បញ្ហា (The Problem)៖ ការសង្កេតពីចម្ងាយ (Remote sensing) ជារឿយៗជួបប្រទះបញ្ហាភាពប្រែប្រួលនៃវិសាលគមរវាងរូបភាព ដែលបណ្តាលមកពីកត្តាបរិយាកាស ពន្លឺ និងធរណីមាត្រនៃការថត ដែលធ្វើឱ្យប៉ះពាល់ដល់ភាពត្រឹមត្រូវនៃការវិភាគទិន្នន័យបរិស្ថាន។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ឯកសារនេះបង្ហាញពីការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី Spectralmatch ដែលប្រើប្រាស់ក្បួនដោះស្រាយពីរជំហានដើម្បីកែសម្រួលពន្លឺ និងកម្រិតពណ៌រវាងរូបភាព។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Spectralmatch (Relative Radiometric Normalization) Spectralmatch (ការធ្វើប្រក្រតីកម្មរ៉ាឌីអូម៉ែត្រធៀប) |
មិនត្រូវការទិន្នន័យបន្ទាប់បន្សំ ឬការចុះបញ្ជីភីកសែលរួមគ្នា (Pixel co-registration) នោះទេ។ វាដំណើរការលឿនជាងមុនរហូតដល់ ៤៣% តាមរយៈដំណើរការពហុមុខងារ (Multiprocessing)។ | មិនអាចស្វែងរកតម្លៃវិសាលគមពិតប្រាកដ (True spectral values) ដូចទៅនឹងវិធីសាស្ត្រកែតម្រូវដាច់ខាត (Absolute approach) នោះទេ។ | កាត់បន្ថយភាពប្រែប្រួលនៃពន្លឺ និងកម្រិតពណ៌រវាងរូបភាពដោយជោគជ័យ និងបង្កើតផ្ទាំងរូបភាពម៉ូសាយ (Mosaic) ដែលមានភាពស៊ីសង្វាក់គ្នាល្អ។ |
| Absolute Radiometric Correction ការកែតម្រូវរ៉ាឌីអូម៉ែត្រដាច់ខាត |
កែតម្រូវភាពមិនត្រឹមត្រូវនៃបរិយាកាស និងផ្តល់នូវតម្លៃវិសាលគមពិតប្រាកដដោយផ្អែកលើទិន្នន័យជាក់ស្តែង (In-situ measurements)។ | ទាមទារទិន្នន័យវាស់វែងផ្ទាល់ពីទីតាំង ដែលជារឿយៗពិបាករក ឬមិនមានសម្រាប់រូបភាពជាក់លាក់ណាមួយ។ | ផ្តល់ភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់នៅពេលមានទិន្នន័យវាស់វែងពីទីតាំងផ្ទាល់ ប៉ុន្តែមានភាពស្មុគស្មាញ និងចំណាយពេលច្រើនក្នុងការអនុវត្ត។ |
| Commercial Software (ArcGIS Pro, ENVI, ERDAS) កម្មវិធីពាណិជ្ជកម្ម (ArcGIS Pro, ENVI, ERDAS) |
មានមុខងារកែតម្រូវស្រាប់ជាច្រើន (ដូចជា Dodging, Histogram matching) និងងាយស្រួលប្រើប្រាស់សម្រាប់អ្នកដែលមានអាជ្ញាប័ណ្ណ (License) រួចស្រាប់។ | តម្រូវឱ្យទិញអាជ្ញាប័ណ្ណដែលមានតម្លៃថ្លៃ និងមិនមែនជាកូដបើកចំហ (Open-source) ដែលធ្វើឱ្យពិបាកក្នុងការកែច្នៃក្បួនដោះស្រាយបន្ថែម។ | ផ្តល់ជម្រើសកែតម្រូវទូទៅសម្រាប់រូបភាពពីចម្ងាយ តែអាចខ្វះភាពបត់បែនសម្រាប់ការធ្វើស្វ័យប្រវត្តិកម្មទ្រង់ទ្រាយធំប្រៀបធៀបនឹងឧបករណ៍កូដបើកចំហ។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ឯកសារនេះបានបញ្ជាក់ពីតម្រូវការធនធានកុំព្យូទ័រសម្រាប់ការប្រើប្រាស់ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ជាពិសេសសម្រាប់ការដំណើរការទិន្នន័យស្រាល និងលឿន។
ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់រូបភាព WorldView-3 ពីតំបន់ Puʻu Waʻawaʻa រដ្ឋហាវ៉ៃ សហរដ្ឋអាមេរិក ដើម្បីធ្វើការវាយតម្លៃ។ ទោះបីជាតំបន់នេះមានលក្ខណៈភូមិសាស្ត្រខុសពីកម្ពុជាក៏ដោយ ក៏ក្បួនដោះស្រាយនេះត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីប្រើប្រាស់ជាមួយសេនស័រចម្រុះ (Sensor-agnostic) ដែលអាចយកមកអនុវត្តជាមួយរូបភាពនៅតំបន់ត្រូពិចបាន។ ការមិនទាមទារទិន្នន័យវាស់វែងផ្ទាល់ (In-situ) គឺពិតជាមានប្រយោជន៍ខ្លាំងសម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជាដែលជារឿយៗខ្វះខាតទិន្នន័យវាស់វែងផ្ទាល់ដី។
កម្មវិធី Spectralmatch នេះមានសក្តានុពលខ្ពស់ក្នុងការប្រើប្រាស់នៅប្រទេសកម្ពុជា ជាពិសេសសម្រាប់ការតាមដានធនធានធម្មជាតិ និងការផលិតផែនទី។
សរុបមក Spectralmatch ផ្តល់នូវឧបករណ៍ឥតគិតថ្លៃ និងមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់សម្រាប់អ្នកស្រាវជ្រាវ និងស្ថាប័ននៅកម្ពុជាក្នុងការផលិតផែនទី និងទិន្នន័យពីចម្ងាយប្រកបដោយគុណភាព ដើម្បីជួយដល់ការសម្រេចចិត្ត។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| relative radiometric normalization (RRN) | ដំណើរការកែតម្រូវពណ៌និងពន្លឺរបស់រូបភាពពីចម្ងាយ (ដូចជាពីផ្កាយរណបឬដ្រូន) ឱ្យមានភាពស្រដៀងគ្នា ដោយយកម៉ូសាយយោងជាគោល ជំនួសឱ្យការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យវាស់វែងផ្ទាល់ពីដី។ | ដូចជាការប្រើហ្វីលទ័រ (Filter) ក្នុងទូរស័ព្ទដើម្បីកែពណ៌រូបថតជាច្រើនសន្លឹកឱ្យមើលទៅមានពណ៌និងពន្លឺស៊ីគ្នា មុននឹងយកវាមកតម្រៀបចូលគ្នាជារូបមួយផ្ទាំងធំ។ |
| raster mosaics | ការយករូបភាពឌីជីថល (Raster) ដាច់ដោយឡែកពីគ្នាជាច្រើនផ្ទាំង ដែលមានទីតាំងភូមិសាស្ត្រជាប់គ្នា មកតភ្ជាប់និងបញ្ចូលគ្នាបង្កើតជាផែនទីរូបភាពដ៏ធំមួយ។ | ដូចជាការយកបំណែករូបភាពតូចៗ (Jigsaw puzzle) មកតម្រៀបផ្គុំគ្នាឱ្យចេញជារូបភាពធំមួយ។ |
| Very High Resolution Imagery (VHRI) | រូបភាពដែលថតពីលំហឬពីលើអាកាស ដែលមានកម្រិតភាពច្បាស់ខ្ពស់មែនទែន ដោយភីកសែលមួយៗអាចតំណាងឱ្យវត្ថុដែលមានទំហំតូចៗនៅលើដី (ឧទាហរណ៍៖ ទំហំរាប់សង់ទីម៉ែត្រ)។ | ដូចជាការប្រើកាមេរ៉ាដែលមានទំហំមេហ្គាភីកសែល (Megapixel) ធំខ្លាំង ដែលអនុញ្ញាតឱ្យយើងពង្រីកមើលឃើញសូម្បីតែស្លឹកឈើឬដំបូលផ្ទះពីលើអាកាសបានយ៉ាងច្បាស់។ |
| pixel co-registration | ដំណើរការតម្រឹមទីតាំងភូមិសាស្ត្រនៃភីកសែលរបស់រូបភាពពីរឬច្រើនឱ្យត្រួតស៊ីគ្នាបេះបិទ ដើម្បីធានាថាភីកសែលនៅទីតាំងដូចគ្នាតំណាងឱ្យចំណុចតែមួយនៅលើដីពិតប្រាកដ។ | ដូចជាការយកក្រដាសកញ្ចក់ដែលមានគំនូរពីរផ្ទាំង មកតម្រួតពីលើគ្នាឱ្យខ្សែបន្ទាត់ស៊ីគ្នាបេះបិទមិនឱ្យល្អៀងសូម្បីមួយមីលីម៉ែត្រ។ |
| pseudo invariant feature (PIF) | វត្ថុឬតំបន់នៅលើដីដែលមានលក្ខណៈចំណាំងផ្លាតពន្លឺថេរមិនសូវប្រែប្រួលតាមពេលវេលា (ដូចជាផ្លូវកៅស៊ូ ឬដំបូលអគារ) ដែលគេប្រើជាចំណុចយោងសម្រាប់ការកែតម្រូវពណ៌រូបភាព។ | ដូចជាការយកពណ៌ជញ្ជាំងថ្មដែលមិនងាយស្លេកពណ៌តាមពេលវេលា ធ្វើជាគំរូដើមសម្រាប់ប្រៀបធៀបដើម្បីលាយថ្នាំពណ៌ថ្មី។ |
| global regression | វិធីសាស្ត្រគណិតវិទ្យាដែលត្រូវបានប្រើដើម្បីស្វែងរកទំនាក់ទំនងនិងកែតម្រូវកម្រិតពន្លឺនិងកម្រិតពណ៌ (Contrast) រវាងរូបភាពទាំងមូល ដោយផ្អែកលើតំបន់រូបភាពដែលត្រួតស៊ីគ្នា។ | ដូចជាការចុចប៊ូតុងតម្លើងឬបញ្ចុះពន្លឺទូរទស្សន៍ទាំងមូល ដើម្បីឱ្យរូបភាពមើលទៅច្បាស់លម្អិត។ |
| adaptive gamma normalization | ការកែតម្រូវពន្លឺនិងភាពងងឹត (Gamma) របស់រូបភាពទៅតាមតំបន់នីមួយៗក្នុងប្លុក (Block) ដោយអាចប្រែប្រួលបត់បែនបានទៅតាមកម្រិតពន្លឺនៃតំបន់យោងដើម្បីឱ្យមានភាពរលូន។ | ដូចជាការពាក់វ៉ែនតាការពារពន្លឺព្រះអាទិត្យដែលអាចប្រែពណ៌ស្វ័យប្រវត្តិ (ភ្លឺពេលចូលម្លប់ ងងឹតពេលចេញថ្ងៃ)។ |
| Voronoi-based centerlines | វិធីសាស្ត្របង្កើតបណ្តាញខ្សែបន្ទាត់ (Seamlines) ដើម្បីតភ្ជាប់រូបភាព ដោយបែងចែកលំហជុំវិញចំណុចកណ្តាលនីមួយៗឱ្យមានចម្ងាយស្មើៗគ្នា ដើម្បីជៀសវាងការកាត់ផ្តាច់វត្ថុសំខាន់ៗ។ | ដូចជាការគូសបន្ទាត់ព្រំដែនចែកដីឱ្យកូនៗ ដោយធានាថាអ្នកគ្រប់គ្នាទទួលបានព្រំប្រទល់ក្នុងចម្ងាយស្មើៗគ្នាពីផ្ទះរបស់ពួកគេរៀងៗខ្លួន។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
