បញ្ហា (The Problem)៖ សេនស័រផ្កាយរណបបច្ចុប្បន្នប្រឈមនឹងការដោះដូរគ្នាជាមូលដ្ឋានរវាងគុណភាពបង្ហាញទំហំ (Spatial Resolution) និងវិសាលគម (Spectral Resolution) ដែលកម្រិតលទ្ធភាពទទួលបានរូបភាពពហុវិសាលគមកម្រិតច្បាស់ខ្ពស់សម្រាប់ការវិភាគភូមិសាស្ត្រ និងបរិស្ថានលម្អិត។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះផ្តល់នូវការត្រួតពិនិត្យឯកសារស្រាវជ្រាវយ៉ាងទូលំទូលាយ ដោយចាត់ថ្នាក់ និងវាយតម្លៃលើបច្ចេកទេសបន្ច្បាស់រូបភាពផ្កាយរណប (Pansharpening) បច្ចុប្បន្ន និងកម្មវិធីប្រើប្រាស់ចម្រុះរបស់វា។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Component Substitution (CS) ការជំនួសសមាសភាគ (Component Substitution - CS) |
ដំណើរការល្អ លឿន និងផ្តល់នូវភាពច្បាស់លាស់នៃទំហំរូបភាព (Spatial fidelity) បានយ៉ាងល្អឥតខ្ចោះ ដោយប្រើប្រាស់កម្លាំងគណនាសមរម្យ។ | ច្រើនតែបណ្តាលឱ្យមានការខូចទ្រង់ទ្រាយនៃព័ត៌មានវិសាលគមពន្លឺ (Spectral distortion) នៃរូបភាព។ | បង្កើតលទ្ធផលដែលមានភាពច្បាស់លាស់ខ្ពស់ផ្នែកទំហំ និងរូបរាង ដែលស័ក្តិសមសម្រាប់ការបែងចែកនិងចំណាត់ថ្នាក់វត្ថុលើដី។ |
| Multi-Resolution Analysis (MRA) ការវិភាគពហុគុណភាពបង្ហាញ (Multi-Resolution Analysis - MRA) |
មានសមត្ថភាពខ្ពស់ក្នុងការរក្សាបាននូវព័ត៌មានវិសាលគម (Spectral information) ដើមរបស់រូបភាពបានយ៉ាងល្អប្រសើរ។ | ទោះបីជារក្សាពណ៌បានល្អ ប៉ុន្តែវាអាចជួបប្រទះនូវការខូចទ្រង់ទ្រាយនៃទំហំរូបភាពលម្អិត (Spatial distortion) ។ | ផ្តល់នូវតុល្យភាពដ៏ល្អក្នុងការទាញយកព័ត៌មានវិសាលគមត្រឹមត្រូវ ដែលមានប្រយោជន៍សម្រាប់ការវិភាគប្រភេទដំណាំ ឬធនធានទឹក។ |
| Variational Optimization (VO) ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពតាមបែបប្រែប្រួល (Variational Optimization - VO) |
មានមូលដ្ឋានគណិតវិទ្យាច្បាស់លាស់ និងអាចកែសម្រួលការរួមបញ្ចូលរូបភាពប្រកបដោយភាពបត់បែន។ | ទាមទារកម្លាំងម៉ាស៊ីនគណនាខ្លាំង និងត្រូវកែតម្រូវប៉ារ៉ាម៉ែត្រ (Parameter tuning) ច្រើន ខណៈលទ្ធផលមានភាពប្រសើរជាង CS/MRA តែបន្តិចបន្តួចប៉ុណ្ណោះ។ | មិនសូវទទួលបានការពេញនិយមសម្រាប់ការប្រើប្រាស់ជាក់ស្តែងទូទៅឡើយ ដោយសារការទាមទារធនធានគណនាខ្ពស់ពេកធៀបនឹងលទ្ធផលទទួលបាន។ |
| Deep Learning-based Approaches (CNN) វិធីសាស្ត្រផ្អែកលើការរៀនស៊ីជម្រៅ (Deep Learning / CNN) |
អាចស្វែងយល់ពីទំនាក់ទំនងមុខងារស្មុគស្មាញមិនមែនលីនេអ៊ែរ ដើម្បីបង្កើតរូបភាពដែលមានគុណភាពបង្ហាញកម្រិតខ្ពស់បំផុត។ | ពឹងផ្អែកខ្លាំងលើការបណ្តុះបណ្តាលទិន្នន័យ (Dataset training) ចំនួនច្រើនសន្ធឹកសន្ធាប់ និងទាមទារធនធានផ្នែករឹង (Hardware) កម្រិតខ្ពស់។ | សម្រេចបានការកែលម្អគុណភាពរូបភាពកម្រិតកំពូល (State-of-the-art) លើសវិធីសាស្ត្រប្រពៃណីទាំងផ្នែកទំហំនិងវិសាលគម។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្តបច្ចេកទេស Pansharpening ទាមទារទាំងផ្នែកទន់សម្រាប់ដំណើរការទិន្នន័យភូមិសាស្ត្រ និងធនធានម៉ាស៊ីនគណនា ជាពិសេសនៅពេលប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រ Deep Learning។
ការសិក្សានេះគឺជាការត្រួតពិនិត្យឯកសារទូទៅដែលផ្អែកលើទិន្នន័យផ្កាយរណបសកល (ដូចជា Landsat របស់សហរដ្ឋអាមេរិក និង Sentinel របស់អឺរ៉ុប) និងឧទាហរណ៍គោលដៅនៅតំបន់អឺរ៉ុប ឬអាមេរិក។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា បញ្ហាប្រឈមចម្បងដែលឯកសារមិនបានលើកឡើងគឺវត្តមានពពកក្រាស់ៗនៅរដូវវស្សា ដែលអាចធ្វើឱ្យការប្រើប្រាស់រូបភាពអុបទិក (Optical Imagery) មានការរឹតត្បិត ទាមទារឱ្យមានការប្រើប្រាស់រូបភាពរ៉ាដា (SAR) បន្ថែម ឬបច្ចេកទេសកម្ចាត់ពពកជាមុនសិន។
បច្ចេកទេស Pansharpening មានសារៈសំខាន់ខ្លាំង និងអាចយកមកអនុវត្តបានយ៉ាងទូលំទូលាយសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍនានានៅក្នុងប្រទេសកម្ពុជា។
សរុបមក ការអនុវត្តបច្ចេកទេសនេះនឹងជួយឱ្យស្ថាប័នរដ្ឋ អ្នកធ្វើគោលនយោបាយ និងអ្នកស្រាវជ្រាវនៅកម្ពុជា ទទួលបានទិន្នន័យទីតាំងនិងផែនទីដែលមានភាពជាក់លាក់ខ្ពស់បំផុតសម្រាប់ការសម្រេចចិត្តយុទ្ធសាស្ត្រ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Pansharpening | បច្ចេកទេសក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រតេឡេសិក្សា (Remote Sensing) ដែលបញ្ចូលរូបភាពផ្កាយរណបស-ខ្មៅកម្រិតច្បាស់ខ្ពស់ (PAN) ជាមួយនឹងរូបភាពពណ៌កម្រិតច្បាស់ទាប (MS) ដើម្បីបង្កើតជារូបភាពពណ៌ថ្មីមួយដែលមានកម្រិតភាពច្បាស់ និងព័ត៌មានលម្អិតខ្ពស់។ | ដូចជាការយកគំនូរព្រាងខ្មៅដៃដែលលម្អិតខ្លាំង មកផ្សំជាមួយនឹងរូបភាពពណ៌ដែលព្រិលៗ ដើម្បីទទួលបានរូបភាពមួយដែលទាំងច្បាស់ និងមានពណ៌ស្រស់ស្អាតពិតប្រាកដ។ |
| Multispectral Image (MS) | រូបភាពដែលថតចាប់យកទិន្នន័យពន្លឺឆ្លុះត្រឡប់មកវិញក្នុងកម្រិតរលកពន្លឺផ្សេងៗគ្នា (ដូចជាពណ៌ក្រហម បៃតង ខៀវ និងអ៊ីនហ្វ្រារ៉េដ) ដែលជួយឲ្យយើងអាចវិភាគប្រភេទវត្ថុនៅលើដីបាន ប៉ុន្តែវាច្រើនតែមានគុណភាពបង្ហាញទំហំទាប (មិនសូវច្បាស់លម្អិត)។ | ដូចជាការពាក់វ៉ែនតាវេទមន្តដែលអាចប្រាប់អ្នកថាវត្ថុមួយជារុក្ខជាតិ ឬដីតាមរយៈពណ៌របស់វា ប៉ុន្តែវ៉ែនតានោះធ្វើឲ្យអ្នកមើលឃើញព្រិលៗមិនច្បាស់រូបរាង។ |
| Panchromatic Image (PAN) | រូបភាពផ្កាយរណបដែលថតចាប់យកពន្លឺដែលភ្នែកមនុស្សអាចមើលឃើញទាំងអស់ចូលគ្នាជារូបភាពស-ខ្មៅ (Greyscale) តែមួយ ដែលមានកម្រិតភាពច្បាស់លាស់នៃទំហំរូបរាងខ្ពស់ខ្លាំង អាចមើលឃើញវត្ថុតូចៗលើដីបានច្បាស់។ | ដូចជាកាមេរ៉ាស-ខ្មៅស៊េរីចាស់ដែលអាចថតឃើញសរសៃសក់រាប់សិបសរសៃយ៉ាងច្បាស់ ប៉ុន្តែមិនដឹងថាសក់នោះមានពណ៌អ្វីឡើយ។ |
| Component Substitution (CS) | វិធីសាស្ត្រនៃការបន្ច្បាស់រូបភាពដែលបំបែកព័ត៌មានរូបភាពពណ៌ (MS) ជាផ្នែកៗ រួចទាញយកទិន្នន័យពីមុខងារពន្លឺ (Intensity) ចេញ ហើយជំនួសវាដោយរូបភាពស-ខ្មៅ (PAN) ដែលច្បាស់ជាងមុន រួចបញ្ចូលវាចូលគ្នាវិញ។ | ដូចជាការដកស៊ុមគ្រោងចាស់ចេញពីផ្ទះ ហើយជំនួសដោយស៊ុមដែកថែបថ្មីដ៏រឹងមាំ ដើម្បីឱ្យសំណង់កាន់តែរឹងមាំ និងមានទម្រង់ច្បាស់លាស់។ |
| Multi-Resolution Analysis (MRA) | វិធីសាស្ត្របន្ច្បាស់រូបភាពដែលប្រើប្រាស់ក្បួនគណិតវិទ្យា ដើម្បីទាញយកតែព័ត៌មានលម្អិតនៃរូបរាងពីខ្នាតផ្សេងៗគ្នានៃរូបភាព PAN ហើយយកមកចាក់បញ្ចូលទៅក្នុងរូបភាពពណ៌ MS ក្នុងគោលបំណងរក្សាភាពត្រឹមត្រូវនៃពណ៌ដើមឲ្យបានល្អបំផុត។ | ដូចជាការចម្រាញ់យកតែវីតាមីនសំខាន់ៗពីផ្លែឈើមួយប្រភេទ ទៅបន្ថែមលើទឹកផ្លែឈើមួយប្រភេទទៀត ដោយមិនធ្វើឱ្យបាត់បង់ ឬខូចរសជាតិដើមឡើយ។ |
| Spatial Resolution | រង្វាស់នៃភាពច្បាស់លាស់របស់រូបភាពទាក់ទងនឹងទំហំរូបរាង ដែលកំណត់ដោយទំហំផ្ទៃដីពិតប្រាកដតំណាងឱ្យភីកសែល (Pixel) មួយ។ ឧទាហរណ៍ ភីកសែលគុណភាព 1 ម៉ែត្រ មានន័យថាមួយចំណុចលើរូបតំណាងឱ្យដីទំហំ 1 ម៉ែត្រការ៉េជាក់ស្តែង។ | ដូចជាទំហំក្រឡាសំណាញ់យកទៅចាប់ត្រី បើក្រឡាសំណាញ់កាន់តែតូច និងញឹក នោះយើងអាចចាប់យករបស់ល្អិតៗតូចៗបានកាន់តែច្រើន។ |
| Convolutional Neural Networks (CNN) | ប្រភេទនៃវិធីសាស្ត្ររៀនស៊ីជម្រៅ (Deep Learning) នៅក្នុងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ដែលត្រូវបានបង្វឹកដោយប្រើប្រាស់ទិន្នន័យរូបភាពរាប់ពាន់សន្លឹក ដើម្បីស្វែងរកទំនាក់ទំនងស្មុគស្មាញ និងបង្កើតរចនាសម្ព័ន្ធរូបភាពច្បាស់លាស់ដោយស្វ័យប្រវត្តិ។ | ដូចជាការបង្ហាត់វិចិត្រករម្នាក់ដោយឲ្យគាត់មើលគំនូររាប់ម៉ឺនផ្ទាំង រហូតដល់គាត់ចេះស្មាននិងគូររូបលម្អិតដោយខ្លួនឯងបានយ៉ាងស្ទាត់ជំនាញ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
