បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយតម្រូវការក្នុងការតាមដានការផ្លាស់ប្តូរផ្ទៃដីឆ្នេរសមុទ្រសកម្ម និងការរអិលបាក់ដីតាមពេលវេលា ដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យចំណុចពពក (Point Cloud) ត្រីមាត្រពហុពេលវេលា។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះស្នើឡើងនូវវិធីសាស្ត្រគណនាលើកុំព្យូទ័រដែលមាន៤ជំហាន ដើម្បីទាញយក និងវាស់ស្ទង់ការផ្លាស់ទីរបស់ដីពីទិន្នន័យស្កេនឡាស៊ែរតាមអាកាស។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Proposed 4-step Optical Flow វិធីសាស្ត្រលំហូរអុបទិក៤ជំហានដែលបានស្នើឡើងនៅក្នុងឯកសារ |
អាចគណនាបម្រែបម្រួលផ្ទៃដីបានធំទូលាយ (មិនត្រឹមតែខ្សែបន្ទាត់ឆ្នេរ) និងអាចចាប់យកចលនាបម្រែបម្រួលបន្តិចម្តងៗបានល្អប្រសើរ។ | ងាយរងឥទ្ធិពលពីទិន្នន័យរំខាន (Noise) និងទាមទារការកំណត់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រ (Parameters) យ៉ាងច្បាស់លាស់សម្រាប់លំហូរអុបទិក។ | ទទួលបានភាពត្រឹមត្រូវ ៩៣,៧១% ក្នុងការរកឃើញតំបន់ផ្លាស់ទី និងកម្រិតលម្អៀងជាមធ្យម ៨,១០៣% ក្នុងការប៉ាន់ស្មានទំហំនៃការផ្លាស់ទី។ |
| Coastline Curvature Approach វិធីសាស្ត្រវាយតម្លៃខ្សែបន្ទាត់កោងឆ្នេរ (របស់ Ali) |
មិនសូវរងឥទ្ធិពលពីទិន្នន័យរំខាន (Noise) និងមានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់ជាងបន្តិចក្នុងការប៉ាន់ស្មានទំហំនៃការផ្លាស់ទី។ | គណនា និងចាប់យកការផ្លាស់ប្តូរបានតែលើខ្សែបន្ទាត់ឆ្នេរប៉ុណ្ណោះ មិនអាចផ្តល់ព័ត៌មានពីការផ្លាស់ប្តូរផ្ទៃដី ឬបរិមាណដីរួមបានទេ។ | មានកម្រិតលម្អៀងជាមធ្យម ៦,៣៨៣% (មានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់ជាងវិធីសាស្ត្រថ្មី ១,៧២០% ក្នុងការវាស់ទំហំផ្លាស់ទី)។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់កុំព្យូទ័រលើតុធម្មតាសម្រាប់ការដំណើរការកម្មវិធី និងទាមទារទិន្នន័យចំណុចពពក (Point Cloud) ពីបច្ចេកវិទ្យា LiDAR។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យនៅតំបន់ផលិតអំបិល Seovlje ប្រទេសស្លូវេនី ដោយផ្តោតតែលើចំណុចផ្ទៃដីទទេ និងបានច្រានចោលចំណុចអគារ ឬរុក្ខជាតិ។ នេះជាចំណុចខ្វះខាតសម្រាប់បរិបទប្រទេសកម្ពុជា ដោយសារតំបន់ឆ្នេររបស់យើងសម្បូរទៅដោយព្រៃកោងកាង និងការអភិវឌ្ឍន៍សំណង់ ដែលទាមទារឱ្យមានយន្តការចម្រាញ់ទិន្នន័យ (Data Filtering) ច្បាស់លាស់ និងស្មុគស្មាញជាងមុន។
វិធីសាស្ត្រនេះមានសក្តានុពល និងអត្ថប្រយោជន៍ខ្ពស់សម្រាប់ស្ថាប័នរដ្ឋ និងអ្នកស្រាវជ្រាវនៅកម្ពុជា ក្នុងការតាមដានការប្រែប្រួលសណ្ឋានដីតំបន់ឆ្នេរ។
ជារួម បច្ចេកវិទ្យានេះផ្តល់នូវយន្តការស្វ័យប្រវត្តិដ៏មានប្រសិទ្ធភាព ដើម្បីជំនួសការវាស់វែងឆ្នេរដោយដៃ ដែលជួយដល់ការធ្វើផែនការទប់ស្កាត់គ្រោះមហន្តរាយ និងការគ្រប់គ្រងតំបន់ឆ្នេរនៅកម្ពុជាបានទាន់ពេលវេលា។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| LiDAR | បច្ចេកវិទ្យាបញ្ជូនពន្លឺឡាស៊ែរទៅកាន់ផ្ទៃដី និងវាស់ពេលវេលាដែលចំណាំងផ្លាតត្រឡប់មកវិញ ដើម្បីគណនាចម្ងាយ និងបង្កើតជារូបភាពត្រីមាត្រនៃផ្ទៃដី។ | ដូចជាសត្វប្រចៀវប្រើសំឡេងដើម្បីដឹងពីទីតាំងវត្ថុនៅទីងងឹត ប៉ុន្តែ LiDAR ប្រើពន្លឺឡាស៊ែរជំនួសវិញ។ |
| Point-cloud | សំណុំនៃទិន្នន័យចំណុចរាប់លាននៅក្នុងលំហត្រីមាត្រ (3D) ដែលតំណាងឱ្យរូបរាងខាងក្រៅនៃវត្ថុ ឬផ្ទៃដីដែលបានស្កេនដោយឧបករណ៍ដូចជា LiDAR។ | ដូចជាការយកគ្រាប់ខ្សាច់តូចៗមករៀបជាទម្រង់វត្ថុអ្វីមួយ ដែលគ្រាប់ខ្សាច់នីមួយៗតំណាងឱ្យចំណុចមួយកូអរដោណេ (x,y,z) ក្នុងលំហ។ |
| Heightmap | រូបភាពទ្វេមាត្រ (2D) ដែលភីកសែល (Pixel) នីមួយៗផ្ទុកនូវតម្លៃកម្ពស់ (Elevation) នៃផ្ទៃដីជំនួសឱ្យពណ៌ធម្មតា ដែលវាត្រូវបានបំប្លែងចេញពីទិន្នន័យ Point-cloud។ | ដូចជាការមើលផែនទីពីលើអាកាស ដែលពណ៌ដិតតំណាងឱ្យទីតាំងទាប ហើយពណ៌ស្រាលតំណាងឱ្យទីតាំងខ្ពស់ (ភ្នំ ឬទួល)។ |
| Optical flow | វិធីសាស្ត្រគណនាដើម្បីប៉ាន់ស្មានទិសដៅ និងល្បឿននៃចលនារបស់វត្ថុ ឬផ្ទៃដី ដោយប្រៀបធៀបរូបភាពពីរដែលថតនៅពេលវេលាខុសគ្នា (ដូចជា Heightmap ពីរ)។ | ដូចជាការមើលរូបថតពីរផ្ទួនគ្នា ហើយគូសសញ្ញាព្រួញដើម្បីបង្ហាញថាវត្ថុក្នុងរូបទីមួយ បានរំកិលទៅទីតាំងណាខ្លះនៅក្នុងរូបទីពីរ។ |
| Inverse distance weighting (IDW) | ក្បួនគណនាអន្តរប៉ូល (Interpolation) ដើម្បីស្មានតម្លៃនៅទីតាំងមួយដែលគ្មានទិន្នន័យ ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យនៅជុំវិញវា។ ចំណុចដែលនៅជិតមានឥទ្ធិពលខ្លាំងជាងចំណុចដែលនៅឆ្ងាយ។ | ដូចជាការស្មានកម្តៅនៅកណ្តាលបន្ទប់ដោយពឹងផ្អែកលើកម្តៅម៉ាស៊ីនត្រជាក់នៅជុំវិញ បើម៉ាស៊ីនត្រជាក់នៅជិត នោះឥទ្ធិពលត្រជាក់នឹងមានកាន់តែខ្លាំង។ |
| kd-tree | រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ (Data Structure) ក្នុងប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រ ដែលរៀបចំចំណុចក្នុងលំហត្រីមាត្រឱ្យមានសណ្តាប់ធ្នាប់ ដើម្បីងាយស្រួល និងពន្លឿនការស្វែងរកចំណុចដែលនៅជិតគ្នាបំផុត (Nearest-neighbor search)។ | ដូចជាការរៀបចំសៀវភៅក្នុងបណ្ណាល័យតាមផ្នែកនិងអក្ខរក្រម ដែលជួយឱ្យអ្នករកសៀវភៅដែលចង់បានលឿនជាងការដើររកម្តងមួយក្បាលៗ។ |
| Polynomial expansion | បច្ចេកទេសគណិតវិទ្យាដែលប្រើក្នុងក្បួន Optical flow ដើម្បីតំណាងឱ្យទម្រង់នៃចំណុចជុំវិញភីកសែលនីមួយៗជាសមីការដឺក្រេទីពីរ ដែលជួយឱ្យការប្រៀបធៀបរកចលនាកាន់តែមានភាពជាក់លាក់ និងរលូនល្អ។ | ដូចជាការគូសបន្ទាត់កោងក្របលើរូបរាងភ្នំដើម្បីរកមើលចំណុចកំពូល ឬជម្រាលរបស់វាឱ្យបានច្បាស់ ងាយស្រួលយកទៅប្រៀបធៀបជាមួយភ្នំផ្សេងទៀត។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
