បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការវាយតម្លៃផលប៉ះពាល់របស់ដង្កូវស៊ីស្លឹកស្រល់ (Pine Processionary Moth) ទៅលើរចនាសម្ព័ន្ធគម្របព្រៃឈើ ដែលការវាស់វែងដោយវិធីសាស្ត្រចុះទៅវាស់ផ្ទាល់មានការលំបាក និងចំណាយពេលច្រើន។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកស្រាវជ្រាវបានប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យា LiDAR បំពាក់លើដ្រូន ដើម្បីស្កេនដើមស្រល់ខ្មៅចំនួន ៣៣ ដើម ក្នុងកំឡុងពេលពីរផ្សេងគ្នា (ដើមនិងចុងរដូវរងា) ដើម្បីវិភាគការផ្លាស់ប្តូររចនាសម្ព័ន្ធ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Manual Crown Delineation ការកំណត់ព្រំដែនមកុដដើមឈើដោយដៃ (Manual Delineation) |
មានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់ព្រោះធ្វើឡើងដោយអ្នកជំនាញមើលផ្ទាល់លើរូបភាព Orthomosaic និង Point cloud។ | ចំណាយពេលច្រើន និងប្រើប្រាស់កម្លាំងពលកម្មខ្លាំង ដែលមិនសមស្របសម្រាប់ការសិក្សាលើផ្ទៃដីធំ។ | ត្រូវបានប្រើជាមូលដ្ឋាន (Baseline) ដើម្បីផ្ទៀងផ្ទាត់ភាពត្រឹមត្រូវនៃវិធីសាស្ត្រស្វ័យប្រវត្តិ។ |
| LiDAR-based Automated Delineation ការកំណត់ព្រំដែនមកុដដើមឈើដោយស្វ័យប្រវត្តិផ្អែកលើទិន្នន័យ LiDAR |
មានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ ចំណាយពេលតិច និងអាចអនុវត្តបានលើផ្ទៃដីព្រៃឈើធំៗដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ | ទាមទារការកំណត់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ (Parameters) ឱ្យបានត្រឹមត្រូវនៅក្នុងកូដដើម្បីទទួលបានលទ្ធផលល្អ។ | លទ្ធផលខុសគ្នាពីការធ្វើដោយដៃតិចតួចណាស់ (ជាមធ្យមខុសគ្នាត្រឹមតែ ០.៥៣ សម្រាប់ LAI ឬប្រហែល ៤.២៦%)។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារឧបករណ៍បច្ចេកវិទ្យាកម្រិតខ្ពស់ និងចំណេះដឹងផ្នែកកូដសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យ។
ការសិក្សានេះធ្វើឡើងនៅប្រទេសអេស្ប៉ាញ លើប្រភេទស្រល់ខ្មៅ (Pinus nigra) ដែលរងការវាយប្រហារដោយដង្កូវ (Pine Processionary Moth)។ សម្រាប់កម្ពុជា ទោះបីជាប្រភេទដើមឈើនិងសត្វល្អិតខុសគ្នាក៏ដោយ ប៉ុន្តែគោលការណ៍នៃការប្រើប្រាស់ LiDAR ដើម្បីវាស់វែងសុខភាពដើមឈើគឺអាចអនុវត្តបានដូចគ្នា។
វិធីសាស្ត្រនេះមានប្រយោជន៍ខ្លាំងសម្រាប់វិស័យកសិកម្ម និងបរិស្ថាននៅកម្ពុជា ជាពិសេសសម្រាប់ការតាមដានសុខភាពដំណាំនិងព្រៃឈើ។
បច្ចេកវិទ្យានេះផ្តល់នូវទិន្នន័យ 3D ជាក់លាក់ដែលអាចឱ្យអ្នកគ្រប់គ្រងព្រៃឈើ ឬម្ចាស់ចម្ការធ្វើការសម្រេចចិត្តបានទាន់ពេលវេលា មុនពេលការបំផ្លាញរីករាលដាលខ្លាំង។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| LiDAR (Light Detection and Ranging) | បច្ចេកវិទ្យាចាប់យកទិន្នន័យពីចម្ងាយដោយប្រើពន្លឺឡាស៊ែរ។ ឧបករណ៍នេះបាញ់កាំរស្មីពន្លឺរាប់លានទៅកាន់គោលដៅ ហើយវាស់ពេលវេលាដែលពន្លឺផ្លាតត្រឡប់មកវិញ ដើម្បីបង្កើតជារូបរាង 3D ដ៏ជាក់លាក់នៃដើមឈើ ឬផ្ទៃដី។ | ដូចជាសត្វប្រចៀវប្រើសំឡេងដើម្បីដឹងទីតាំងវត្ថុ តែបច្ចេកវិទ្យានេះប្រើពន្លឺឡាស៊ែរជំនួសវិញដើម្បីគូររូបរាងវត្ថុ។ |
| Leaf Area Index (LAI) | ជាម៉ែត្រសម្រាប់វាស់ដង់ស៊ីតេនៃស្លឹកឈើ ដោយគណនាផ្ទៃក្រឡាស្លឹកសរុបធៀបនឹងផ្ទៃដីខាងក្រោម។ វាត្រូវបានប្រើដើម្បីវាយតម្លៃសុខភាពរបស់ដើមឈើ និងកម្រិតនៃការបំផ្លាញដោយសត្វល្អិត (Defoliation)។ | ដូចជាការវាស់ថាតើមានស្រទាប់ស្លឹកប៉ុន្មានជាន់បាំងពីលើដី បើស្លឹកកាន់តែច្រើន សន្ទស្សន៍នេះកាន់តែខ្ពស់។ |
| Point cloud | ជាបណ្ុំនៃចំណុចរាប់លាននៅក្នុងលំហ 3D (ដែលមានកូអរដោនេ X, Y, Z)។ ចំណុចនីមួយៗតំណាងឱ្យទីតាំងដែលកាំរស្មីឡាស៊ែរបានប៉ះនឹងវត្ថុ (ដូចជាស្លឹក ឬមែកឈើ) បង្កើតបានជារូបរាងដើមឈើទាំងមូលនៅក្នុងកុំព្យូទ័រ។ | ដូចជាហ្វូងសត្វឃ្មុំរាប់លានក្បាលហោះប្រមូលផ្តុំគ្នាបង្កើតជារូបរាងដើមឈើមួយដើម ចំណុចនីមួយៗគឺដូចជាឃ្មុំមួយក្បាល។ |
| Tree crown delineation | ដំណើរការបច្ចេកទេសក្នុងការកំណត់ព្រំដែន និងបំបែកមកុដ (ផ្នែកខាងលើដែលមានស្លឹក) របស់ដើមឈើនីមួយៗចេញពីគ្នា ដើម្បីឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវអាចវិភាគសុខភាពដើមឈើមួយដើមៗបាន ទោះបីជាវាដុះជាប់គ្នាក្នុងព្រៃក៏ដោយ។ | ដូចជាការគូសរង្វង់ជុំវិញក្បាលមនុស្សម្នាក់ៗនៅក្នុងរូបថតជួបជុំគ្នា ដើម្បីរាប់ចំនួនមនុស្សនិងពិនិត្យមើលមុខម្នាក់ៗ។ |
| Real-time kinematic (RTK) | បច្ចេកវិទ្យាផ្កាយរណបកម្រិតខ្ពស់ដែលជួយឱ្យដ្រូនដឹងទីតាំងរបស់ខ្លួនច្បាស់លាស់បំផុត (កម្រិតសង់ទីម៉ែត្រ) ក្នុងពេលកំពុងហោះហើរ ដោយមានការកែតម្រូវពីស្ថានីយដី។ | ដូចជាការប្រើ GPS ធម្មតា តែមានអ្នកជំនាញចាំប្រាប់ផ្លូវបន្ថែមម្នាក់ទៀតឱ្យដើរចំគន្លងផ្លូវពិតប្រាកដមិនឱ្យខុសសូម្បីតែមួយជំហាន។ |
| Pulse penetration | សមត្ថភាពនៃកាំរស្មីឡាស៊ែរក្នុងការជ្រៀតចូលតាមចន្លោះស្លឹកឈើទៅដល់មែកខាងក្រោម ឬដី។ ក្នុងការសិក្សានេះ ការជ្រៀតចូលកាន់តែជ្រៅមានន័យថាដើមឈើត្រូវបានសត្វល្អិតស៊ីស្លឹកអស់ច្រើន (Defoliation)។ | ដូចជាទឹកភ្លៀងធ្លាក់មកដល់ដីបានច្រើន និងលឿន នៅពេលដែលដើមឈើមិនសូវមានស្លឹកបាំង។ |
| Orthomosaic | រូបភាពផែនទីដ៏ធំនិងលម្អិត ដែលកើតចេញពីការផ្គុំរូបថតតូចៗជាច្រើនដែលថតដោយដ្រូនបញ្ចូលគ្នា ហើយត្រូវបានកែតម្រូវភាពលំអៀងនៃកាមេរ៉ា និងភាពកោងនៃដី ដើម្បីឱ្យមានមាត្រដ្ឋានត្រឹមត្រូវដូចផែនទី។ | ដូចជាការយកបំណែករូបថតតូចៗមកតម្រៀបគ្នាបង្កើតជារូបភាពធំមួយដែលត្រឹមត្រូវដូចផែនទី។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
