បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយតម្រូវការក្នុងការស្វែងយល់ពីរបៀបដែលវិទ្យាសាស្ត្រមូលដ្ឋាននៅក្នុងវិស្វកម្មភូមិសាស្ត្រ (Geomatics) រួមចំណែកក្នុងការសម្រេចបាននូវគោលដៅអភិវឌ្ឍន៍ប្រកបដោយចីរភាព (SDGs) របស់អង្គការសហប្រជាជាតិ ចំពេលមានបញ្ហាប្រឈមបរិស្ថានជាសកលកើនឡើង។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ការត្រួតពិនិត្យទ្រឹស្តី និងការវិភាគលើវិទ្យាសាស្ត្រមូលដ្ឋានរបស់វិស្វកម្មភូមិសាស្ត្រ រួមជាមួយនឹងកម្មវិធីបច្ចេកវិទ្យាទំនើបរបស់វានៅទូទាំងគោលដៅ SDGs ផ្សេងៗ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Multispectral Remote Sensing ការចាប់សញ្ញាពីចម្ងាយពហុវិសាលគម (Multispectral Remote Sensing) |
អាចប្រមូលទិន្នន័យលើផ្ទៃដីធំទូលាយបានលឿន និងតាមដានការប្រែប្រួលបរិស្ថានដោយមិនចាំបាច់ប៉ះពាល់ផ្ទាល់។ | ទាមទារការកែតម្រូវចំពោះការរំខានពីបរិយាកាស (Atmospheric effects) និងមានកម្រិតភាពច្បាស់នៃរលកពន្លឺទាបជាង Hyperspectral។ | កំណត់អត្តសញ្ញាណ និងតាមដានគម្របដី (Land cover) និងការកាប់បំផ្លាញព្រៃឈើសម្រាប់គាំទ្រដល់ SDG 13 និង 15។ |
| Hyperspectral Remote Sensing ការចាប់សញ្ញាពីចម្ងាយលើសវិសាលគម (Hyperspectral Remote Sensing) |
ផ្តល់នូវព័ត៌មានរលកពន្លឺលម្អិតខ្ពស់ ដែលអនុញ្ញាតឱ្យធ្វើចំណាត់ថ្នាក់ និងវិភាគវត្ថុធាតុ ឬរុក្ខជាតិបានយ៉ាងជាក់លាក់។ | ទិន្នន័យមានទំហំធំ និងស្មុគស្មាញ ដែលទាមទារសមត្ថភាពកុំព្យូទ័រខ្ពស់ និងជំនាញកម្រិតខ្ពស់ក្នុងការវិភាគ។ | បង្កើនភាពត្រឹមត្រូវក្នុងការតាមដានជំងឺរុក្ខជាតិ និងដង់ស៊ីតេព្រៃឈើ ដើម្បីលើកកម្ពស់កសិកម្មឆ្លាតវៃ (SDG 2)។ |
| RTK-GNSS (Real-Time Kinematic GNSS) ប្រព័ន្ធរុករកផ្កាយរណបសកលពេលវេលាជាក់ស្តែង (RTK-GNSS) |
ផ្តល់នូវភាពត្រឹមត្រូវនៃទីតាំងកម្រិតសង់ទីម៉ែត្រក្នុងពេលវេលាជាក់ស្តែង សម្រាប់ការវាស់វែងទីតាំងច្បាស់លាស់។ | សញ្ញាអាចត្រូវបានរាំងស្ទះដោយអគារខ្ពស់ៗនៅក្នុងទីក្រុង ឬគម្របព្រៃឈើក្រាស់ៗ និងត្រូវការឧបករណ៍មានតម្លៃថ្លៃ។ | គាំទ្រដល់ការតាមដានសកម្មភាពធនធានទឹក និងការគ្រប់គ្រងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព (SDG 6 ហិង 11)។ |
| GIS integrated with AI/IoT ប្រព័ន្ធព័ត៌មានភូមិសាស្ត្រ (GIS) រួមបញ្ចូលជាមួយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត និង IoT |
អាចវិភាគទិន្នន័យក្នុងពេលជាក់ស្តែង ជួយឱ្យមានការឆ្លើយតបលឿនចំពោះបញ្ហាចរាចរណ៍ និងការប្រែប្រួលអាកាសធាតុ។ | ទាមទារហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធឌីជីថលដ៏រឹងមាំ ការតភ្ជាប់អ៊ីនធឺណិតមានស្ថិរភាព និងការការពារទិន្នន័យ (Cybersecurity)។ | ធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវការរៀបចំផែនការទីក្រុងឆ្លាតវៃ និងការគ្រប់គ្រងធនធានប្រកបដោយចីរភាព (SDG 11)។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ទោះបីជាឯកសារមិនបានបញ្ជាក់ពីតម្លៃលម្អិតក៏ដោយ ការអនុវត្តបច្ចេកវិទ្យា Geomatics តម្រូវឱ្យមានការវិនិយោគលើហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ ផ្នែកទន់ និងផ្នែករឹងកម្រិតខ្ពស់។
ការសិក្សានេះគឺជាការត្រួតពិនិត្យទ្រឹស្តីទូទៅ (Theoretical Review) ដែលផ្អែកលើករណីសិក្សានៅជុំវិញពិភពលោក (ដូចជា ចិន ឥណ្ឌា និងអាមេរិក) ជាជាងការប្រមូលទិន្នន័យពីតំបន់ជាក់លាក់ណាមួយ។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ការពឹងផ្អែកលើទ្រឹស្តីនេះទាមទារការបន្សាំទៅនឹងបរិបទក្នុងស្រុក ដោយសារកង្វះខាតហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យលំហ (Spatial Data Infrastructure)។
បច្ចេកវិទ្យាវិស្វកម្មភូមិសាស្ត្រ (Geomatics) មានសក្តានុពលខ្ពស់ខ្លាំងសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍប្រកបដោយចីរភាពនៅក្នុងប្រទេសកម្ពុជា ជាពិសេសក្នុងការគ្រប់គ្រងធនធានធម្មជាតិ និងនគរូបនីយកម្ម។
ការចាប់យកបច្ចេកវិទ្យា Geomatics នឹងអនុញ្ញាតឱ្យប្រទេសកម្ពុជាមានសមត្ថភាពក្នុងការវិភាគទិន្នន័យធំៗ ដើម្បីឆ្លើយតបទៅនឹងបញ្ហាប្រែប្រួលអាកាសធាតុ និងធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើទិន្នន័យពិត។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Geomatics Engineering | មុខវិជ្ជាវិស្វកម្មដែលផ្តោតលើការប្រមូល វិភាគ គ្រប់គ្រង និងចែកចាយទិន្នន័យភូមិសាស្ត្រលំហ (Spatial Data) តាមរយៈបច្ចេកវិទ្យាទំនើប ដើម្បីយល់ពីផ្ទៃផែនដីនិងដោះស្រាយបញ្ហាបរិស្ថាន នគរូបនីយកម្ម ជាដើម។ | វាប្រៀបដូចជាការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាដើម្បីបង្កើតផែនទីឌីជីថលដ៏វៃឆ្លាតមួយ ដែលអាចប្រាប់យើងពីអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងនៅលើផែនដីនិងជួយយើងរៀបចំផែនការអភិវឌ្ឍន៍បានត្រឹមត្រូវ។ |
| Remote Sensing | បច្ចេកវិទ្យាក្នុងការប្រមូលព័ត៌មានអំពីផ្ទៃផែនដីដោយមិនចាំបាច់ប៉ះផ្ទាល់ ដោយប្រើប្រាស់ផ្កាយរណប យន្តហោះ ឬដ្រូន ដើម្បីថតយករលកពន្លឺនិងកាំរស្មីអេឡិចត្រូម៉ាញេទិកដែលជះចេញពីផ្ទៃផែនដី។ | វាប្រៀបដូចជាការប្រើកាមេរ៉ាថតរូបពីលើអាកាស ដើម្បីពិនិត្យមើលសុខភាពដំណាំ ឬទំហំព្រៃឈើ ដោយមិនចាំបាច់ដើរចូលទៅដល់ទីតាំងផ្ទាល់។ |
| Geographic Information Systems (GIS) | ប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់សម្រាប់ផ្ទុក វិភាគ និងបង្ហាញទិន្នន័យដែលភ្ជាប់ជាមួយទីតាំងភូមិសាស្ត្រ ដើម្បីជួយស្វែងយល់ពីទំនាក់ទំនងលំហ និងធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្តលើការរៀបចំទីក្រុង ឬគ្រប់គ្រងធនធាន។ | វាប្រៀបដូចជាការដាក់ត្រួតស៊ីគ្នានូវផែនទីជាច្រើនសន្លឹក (ផែនទីផ្លូវ ផែនទីទឹក ផែនទីព្រៃឈើ) បញ្ចូលគ្នាជាផែនទីឌីជីថលតែមួយ ដើម្បីមើលឃើញរូបភាពរួមនៃតំបន់ណាមួយ។ |
| Global Navigation Satellite Systems (GNSS) | បណ្តាញផ្កាយរណបដែលបញ្ជូនសញ្ញាមកផែនដី ដើម្បីផ្តល់ព័ត៌មានពីទីតាំងភូមិសាស្ត្រច្បាស់លាស់ (ដែលរួមមាន GPS, GLONASS ជាដើម) សម្រាប់ប្រើប្រាស់ក្នុងការរុករក តាមដាន និងវាស់វែង។ | វាប្រៀបដូចជាត្រីវិស័យអវកាសដែលប្រាប់ស្មាតហ្វូន ឬឧបករណ៍វាស់វែងរបស់អ្នកឱ្យដឹងយ៉ាងច្បាស់ថា អ្នកកំពុងស្ថិតនៅត្រង់ចំណុចណាលើផែនដី។ |
| Hyperspectral sensors | ឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាដែលថតយករូបភាពក្នុងកម្រិតរលកពន្លឺរាប់រយពណ៌ផ្សេងៗគ្នា ដែលភ្នែកមនុស្សមើលមិនឃើញ ដើម្បីវិភាគយ៉ាងលម្អិតពីសមាសធាតុគីមី និងរូបវន្តរបស់វត្ថុ ឬរុក្ខជាតិនៅលើដី។ | វាប្រៀបដូចជាវ៉ែនតាវេទមន្តដែលអាចមើលធ្លុះរហូតដល់ដឹងថា ស្លឹកឈើមួយសន្លឹកកំពុងខ្វះជាតិទឹក ឬមានជំងឺអ្វីខ្លះ ដោយគ្រាន់តែមើលពណ៌នៃចំណាំងផ្លាតពន្លឺរបស់វា។ |
| Real Time Kinematic (RTK-GNSS) | បច្ចេកទេសកែតម្រូវសញ្ញាពីផ្កាយរណបក្នុងពេលជាក់ស្តែង ដែលជួយបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យទីតាំងរហូតដល់កម្រិតសង់ទីម៉ែត្រ ដែលមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការវាស់វែងដីធ្លីនិងកសិកម្មច្បាស់លាស់។ | វាប្រៀបដូចជាការប្រើបន្ទាត់វាស់ខ្នាតដែលមានកម្រិតមិល្លីម៉ែត្រ ជំនួសឱ្យការកាស្មានដោយការបោះជំហានជើង ក្នុងការកំណត់ទីតាំងរបស់អ្វីមួយនៅលើដី។ |
| Spatial Data Analytics | ដំណើរការនៃការស្រង់យកគំរូ ទស្សន៍ទាយ និងស្វែងរកអត្ថន័យពីទិន្នន័យដែលមានភ្ជាប់ជាមួយនឹងទីតាំងភូមិសាស្ត្រ តាមរយៈការប្រើប្រាស់ក្បួនគណិតវិទ្យានិងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។ | វាប្រៀបដូចជាការធ្វើជាអ្នកស៊ើបអង្កេតដែលយកទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្រ្ត និងទីតាំងមកវិភាគរកមើលថា តើតំបន់ណានឹងអាចប្រឈមនឹងទឹកជំនន់នៅឆ្នាំក្រោយ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
