បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយលើបញ្ហានៃការបង្ខូចទ្រង់ទ្រាយរ៉ាដ្យូមេទ្រី (Radiometric distortion) នៅក្នុងរូបភាពផ្កាយរណប ដែលបណ្តាលមកពីការស្រូបយក និងការខ្ចាត់ខ្ចាយនៃកាំរស្មីក្នុងបរិយាកាស ដើម្បីទទួលបានការវាស់វែងដែលមានភាពច្បាស់លាស់។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះបានប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធកែតម្រូវបរិយាកាសដែលមានពីរជំហាន ដោយរួមបញ្ចូលម៉ូដែលពាក់កណ្តាលជាក់ស្តែង និងម៉ូដែលជាក់ស្តែង ដោយអនុវត្តលើស៊េរីរូបភាពផ្កាយរណប Landsat 7 ETM+ ចំនួន ៦។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Uncorrected (Baseline) ទិន្នន័យមិនមានការកែតម្រូវ (មូលដ្ឋាន) |
ងាយស្រួលប្រើប្រាស់ដោយផ្ទាល់ និងមិនតម្រូវឱ្យមានការគណនាស្មុគស្មាញ ឬទិន្នន័យអាកាសធាតុបន្ថែមឡើយ។ | មានកំហុសរ៉ាដ្យូមេទ្រីខ្ពស់ ដោយសារមិនបានដកចេញនូវផលប៉ះពាល់នៃការស្រូបយក និងការខ្ចាត់ខ្ចាយនៃបរិយាកាស (Rayleigh និង Mie scattering)។ | តម្លៃកំហុស RMS នៃចំណាំងហាត = ០.០១២ |
| Semi-empirical step (Standard Data) ការកែតម្រូវពាក់កណ្តាលជាក់ស្តែង (ប្រើទិន្នន័យស្តង់ដារ) |
ផ្តល់លទ្ធផលល្អប្រសើរជាងការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យព្យាករណ៍ និងងាយស្រួលអនុវត្តដោយសារទិន្នន័យបរិយាកាសស្តង់ដារមានស្រាប់។ | មិនបានឆ្លុះបញ្ចាំងពីលក្ខខណ្ឌបរិយាកាសជាក់ស្តែងនៅពេលវេលា និងទីកន្លែងដែលផ្កាយរណបកំពុងថតរូបភាព។ | តម្លៃកំហុស RMS នៃចំណាំងហាត = ០.០១០ |
| Semi-empirical step (MASS/Radio-sounding Data) ការកែតម្រូវពាក់កណ្តាលជាក់ស្តែង (ប្រើទិន្នន័យ MASS ឬ រ៉ាដ្យូសោន) |
ប្រើប្រាស់ទិន្នន័យឧតុនិយមជាក់ស្តែងដែលធ្វើសមកាលកម្មជាមួយពេលវេលាថតរូបភាព ដើម្បីទទួលបានភាពសុក្រឹតខ្ពស់តាមទ្រឹស្តី។ | ទាមទារទិន្នន័យឧតុនិយមដែលពិបាករក មានតម្លៃថ្លៃ ឬមិនសូវមានញឹកញាប់ ជាពិសេសនៅក្នុងប្រទេសកំពុងអភិវឌ្ឍន៍។ | តម្លៃកំហុស RMS នៃចំណាំងហាត = ០.០១១ |
| Semi-empirical step + Empirical step ការកែតម្រូវប្រព័ន្ធពីរជំហាន (ពាក់កណ្តាលជាក់ស្តែង + ជាក់ស្តែង) |
កាត់បន្ថយកំហុសបានច្រើនបំផុតដោយមិនពឹងផ្អែកលើលក្ខខណ្ឌធរណីមាត្រ ឬស្ថានភាពបរិយាកាសខុសៗគ្នាឡើយ។ | ត្រូវការរូបភាពជាស៊េរី (Multitemporal series) និងទាមទារដំណើរការស្មុគស្មាញក្នុងការស្វែងរកតំបន់មិនប្រែប្រួល (Pseudo-invariant areas)។ | តម្លៃកំហុស RMS នៃចំណាំងហាត = ០.០០៦ (ថយចុះពាក់កណ្តាល) |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ទោះបីជាឯកសារមិនបានបញ្ជាក់លម្អិតពីទំហំថវិកាក៏ដោយ ក៏ការអនុវត្តប្រព័ន្ធនេះទាមទារនូវឧបករណ៍ កម្មវិធីកូដ និងសំណុំទិន្នន័យកម្រិតខ្ពស់មួយចំនួន។
ការសិក្សានេះត្រូវបានអនុវត្តនៅក្នុងតំបន់ទីក្រុងបាសេឡូណា (Barcelona) ប្រទេសអេស្ប៉ាញ ដែលមានអាកាសធាតុ និងភូមិសាស្ត្រខុសពីប្រទេសកម្ពុជា។ ការស្រាវជ្រាវនេះពឹងផ្អែកលើទិន្នន័យឧតុនិយមដែលមានភាពសម្បូរបែប និងច្បាស់លាស់ (ដូចជា MASS និង Radio-sounding ពី SMC) ដែលជាទូទៅស្ថានីយឧតុនិយមនៅកម្ពុជាអាចមានការខ្វះខាតទិន្នន័យលម្អិតកម្រិតនេះ។ ដូច្នេះ ការយកមកអនុវត្តនៅកម្ពុជាអាចនឹងត្រូវពឹងផ្អែកលើទិន្នន័យបរិយាកាសស្តង់ដារជាចម្បង។
វិធីសាស្ត្រកែតម្រូវបរិយាកាសនេះមានសារៈសំខាន់ និងអាចយកមកអនុវត្តបានយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ការស្រាវជ្រាវពីចម្ងាយ (Remote Sensing) នៅកម្ពុជា។
សរុបមក ការអនុវត្តប្រព័ន្ធកែតម្រូវពីរជំហាននេះនឹងជួយបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យផ្កាយរណប ដែលជាមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំសម្រាប់ការសម្រេចចិត្តលើការគ្រប់គ្រងធនធានធម្មជាតិ និងការរៀបចំដែនដីនៅកម្ពុជា។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Top Of Atmosphere (TOA) radiance | បរិមាណពន្លឺសរុបដែលសេនស័រផ្កាយរណបវាស់បាននៅផ្នែកខាងលើនៃបរិយាកាសផែនដី ដែលរួមបញ្ចូលទាំងពន្លឺចំណាំងផ្លាតពីផ្ទៃដី និងពន្លឺដែលខ្ចាត់ខ្ចាយ ឬរំខានដោយបរិយាកាស។ | ដូចជាការសម្លឹងមើលវត្ថុមួយពីចម្ងាយឆ្លងកាត់កញ្ចក់ប្រឡាក់ធូលី ដែលយើងឃើញទាំងវត្ថុនោះផង និងធូលីនៅលើកញ្ចក់ផង។ |
| Bottom Of Atmosphere (BOA) reflectance | តម្លៃចំណាំងហាតពិតប្រាកដនៃផ្ទៃដី ឬវត្ថុគោលដៅ បន្ទាប់ពីបានប្រើប្រាស់រូបមន្តគណិតវិទ្យាដើម្បីដកចេញនូវផលរំខានទាំងអស់ (ការស្រូបយក និងការខ្ចាត់ខ្ចាយ) ដែលបណ្តាលមកពីខ្យល់ក្នុងបរិយាកាស។ | ដូចជាការជូតកញ្ចក់ប្រឡាក់ធូលីនោះឱ្យស្អាត រួចសម្លឹងមើលវត្ថុនោះម្តងទៀត ដើម្បីឃើញពណ៌និងពន្លឺពិតប្រាកដរបស់វាដោយគ្មានការរំខាន។ |
| Radiative transfer simulation | ការប្រើប្រាស់ក្បួនគណិតវិទ្យា និងកុំព្យូទ័រ (ដូចជាកូដ 6S) ដើម្បីក្លែងធ្វើ និងគណនាពីរបៀបដែលពន្លឺព្រះអាទិត្យធ្វើដំណើរឆ្លងកាត់បរិយាកាស មុននឹងមកដល់ផ្ទៃដី និងផ្លាតត្រឡប់ទៅកាន់ផ្កាយរណបវិញ។ | ដូចជាការគណនាទុកជាមុនថា តើពន្លឺភ្លើងពិលនឹងថយចុះកម្រិតណា នៅពេលដែលយើងបញ្ចាំងវាឆ្លងកាត់បន្ទប់ដែលមានផ្សែងក្រាស់។ |
| Pseudo-invariant areas | តំបន់នៅលើផ្ទៃដីដែលមានលក្ខណៈសម្បត្តិចំណាំងហាត (Reflectance) ថេរ មិនសូវប្រែប្រួលតាមពេលវេលា និងរដូវកាល (ឧទាហរណ៍៖ ដំបូលអគារធំៗ ទីលានបេតុង ឬវាលខ្សាច់) ដែលគេប្រើជាចំណុចយោងសម្រាប់កែតម្រូវទិន្នន័យរូបភាពផ្កាយរណបជាស៊េរី។ | ដូចជាការប្រើប្រាស់ដុំថ្មពណ៌សមួយដុំដែលមិនងាយប្រែពណ៌ ទុកជាគំរូយោងសម្រាប់ផ្ទៀងផ្ទាត់កម្រិតពណ៌នៃរូបថតដែលយើងថតនៅថ្ងៃផ្សេងៗគ្នា។ |
| Rayleigh scattering | បាតុភូតនៃការខ្ចាត់ខ្ចាយពន្លឺនៅក្នុងបរិយាកាស ដែលបង្កឡើងដោយម៉ូលេគុលឧស្ម័នតូចៗ (មានទំហំតូចជាងជំហានរលកពន្លឺ) ដែលជាមូលហេតុចម្បងធ្វើឱ្យមេឃមើលទៅមានពណ៌ខៀវ និងធ្វើឱ្យរូបភាពផ្កាយរណបមានភាពស្រអាប់ពណ៌ខៀវ។ | ដូចជាទឹកដែលហូរម៉ាត់បុកនឹងគ្រួសតូចៗ ហើយខ្ទាតបែកសាចចេញទៅគ្រប់ទិសទីយ៉ាងងាយស្រួល។ |
| Mie scattering | បាតុភូតនៃការខ្ចាត់ខ្ចាយពន្លឺ ដែលបង្កឡើងដោយភាគល្អិតធំៗនៅក្នុងបរិយាកាស ដូចជាធូលី ផ្សែង ឬចំហាយទឹក (Aerosols) ដែលមានទំហំប៉ុនគ្នានឹងជំហានរលកពន្លឺ ដែលច្រើនធ្វើឱ្យមេឃមើលទៅមានពណ៌ស ឬធ្វើឱ្យរូបភាពផ្កាយរណបស្រអាប់ខ្លាំង។ | ដូចជារលកទឹកធំៗបុកនឹងផ្ទាំងថ្មធំ ហើយខ្ទាតបែកជាពពុះសកកស្ទះទិដ្ឋភាពនៃការមើលឃើញ។ |
| Radio-sounding | វិធីសាស្ត្រវាស់ស្ទង់ស្ថានភាពបរិយាកាសជាក់ស្តែង (ដូចជាសីតុណ្ហភាព សំណើម និងសម្ពាធខ្យល់) ដោយប្រើប្រាស់ឧបករណ៍បំពាក់លើប៉េងប៉ោងហោះ (Weather balloons) បាញ់បង្ហោះទៅលើមេឃ ដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យតាមស្រទាប់បរិយាកាសនីមួយៗ។ | ដូចជាការបញ្ជូនយន្តហោះដ្រូន (Drone) ហោះឡើងទៅលើអាកាសដើម្បីចុះវាស់កម្តៅ និងសំណើមខ្យល់នៅកម្ពស់ផ្សេងៗគ្នាដោយផ្ទាល់។ |
| Tasselled Cap transformation | បច្ចេកទេសបំប្លែងទិន្នន័យរូបភាពផ្កាយរណបច្រើនប្រេកង់ (Multispectral bands) ឱ្យទៅជាសមាសធាតុចម្បងៗចំនួនបីគឺ កម្រិតពន្លឺ (Brightness) ភាពបៃតងនៃរុក្ខជាតិ (Greenness) និងកម្រិតសំណើម (Wetness) ដើម្បីងាយស្រួលក្នុងការទាញយកព័ត៌មានជាក់លាក់។ | ដូចជាការយកគ្រឿងផ្សំជាច្រើនមុខមកច្របាច់បញ្ចូលគ្នាតាមរូបមន្ត ដើម្បីចម្រាញ់យកទឹកជ្រលក់៣រសជាតិដាច់ដោយឡែកពីគ្នា គឺ ផ្អែម ជូរ និងប្រៃ ដើម្បីងាយស្រួលភ្លក់ និងវិភាគ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
