Original Title: Surface Temperature Retrieval from MASTER Mid-wave Infrared Single Channel Data Using Radiative Transfer Model
Source: doi.org/10.7780/kjrs.2019.35.1.10
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការទាញយកសីតុណ្ហភាពផ្ទៃផែនដីពីទិន្នន័យឆានែលទោលអ៊ីនហ្វ្រារ៉េដរលកមធ្យម MASTER ដោយប្រើម៉ូដែលផ្ទេរវិទ្យុសកម្ម

ចំណងជើងដើម៖ Surface Temperature Retrieval from MASTER Mid-wave Infrared Single Channel Data Using Radiative Transfer Model

អ្នកនិពន្ធ៖ Yongseung Kim (Korea Aerospace Research Institute), Nabin Malakar (Worcester State University), Glynn Hulley (NASA Jet Propulsion Laboratory), Simon Hook (NASA Jet Propulsion Laboratory)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2019, Korean Journal of Remote Sensing

វិស័យសិក្សា៖ Remote Sensing

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយពីបញ្ហាប្រឈមក្នុងការទាញយកសីតុណ្ហភាពផ្ទៃផែនដីពីលំហអាកាស ដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យឆានែលទោលនៃរលកអ៊ីនហ្វ្រារ៉េដមធ្យម (Mid-wave infrared) ដែលមានភាពស្មុគស្មាញដោយសារការស្រូបយកបរិយាកាស និងការកំណត់កម្រិតបញ្ចេញរស្មី។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ម៉ូដែលផ្ទេរវិទ្យុសកម្មរួមជាមួយនឹងទិន្នន័យអាកាសធាតុនិងកម្រិតបញ្ចេញរស្មី ដើម្បីគណនាសីតុណ្ហភាពផ្ទៃផែនដីដោយផ្អែកលើទិន្នន័យឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាពីលើអាកាស។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method) គុណសម្បត្តិ (Pros) គុណវិបត្តិ (Cons) លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
Single-channel MWIR Retrieval (MODTRAN)
ការទាញយកសីតុណ្ហភាពតាមរយៈឆានែលទោល MWIR (ប្រើម៉ូដែល MODTRAN)
ងាយស្រួលក្នុងការទាញយកទិន្នន័យពីឆានែលទោល ដោយមិនសូវរងឥទ្ធិពលពីកំហុសនៃការកំណត់កម្រិតបញ្ចេញរស្មី (emissivity) បើប្រៀបធៀបនឹងកម្រិត TIR។ វាអាចប្រើប្រាស់បានជាមួយទិន្នន័យដែលមានស្រាប់។ ទាមទារការកាត់កងកាំរស្មីព្រះអាទិត្យ (solar components) ចេញពីទិន្នន័យវាស់វែង ដែលមានភាពស្មុគស្មាញខ្ពស់ និងពឹងផ្អែកខ្លាំងលើភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យទម្រង់បរិយាកាស NCEP ។ ផ្តល់ការប៉ាន់ស្មានដែលមានតម្លៃខ្ពស់ជាងរង្វាស់ជាក់ស្តែង (in-situ) ចំនួន ១,៨ K និងទាបជាងផលិតផល MASTER L2 ចំនួន ៤,៦ K ជាមធ្យម។
MASTER L2 TIR Retrieval (TES algorithm)
ការទាញយកសីតុណ្ហភាព MASTER L2 TIR (ប្រើក្បួនដោះស្រាយ TES)
ប្រើប្រាស់ឆានែលកម្ដៅអ៊ីនហ្វ្រារ៉េដ (TIR) ច្រើនដែលអាចបំបែកសីតុណ្ហភាព និងការបញ្ចេញរស្មីបានច្បាស់លាស់ ហើយត្រូវបានធ្វើសាកល្បងនិងទទួលស្គាល់យ៉ាងទូលំទូលាយ។ អាចមានបញ្ហានៅពេលមានសំណើមបរិយាកាសខ្ពស់ ហើយនៅក្នុងឯកសារនេះ វាមិនបានកែតម្រូវភាពខុសគ្នានៃកាំរស្មីសរុបរវាងម៉ូដែល និងការសង្កេតកំឡុងពេលកែតម្រូវបរិយាកាសនោះទេ។ មានតម្លៃទាបជាងរង្វាស់ជាក់ស្តែងត្រឹមតែ ០,៧ K ប៉ុន្តែមានគម្លាតធំជាង (ស្តង់ដារលំអៀង ១១,៩៧) នៅក្នុងតំបន់វាលខ្សាច់បើប្រៀបធៀបជាមួយម៉ូដែល MODTRAN ។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ឯកសារនេះមិនបានបញ្ជាក់លម្អិតពីតម្លៃឬធនធានកុំព្យូទ័រទេ ប៉ុន្តែការដំណើរការម៉ូដែលផ្ទេរវិទ្យុសកម្មតម្រូវឱ្យមានធនធានបច្ចេកទេស និងទិន្នន័យធំៗគួរគួរសម។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងនៅតំបន់ Salton Sea និង Algodones Dunes ក្នុងរដ្ឋកាលីហ្វ័រញ៉ា ដែលភាគច្រើនជាតំបន់វាលខ្សាច់ សមុទ្របិទជិត និងដីកសិកម្ម ព្រមទាំងមានទិន្នន័យវាស់វែងផ្ទាល់ (in-situ validation) តែមួយចំណុចគត់។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការយកម៉ូដែលនេះមកអនុវត្តផ្ទាល់អាចនឹងជួបប្រទះភាពលម្អៀង ដោយសារកម្ពុជាជាតំបន់ត្រូពិចដែលមានសំណើមខ្ពស់ គម្របព្រៃឈើក្រាស់ និងពពកច្រើន ដែលកត្តាទាំងនេះធ្វើឲ្យការគណនាបរិយាកាសមានការប្រែប្រួលខ្លាំង។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

ទោះបីជាបរិបទភូមិសាស្ត្រនិងអាកាសធាតុខុសគ្នាក៏ដោយ វិធីសាស្ត្រទាញយកសីតុណ្ហភាពពីឆានែលទោល MWIR នេះមានសក្តានុពលខ្ពស់ក្នុងការយកមកកែច្នៃប្រើប្រាស់សម្រាប់តាមដានបម្រែបម្រួលបរិស្ថាននៅកម្ពុជា។

ការកែសម្រួលម៉ូដែលនេះដោយបញ្ចូលទិន្នន័យអាកាសធាតុជាក់ស្តែងក្នុងស្រុក (Local atmospheric profiles) នឹងផ្ដល់លទ្ធភាពឲ្យស្ថាប័នស្រាវជ្រាវនៅកម្ពុជាអាចតាមដានបម្រែបម្រួលអាកាសធាតុ និងគ្រប់គ្រងធនធានធម្មជាតិបានកាន់តែប្រសើរ។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

  1. សិក្សាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃ Remote Sensing: និស្សិតគួរចាប់ផ្ដើមសិក្សាពីទ្រឹស្ដីនៃការផ្ទេរវិទ្យុសកម្ម (Radiative Transfer Theory) និងច្បាប់ Planck's Law ដោយផ្តោតលើរលក MWIR និង TIR ជាមុនសិន។
  2. ប្រមូលនិងរៀបចំទិន្នន័យផ្កាយរណប: អនុវត្តការទាញយកទិន្នន័យឥតគិតថ្លៃដូចជា Landsat 8/9MODIS/ASTER ពីគេហទំព័រ USGS EarthExplorer និងរៀនប្រើកម្មវិធី QGIS ដើម្បីបើកមើលនិងកាត់តម្រឹមទិន្នន័យ។
  3. អនុវត្តការកែតម្រូវបរិយាកាស (Atmospheric Correction): រៀនប្រើប្រាស់ម៉ូដែលបរិយាកាសឥតគិតថ្លៃដូចជាកញ្ចប់កូដ Py6S នៅក្នុង Python ជាជំនួសឲ្យ MODTRAN (ដែលមានតម្លៃថ្លៃ) ដើម្បីធ្វើការកាត់កងឥទ្ធិពលពពក និងសំណើម។
  4. សរសេរកូដទាញយកសីតុណ្ហភាព (LST Retrieval): ប្រើប្រាស់ភាសា Python ជាមួយបណ្ណាល័យ Rasterio និង NumPy ដើម្បីសរសេរក្បួនដោះស្រាយ (Algorithm) បំប្លែងតម្លៃ Radiance ទៅជាសីតុណ្ហភាពផ្ទៃផែនដី (LST) ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យ Emissivity។
  5. ការចុះវាស់វែងផ្ទាល់ដើម្បីផ្ទៀងផ្ទាត់ (In-situ Validation): សហការជាមួយក្រសួងធនធានទឹក និងឧតុនិយម ដើម្បីប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពីស្ថានីយវាស់វែងជាក់ស្តែង (ឧ. នៅស្ថានីយ៍បឹងទន្លេសាប) ដើម្បីយកមកប្រៀបធៀបគម្លាត (Bias) និងធ្វើឱ្យម៉ូដែលកាន់តែមានភាពសុក្រឹតសម្រាប់កម្ពុជា។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Mid-wave infrared (MWIR) ជាចន្លោះរលកនៃកាំរស្មីអ៊ីនហ្វ្រារ៉េដ (ចន្លោះប្រវែងរលក ៣ ទៅ ៥ មីក្រូម៉ែត្រ) ដែលផ្ទុកទាំងថាមពលកម្ដៅដែលភាយចេញពីផ្ទៃផែនដី និងចំណាំងផ្លាតនៃពន្លឺព្រះអាទិត្យ ធ្វើឱ្យការទាញយកសីតុណ្ហភាពពីទិន្នន័យនេះមានការស្មុគស្មាញព្រោះត្រូវកាត់កងកាំរស្មីព្រះអាទិត្យចេញ។ ដូចជាកាមេរ៉ាដែលចាប់យកទាំងពន្លឺថ្ងៃដែលចាំងផ្លាត និងកម្ដៅដែលភាយចេញពីរាងកាយរបស់យើងចូលគ្នាក្នុងរូបភាពតែមួយ។
Radiative Transfer Model ជាម៉ូដែលកុំព្យូទ័រ (ដូចជាកម្មវិធី MODTRAN) ដែលគណនាពីរបៀបដែលកាំរស្មីពន្លឺនិងកម្ដៅធ្វើដំណើរឆ្លងកាត់បរិយាកាសផែនដី ដោយវាជួយគណនាកាត់កងការស្រូបយកនិងការខ្ចាត់ខ្ចាយដោយឧស្ម័ននានា ដើម្បីទាញយកទិន្នន័យសីតុណ្ហភាពពិតនៅផ្ទៃផែនដី។ ដូចជាកម្មវិធីកុំព្យូទ័រដែលជួយបន្សាបនិងលុបភាពស្រអាប់នៃអ័ព្ទឬផ្សែងចេញពីរូបភាព ដើម្បីឱ្យយើងអាចមើលឃើញទិដ្ឋភាពច្បាស់ដូចការសម្លឹងមើលផ្ទាល់។
Emissivity ជារង្វាស់នៃសមត្ថភាពរបស់វត្ថុឬផ្ទៃណាមួយក្នុងការបញ្ចេញថាមពលកម្ដៅជាកាំរស្មីអ៊ីនហ្វ្រារ៉េដ បើធៀបទៅនឹងវត្ថុបញ្ចេញកម្ដៅល្អឥតខ្ចោះ (Blackbody) នៅសីតុណ្ហភាពដូចគ្នា ដែលវាជាកត្តាសំខាន់បំផុតមួយក្នុងការគណនាសីតុណ្ហភាពផ្ទៃផែនដីឲ្យបានត្រឹមត្រូវ។ ដូចជាភាពខុសគ្នារវាងការហាលថ្ងៃពាក់អាវពណ៌ខ្មៅដែលឆាប់ស្រូបនិងភាយកម្ដៅខ្លាំង ធៀបនឹងអាវពណ៌សដែលមិនសូវភាយកម្ដៅ ទោះបីជានៅក្រោមពន្លឺថ្ងៃតែមួយក៏ដោយ។
Surface brightness temperature ជាសីតុណ្ហភាពប៉ាន់ស្មាននៃវត្ថុមួយដែលត្រូវបំប្លែងដោយផ្ទាល់ពីបរិមាណកាំរស្មីដែលឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាវាស់បាន ដោយសន្មតថាវត្ថុនោះជាវត្ថុបញ្ចេញកម្ដៅល្អឥតខ្ចោះ (Emissivity = 1) ដោយមិនទាន់គិតដល់សមត្ថភាពបញ្ចេញកម្ដៅពិតប្រាកដរបស់វានៅឡើយទេ។ ដូចជាការប៉ាន់ស្មានកម្ដៅរបស់អំពូលភ្លើងដោយគ្រាន់តែមើលទៅលើភាពភ្លឺរបស់វា ដោយមិនទាន់យកទែម៉ូម៉ែត្រទៅវាស់ផ្ទាល់។
Model-observation scale factor (MOSF) ជាកម្រិតសមាមាត្ររវាងតម្លៃកាំរស្មីដែលវាស់វែងបានជាក់ស្តែងដោយឧបករណ៍ (Observation) និងតម្លៃកាំរស្មីដែលគណនាទស្សន៍ទាយដោយម៉ូដែលកុំព្យូទ័រ (Model) ដែលអ្នកស្រាវជ្រាវប្រើប្រាស់ដើម្បីថ្លឹងថ្លែងនិងកែតម្រូវភាពលម្អៀងមុននឹងទាញយកសីតុណ្ហភាពពិត។ ដូចជាការប្រៀបធៀបទម្ងន់ដែលយើងសាកល្បងស្មានដោយដៃ ទៅនឹងទម្ងន់ដែលថ្លឹងលើជញ្ជីងជាក់ស្តែង ដើម្បីដឹងថាយើងស្មានខុសប៉ុន្មានភាគរយ រួចធ្វើការកែតម្រូវ។
Atmospheric correction ជាដំណើរការគណនាដើម្បីដកចេញនូវឥទ្ធិពលរំខាននៃបរិយាកាស (ដូចជាសំណើម ឧស្ម័នកាបូនិច និងភាគល្អិតនានា) ចេញពីទិន្នន័យរូបភាពផ្កាយរណប ដើម្បីទទួលបានតម្លៃនៃកម្ដៅពិតប្រាកដដែលបញ្ចេញពីផ្ទៃផែនដីផ្ទាល់។ ដូចជាការជូតកញ្ចក់វ៉ែនតាដែលប្រឡាក់អ័ព្ទទឹកឲ្យថ្លា ដើម្បីអាចមើលឃើញទិដ្ឋភាពពិតនៅខាងក្រៅបានច្បាស់ល្អ។
Temperature Emissivity Separation (TES) ជាក្បួនដោះស្រាយ (Algorithm) បច្ចេកទេសសម្រាប់ញែកសីតុណ្ហភាព (Temperature) ចេញពីកម្រិតបញ្ចេញរស្មី (Emissivity) ព្រោះកត្តាទាំងពីរនេះតែងតែមានឥទ្ធិពលរួមគ្នាទៅលើបរិមាណកាំរស្មីសរុបដែលឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាវាស់បាន។ ដូចជាការញែករកសំឡេងអ្នកចម្រៀងនិងសំឡេងភ្លេងចេញពីគ្នា ពីបទចម្រៀងដែលថតចូលគ្នារួចហើយ។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖