បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការកាប់បំផ្លាញព្រៃឈើ និងតម្រូវការក្នុងការទាញយកព័ត៌មានពីទិន្នន័យរូបភាពផ្កាយរណបដ៏ស្មុគស្មាញ ដើម្បីតាមដានការប្រែប្រួលគម្របព្រៃឈើប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្ររួមបញ្ចូលគ្នារវាងការវាស់វែងពីចម្ងាយ (Remote Sensing) និងប្រព័ន្ធព័ត៌មានភូមិសាស្ត្រ (GIS) ដើម្បីបង្កើតមូលដ្ឋានទិន្នន័យលំហ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| ISO Cluster Unsupervised Classification ចំណាត់ថ្នាក់រូបភាពដោយគ្មានការត្រួតពិនិត្យ (ISO Cluster Unsupervised Classification) |
អាចស្វែងរកបណ្តុំទិន្នន័យ (Clusters) ក្នុងរូបភាពដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដែលជួយចំណេញពេលវេលាសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យផ្កាយរណបលើផ្ទៃដីធំៗ។ | ទាមទារការផ្ទៀងផ្ទាត់ជាមួយទិន្នន័យជាក់ស្តែងពីកន្លែងផ្ទាល់ (Ground truth) ដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណបណ្តុំទិន្នន័យទាំងនោះទៅជាប្រភេទគម្របដី (Land cover classes) ឲ្យបានត្រឹមត្រូវ។ | រកឃើញ និងគណនាទំហំផ្ទៃដីព្រៃស្រោងដែលបានថយចុះចំនួន ២៤៣,២៨០,៥៦២ ម៉ែត្រការ៉េ ចន្លោះឆ្នាំ ១៩៩១ និង ២០០១។ |
| Hybrid On-screen Digitization and Digital Analysis វិធីសាស្ត្រចម្រុះ៖ ការធ្វើឌីជីថលលើអេក្រង់រួមបញ្ចូលនឹងការវិភាគឌីជីថល (Hybrid On-screen Digitization) |
ផ្តល់ភាពជាក់លាក់ខ្ពស់ ដោយផ្អែកលើការបកស្រាយរបស់អ្នកជំនាញទៅលើពណ៌ វាយនភាព និងរូបរាងនៃរូបភាព។ | ចំណាយពេលយូរ និងត្រូវការកម្លាំងពលកម្មច្រើនក្នុងការគូសព្រំប្រទល់លំហពហុកោណ (Polygons) ដោយដៃ ជាពិសេសសម្រាប់ទិន្នន័យខ្នាតធំ។ | បង្កើតបានជាសំណុំទិន្នន័យភូមិសាស្ត្រ (Geodatabase feature classes) ដែលមានព្រំប្រទល់ច្បាស់លាស់សម្រាប់ប្រើប្រាស់ក្នុងប្រព័ន្ធ GIS។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធផ្នែករឹង និងផ្នែកទន់ដែលមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ ដើម្បីផ្ទុក និងដំណើរការទិន្នន័យរូបភាពផ្កាយរណបដែលមានទំហំធំ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅក្នុងតំបន់នៃរដ្ឋ Andhra Pradesh ប្រទេសឥណ្ឌា ដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពីឆ្នាំ ១៩៩១ ដល់ ២០១០។ លក្ខខណ្ឌភូមិសាស្ត្រ និងប្រភេទព្រៃឈើនៅទីនោះមានភាពខុសគ្នាពីប្រទេសកម្ពុជា ប៉ុន្តែវិធីសាស្ត្រនេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការបន្សាំ ដោយសារកម្ពុជាក៏កំពុងប្រឈមនឹងបញ្ហាបាត់បង់ព្រៃឈើ និងតម្រូវការក្នុងការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាដើម្បីតាមដានដូចគ្នា។
វិធីសាស្ត្រនៃការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា Remote Sensing និង GIS នេះមានសក្តានុពលខ្ពស់ណាស់ក្នុងការយកមកអនុវត្តជាក់ស្តែងនៅប្រទេសកម្ពុជា។
ជារួម ការកសាងប្រព័ន្ធទិន្នន័យលំហនេះនឹងផ្តល់ជាភស្តុតាងវិទ្យាសាស្ត្រដ៏រឹងមាំសម្រាប់អ្នកធ្វើគោលនយោបាយនៅកម្ពុជាក្នុងការសម្រេចចិត្តគ្រប់គ្រងធនធានធម្មជាតិប្រកបដោយនិរន្តរភាព។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Remote Sensing | ការប្រមូលព័ត៌មានពីផ្ទៃផែនដីពីចម្ងាយ (ជាទូទៅតាមរយៈផ្កាយរណប ឬយន្តហោះ) ដោយមិនចាំបាច់មានការប៉ះផ្ទាល់ ដើម្បីវិភាគពីលក្ខណៈរូបសាស្ត្រ និងការប្រែប្រួលបរិស្ថាននៃតំបន់ណាមួយ។ | ដូចជាការថតរូបពីលើអាកាសដើម្បីមើលទិដ្ឋភាពរួមនៃទីក្រុងមួយ ដោយមិនបាច់ដើរទៅពិនិត្យគ្រប់ច្រកល្ហក។ |
| Unsupervised Classification | ដំណើរការដែលកុំព្យូទ័រធ្វើការវិភាគ និងបែងចែកក្រុមភីកសែល (Pixels) នៃរូបភាពផ្កាយរណបដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដោយផ្អែកលើភាពស្រដៀងគ្នានៃពណ៌ និងពន្លឺ ដោយមិនចាំបាច់មានការបញ្ជាក់ទិន្នន័យគំរូពីអ្នកប្រើប្រាស់ជាមុន។ | ដូចជាការឱ្យក្មេងម្នាក់តម្រៀបគ្រាប់ឃ្លីតាមពណ៌ដោយខ្លួនឯង ដោយមិនប្រាប់គេថាពណ៌នីមួយៗតំណាងឱ្យអ្វីនោះទេ។ |
| Spatial Dataset | សំណុំទិន្នន័យឌីជីថលដែលមានផ្ទុកនូវព័ត៌មានអំពីទីតាំងភូមិសាស្ត្រពិតប្រាកដនៅលើផែនដី ព្រមទាំងលក្ខណៈផ្សេងៗនៃទីតាំងនោះ (ដូចជាព្រៃឈើ ទន្លេ ឬផ្លូវ) ដែលអនុញ្ញាតឱ្យកម្មវិធី GIS អាចគូរផែនទី និងធ្វើការវិភាគទំហំបាន។ | ដូចជាផែនទីឌីជីថលនៅលើទូរស័ព្ទដៃ ដែលមិនត្រឹមតែជាផ្ទាំងរូបភាពប៉ុណ្ណោះទេ តែមានផ្ទុកកូអរដោណេ និងព័ត៌មានលម្អិតនៃទីតាំងនីមួយៗដែលកុំព្យូទ័រអាចយល់បាន។ |
| Geo-referencing | ការផ្សារភ្ជាប់កូអរដោណេភូមិសាស្ត្រពិតប្រាកដ (រយៈបណ្តោយ និងរយៈទទឹង) ទៅនឹងរូបភាព ឬផែនទីក្រដាសដែលទើបតែស្កេនចូលកុំព្យូទ័រ ដើម្បីឱ្យវាអាចត្រូវគ្នានឹងទីតាំងពិតនៅលើផែនដីក្នុងប្រព័ន្ធ GIS។ | ដូចជាការយកផ្ទាំងគំនូរផែនទីមួយសន្លឹក ទៅដាក់ត្រួតពីលើផែនទីពិភពលោកពិតប្រាកដឱ្យចំកន្លែងគ្នា រួចខ្ទាស់ម្ជុលភ្ជាប់វាទុក។ |
| Normalized Difference Vegetation Index | សន្ទស្សន៍រង្វាស់គណិតវិទ្យាដែលប្រើប្រាស់ទិន្នន័យចំណាំងពន្លឺ (ពន្លឺក្រហម និងពន្លឺអ៊ីនហ្វ្រារ៉េដ) ពីផ្កាយរណប ដើម្បីវាយតម្លៃពីភាពខៀវស្រងាត់ កម្រិតដង់ស៊ីតេ និងសុខភាពរបស់រុក្ខជាតិនៅក្នុងតំបន់ណាមួយ។ | ដូចជាម៉ាស៊ីនស្កេនវេជ្ជសាស្ត្រដែលវាស់កម្រិតសុខភាពរបស់មនុស្ស តែនេះជាឧបករណ៍វាស់កម្រិត "ភាពរស់រវើក" ឬ "ភាពបៃតង" របស់ព្រៃឈើពីលើអាកាស។ |
| spatial resolution | កម្រិតនៃភាពច្បាស់ ឬទំហំលម្អិតបំផុតនៃផ្ទៃដីដែលអាចចាប់បានដោយកាមេរ៉ាផ្កាយរណប ក្នុងមួយភីកសែល (Pixel)។ ឧទាហរណ៍ ភាពច្បាស់ ៣០ម៉ែត្រ មានន័យថា ១ភីកសែលតំណាងឱ្យផ្ទៃដីពិត ៣០x៣០ ម៉ែត្រការ៉េ។ | ដូចជាកម្រិតមេហ្គាភីកសែល (Megapixel) នៃកាមេរ៉ាទូរស័ព្ទ ដែលកំណត់ថាតើរូបភាពអាចពង្រីកបានធំប៉ុនណាដោយមិនព្រិល។ |
| ISO Cluster Unsupervised Classification | ក្បួនដោះស្រាយ (Algorithm) ជាក់លាក់មួយនៅក្នុងកម្មវិធី GIS ដែលប្រើសម្រាប់ប្រមូលផ្តុំទិន្នន័យរូបភាពទៅជាបណ្តុំ (Clusters) ផ្សេងៗគ្នាជាមុនសិន បន្ទាប់មកទើបបម្លែងបណ្តុំទាំងនោះទៅជាចំណាត់ថ្នាក់គម្របដីចុងក្រោយ។ | ដូចជាម៉ាស៊ីនបែងចែកកាក់ដោយស្វ័យប្រវត្តិ ដែលវាស់ទំហំកាក់ និងរុញកាក់ដែលមានទំហំស្រដៀងគ្នាទៅក្នុងប្រអប់តែមួយដោយមិនចាំបាច់មានមនុស្សចាំរើស។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
