលម្អិត។ មានដែនកំណត់ទំហំគ្របដណ្តប់ធៀបនឹងការប្រើប្រាស់ផ្កាយរណប និងអាចមានការចំណាយខ្ពស់សម្រាប់ការថតលើផ្ទៃដីធំទូលាយ។ ផ្តល់រូបភាពច្បាស់លាស់នៃផ្ទៃដីដោយប្រើកាមេរ៉ាបំពាក់លើមធ្យោបាយហោះហើរ (យន្តហោះ ឬបាឡុង)។
Satellite Remote Sensing
ការទាញយកទិន្នន័យពីចម្ងាយតាមរយៈផ្កាយរណប
អាចគ្របដណ្តប់ផ្ទៃដីធំទូលាយ តាមដានអាកាសធាតុតាមពេលវេលាជាក់ស្តែង និងជានវានុវត្តន៍ដ៏ទំនើប។ ទាមទារស្ថានីយទទួលទិន្នន័យផ្ទាល់ដី និងកម្មវិធីកុំព្យូទ័រទំនើបសម្រាប់វិភាគរូបភាព (Digital Image Processing)។ ប្រើប្រាស់យ៉ាងសកម្មសម្រាប់ការទស្សន៍ទាយអាកាសធាតុប្រចាំថ្ងៃ ការគ្រប់គ្រងគ្រោះមហន្តរាយ និងការគូសផែនទីធនធាន (ឧ. Landsat, SPOT)។
Dynamic GIS Modeling (DSS)
ការធ្វើម៉ូដែល GIS បែបឌីណាមិក / ប្រព័ន្ធគាំទ្រការសម្រេចចិត្ត
មានភាពបត់បែនខ្ពស់ និងអាចរួមបញ្ចូលទិន្នន័យពហុលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ (Multi-criteria) រួមទាំងទិន្នន័យសេដ្ឋកិច្ចសង្គមដើម្បីការវិភាគស៊ីជម្រៅ។ ទាមទារសមត្ថភាពកុំព្យូទ័រខ្លាំង កម្មវិធីកម្រិតខ្ពស់ និងជំនាញសរសេរកូដ (Programming Languages) សម្រាប់អភិវឌ្ឍន៍ប្រព័ន្ធ។ បង្កើតបានប្រព័ន្ធព័ត៌មានធនធានដីធ្លី (LRIS) និងប្រព័ន្ធគាំទ្រការសម្រេចចិត្ត (DSS) សម្រាប់ការរៀបចំផែនការកសិកម្ម។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តប្រព័ន្ធ GIS និង Remote Sensing ទាមទារឱ្យមានការវិនិយោគយ៉ាងច្រើនលើផ្នែករឹង (Hardware) ផ្នែកទន់ (Software) និងធនធានមនុស្សដែលមានជំនាញបច្ចេកទេសកម្រិតខ្ពស់។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះផ្អែកទាំងស្រុងលើទិន្នន័យបន្ទាប់បន្សំ និងការអនុវត្តជាក់ស្តែងរបស់ស្ថាប័នរដ្ឋនិងឯកជននៅក្នុងប្រទេសបង់ក្លាដែស។ ទោះជាយ៉ាងណាក្តី បរិបទភូមិសាស្ត្រ អាកាសធាតុ (តំបន់ទំនាបរងគ្រោះដោយទឹកជំនន់) និងការពឹងផ្អែកលើវិស័យកសិកម្មរបស់បង់ក្លាដែស មានភាពស្រដៀងគ្នាខ្លាំងទៅនឹងប្រទេសកម្ពុជា ដែលធ្វើឱ្យវាមានតម្លៃខ្ពស់សម្រាប់ការប្រៀបធៀប និងយកមកអនុវត្ត។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

បច្ចេកវិទ្យា និងវិធីសាស្ត្ររៀបចំស្ថាប័នដែលបានរៀបរាប់ក្នុងឯកសារនេះ គឺមានអត្ថប្រយោជន៍ និងអាចយកមកអនុវត្តដោយផ្ទាល់នៅក្នុងប្រទេសកម្ពុជា ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមពាក់ព័ន្ធនឹងបរិស្ថាន។

ជារួម ការពង្រីកការប្រើប្រាស់ GIS និង RS នឹងជួយពង្រឹងសមត្ថភាពស្ថាប័នរដ្ឋ ស្ថាប័នអប់រំ និងអង្គការនានានៅកម្ពុជា ក្នុងការធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្តប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងតម្លាភាពលើការគ្រប់គ្រងធនធានធម្មជាតិ។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃ GIS និង Remote Sensing: ចាប់ផ្តើមរៀនប្រើប្រាស់កម្មវិធីកុំព្យូទ័រដូចជា QGIS (កម្មវិធី Open-source ឥតគិតថ្លៃ) ឬ ArcGIS ដោយផ្តោតលើការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យលំហ (Spatial Data) និងការបង្កើតផែនទីឌីជីថល។
  2. ការស្វែងរក និងទាញយកទិន្នន័យផ្កាយរណប: អនុវត្តការទាញយករូបភាពផ្កាយរណបឥតគិតថ្លៃពីប្រភពនានាដូចជា USGS EarthExplorer (សម្រាប់ទិន្នន័យ Landsat) ឬ Copernicus Open Access Hub (សម្រាប់ទិន្នន័យ Sentinel) ដើម្បីយកមកវិភាគភូមិសាស្ត្រកម្ពុជា។
  3. អនុវត្តគម្រោងស្រាវជ្រាវខ្នាតតូចជាក់ស្តែង: រៀបចំគម្រោងស្រាវជ្រាវតូចមួយដោយប្រើប្រាស់ Digital Elevation Model (DEM) ដើម្បីគូសផែនទីតំបន់ងាយរងគ្រោះដោយទឹកជំនន់នៅក្នុងទីក្រុងភ្នំពេញ ឬតាមបណ្តាខេត្តជាប់ផ្លូវទឹក។
  4. សិក្សាពីការវិភាគកម្រិតខ្ពស់ និងការធ្វើម៉ូដែល: ស្វែងយល់ពីការប្រើប្រាស់មុខងារវិភាគកម្រិតខ្ពស់ដូចជា Spatial Analyst ឬកម្មវិធី ERDAS Imagine សម្រាប់ការធ្វើចំណាត់ថ្នាក់ប្រភេទដី និងគម្របព្រៃឈើ (Land Cover Classification) តាមរយៈរូបភាពពីផ្កាយរណប។
  5. កសាងបណ្តាញជាមួយស្ថាប័នក្នុងស្រុក: ចូលរួមសិក្ខាសាលា ឬស្វែងរកឱកាសហាត់ការជាមួយស្ថាប័នដែលប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាទាំងនេះយ៉ាងសកម្មនៅកម្ពុជាដូចជា Mekong River Commission (MRC), WCS Cambodia, ឬ Open Development Cambodia (ODC)

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Geographic information system (GIS) ប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់សម្រាប់ចាប់យក រក្សាទុក វិភាគ និងបង្ហាញទិន្នន័យដែលមានទំនាក់ទំនងនឹងទីតាំងភូមិសាស្ត្រជាក់លាក់ ដោយអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ត្រួតស៊ីគ្នានូវព័ត៌មានផ្សេងៗដើម្បីជួយដល់ការរៀបចំផែនការ និងការសម្រេចចិត្ត។ ដូចជាផែនទីឆ្លាតវៃនៅលើទូរស័ព្ទដៃ ដែលមិនត្រឹមតែបង្ហាញផ្លូវទេ តែអាចប្រាប់ពីទីតាំងស្ទះចរាចរណ៍ តំបន់មានទឹកជំនន់ ឬទីតាំងសាលារៀន ដោយដាក់ត្រួតស៊ីគ្នាជាស្រទាប់ៗ។
Remote sensing (RS) បច្ចេកវិទ្យាក្នុងការប្រមូលព័ត៌មានអំពីវត្ថុ ឬតំបន់ណាមួយពីចម្ងាយ (តាមរយៈផ្កាយរណប ឬយន្តហោះ) ដោយមិនបាច់ចុះទៅប៉ះពាល់ទីតាំងផ្ទាល់ ដោយពឹងផ្អែកលើការចាប់យករលកវិទ្យុសកម្មដែលចាំងផ្លាត ឬបញ្ចេញពីផែនដី។ ដូចជាការឈរថតរូបពីលើអគារខ្ពស់ ដើម្បីមើលឃើញទិដ្ឋភាពរួមនៃទីក្រុងទាំងមូល និងដឹងពីស្ថានភាពចរាចរណ៍ ដោយមិនបាច់ដើរចុះទៅមើលគ្រប់ច្រកល្ហក។
Agro-Ecological Zone (AEZ) ការបែងចែកតំបន់ភូមិសាស្ត្រដោយផ្អែកលើលក្ខណៈរួមនៃអាកាសធាតុ ប្រភេទដី ធនធានទឹក និងទម្រង់ដី ដើម្បីវាយតម្លៃ និងកំណត់ប្រភេទដំណាំដែលស័ក្តិសមបំផុតសម្រាប់ការដាំដុះក្នុងតំបន់នោះ។ ដូចជាការចាត់ថ្នាក់សិស្សទៅតាមចំណង់ចំណូលចិត្ត និងសមត្ថភាពរបស់ពួកគេ ដើម្បីផ្តល់មុខវិជ្ជាសិក្សាដែលស័ក្តិសមបំផុត។
Digital image processing ការប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រ និងកម្មវិធីឯកទេសដើម្បីកែច្នៃ វិភាគ និងទាញយកព័ត៌មានសំខាន់ៗពីរូបភាពឌីជីថល (ជាពិសេសរូបភាពពីផ្កាយរណប) ដើម្បីធ្វើឱ្យវាកាន់តែច្បាស់ ឬដើម្បីបែងចែកប្រភេទផ្ទៃដីដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ ដូចជាការប្រើប្រាស់ App កាត់តរូបភាពក្នុងទូរស័ព្ទដៃ ដើម្បីប្តូរពណ៌កម្រិតពន្លឺ ឬទាញយកតែចំណុចសំខាន់ណាមួយដែលយើងចង់បានពីរូបថតនោះ។
Groundtruthing ដំណើរការនៃការចុះទៅពិនិត្យមើលផ្ទាល់នៅទីតាំងជាក់ស្តែង ដើម្បីផ្ទៀងផ្ទាត់ និងកែតម្រូវភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យ ឬរូបភាពដែលទទួលបានពីផ្កាយរណប (Remote Sensing)។ ដូចជាការទូរស័ព្ទសួរមិត្តភក្តិដែលនៅទីតាំងផ្ទាល់ ដើម្បីបញ្ជាក់ថាតើពិតជាមានភ្លៀងធ្លាក់មែនឬអត់ ដូចអ្វីដែលកម្មវិធីព្យាករណ៍អាកាសធាតុបានបង្ហាញ។
Digital Elevation Model (DEM) ទម្រង់គំរូឌីជីថលត្រីវិមាត្រ (3D) ដែលបង្ហាញពីកម្ពស់ និងទម្រង់ឡើងចុះនៃផ្ទៃដី ដោយមិនរាប់បញ្ចូលអគារ ឬរុក្ខជាតិ ដើម្បីប្រើប្រាស់ក្នុងការវិភាគលំហូរទឹក ឬការរៀបចំផែនការហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ។ ដូចជាការចាក់ពុម្ពរូបចម្លាក់ដីឥដ្ឋដែលបង្ហាញពីភ្នំ និងជ្រលងដី ដើម្បីឱ្យយើងអាចដឹងថាទឹកនឹងហូរទៅតាមផ្លូវណាពេលមានភ្លៀងធ្លាក់។
Photogrammetry វិទ្យាសាស្ត្រ និងបច្ចេកវិទ្យាក្នុងការទាញយកព័ត៌មាន និងរង្វាស់រង្វាល់ពិតប្រាកដនៃវត្ថុ ឬផ្ទៃដី (ដូចជាប្រវែង ផ្ទៃក្រឡា ឬកម្ពស់) តាមរយៈការវិភាគរូបថត (ជាទូទៅរូបថតពីលើអាកាស)។ ដូចជាការវាស់ប្រវែងនៃតុមួយដោយគ្រាន់តែប្រើរូបថតរបស់តុនោះ ដោយផ្អែកលើការគណនាខ្នាត និងចម្ងាយដែលកាមេរ៉ាបានថត។
Spatial distribution របៀបដែលវត្ថុ ធនធាន មនុស្ស ឬបាតុភូតផ្សេងៗ (ដូចជាជំងឺ ឬធនធានទឹក) ត្រូវបានបែងចែក និងរាយប៉ាយនៅលើផ្ទៃរាបនៃទីតាំងភូមិសាស្ត្រណាមួយ។ ដូចជាការមើលប្លង់កៅអីក្នុងរោងកុន ដើម្បីដឹងថាកន្លែងណាមានមនុស្សអង្គុយផ្តុំគ្នាដង់ស៊ីតេច្រើន និងកន្លែងណាមានកៅអីទំនេរ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖