បន្ទាប់ពីបញ្ចប់មេរៀន និស្សិតអាច៖
មន្ទីរកសិកម្មខេត្តតាកែវ ចង់ផ្ទៀងផ្ទាត់ផ្ទៃស្រូវវស្សាឆ្នាំ ២០២៤ ដែលរាយការណ៍ដោយស្រុក ហើយចង់ដឹងថាស្រែណាខ្លះដែលមិនត្រូវបានដាំ (ទុកទំនេរ) ក្នុងឆ្នាំនេះ។ រូបភាព Sentinel-2 ក្នុងខែកក្កដា–តុលា ស្ទើរតែទាំងអស់មានពពក។ ក្រុមរបស់អ្នកមានចំណុចស្រែ និងមិនមែនស្រែ ដែលមន្ត្រីកសិកម្មបានប្រមូលក្នុងការចុះវាល។
សំណួរដែលមេរៀននេះឆ្លើយ៖
តើស្រូវមានលក្ខណៈអ្វីក្នុងរូបភាពរ៉ាដា ដែលដំណាំ និងគម្របដីផ្សេងទៀតគ្មាន?
គិតម្នាក់ឯង ១ នាទី · ពិភាក្សាជាគូ ២ នាទី · ចែករំលែកជាមួយថ្នាក់។
រយៈពេលបង្រៀនដែលស្នើ៖ ៣ ម៉ោង · មេរៀនទី ១១ ក្នុងចំណោម ១៥
:material-presentation-play: ស្លាយបង្រៀនមេរៀននេះ
ស្រូវគឺជាដំណាំសំខាន់បំផុតនៅកម្ពុជា៖ វាគ្របដណ្ដប់ដីកសិកម្មភាគច្រើន ផ្ដល់ស្បៀងដល់ប្រទេស និងជាប្រភពចំណូលរបស់គ្រួសារជាច្រើនលាន។ ដើម្បីតាមដានស្ថានភាពដំណាំ ប៉ាន់ស្មានទិន្នផល និងវាយតម្លៃការខូចខាតពីទឹកជំនន់ ឬគ្រោះរាំងស្ងួត (មេរៀនទី៧–៨) យើងត្រូវដឹងជាមុនថា ស្រែនៅទីណា។
បញ្ហាគឺស្រូវវស្សា ត្រូវបានដាំក្នុងពេលដែលពពកគ្របដណ្ដប់ច្រើនបំផុត។ មេរៀននេះបង្រៀនវិធីធ្វើផែនទីស្រែដោយ Sentinel-1 ដោយប្រើហត្ថលេខាពេលវេលានៃ VH (មេរៀនទី៥) វិធីអុបទិកសម្រាប់រដូវប្រាំង និងការផ្ទៀងផ្ទាត់ផែនទីជាមួយចំណុច និងស្ថិតិ។
កម្ពុជាមានប្រព័ន្ធស្រូវច្រើនប្រភេទ៖ ស្រូវវស្សា (ស្ទូងមិថុនា–សីហា ច្រូតវិច្ឆិកា–ធ្នូ) ដែលគ្របផ្ទៃធំជាងគេ ស្រូវវស្សាដំបូង (ស្រូវខ្លី) ស្រូវប្រាំង ក្នុងតំបន់ធារាសាស្ត្រ និង ស្រូវទឹកស្រក ជុំវិញបឹងទន្លេសាប …
ពេលវេលាខុសគ្នាតាមខេត្ត ពូជ និងភ្លៀងក្នុងឆ្នាំនីមួយៗ។ ដូច្នេះ មុនធ្វើផែនទី ត្រូវកំណត់ រយៈពេលស្ទូង និង រយៈពេលលូតលាស់ សម្រាប់តំបន់សិក្សា ដោយប្រើប្រតិទិនក្នុងស្រុក ឬស៊េរី NDVI/VH នៃស្រែដែលដឹង។
ស្រូវមានហត្ថលេខារ៉ាដាដែលពិសេស៖
លំនាំ «ចុះ រួចឡើង» នេះហើយដែលបែងចែកស្រូវ ពីទឹកអចិន្ត្រៃយ៍ (ទាបជានិច្ច) ពីព្រៃ និងទីក្រុង (ខ្ពស់ជានិច្ច) និងពីដំណាំដីទួល (មិនដែលធ្លាក់ទាបដូចទឹក)។
VH ប្រតិកម្មទៅនឹងជីវម៉ាសរុក្ខជាតិខ្លាំងជាង VV ដូច្នេះវាជាប៉ូលការីសាស្យុងចម្បងសម្រាប់ស្រូវ។
```javascript var aoi = ee.FeatureCollection('FAO/GAUL/2015/level1').filter(ee.Filter.eq('ADM1_NAME', 'Takeo')); var s1 = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S1_GRD').filterBounds(aoi) .filter(ee.Filter.eq('instrumentMode', 'IW')) .filter(ee.Filter.listContains('transmitterReceiverPolarisation', 'VH')) …
ប្រើ buffer ៥០ ម ជុំវិញចំណុច ដើម្បីកាត់បន្ថយ speckle ក្នុងក្រាប។
ពិពណ៌នាដំណាក់កាលបួននៃហត្ថលេខា VH នៃស្រូវ។
ឆ្លើយក្នុង ១ នាទី មុនបន្តទៅផ្នែកបន្ទាប់។
ដោយប្រើ composite ១២ ថ្ងៃ (ឬ median ក្នុងរយៈពេល ១២ ថ្ងៃ) យើងគណនាលក្ខណៈពីរក្នុងក្រឡានីមួយៗ៖
```javascript var start = ee.Date('2024-05-01'); var steps = ee.List.sequence(0, 17); // ១៨ × ១២ ថ្ងៃ ≈ ៧ ខែ var series = ee.ImageCollection.fromImages(steps.map(function(k) { var d = …
ee.Algorithms.If ជំនួស composite ដែលគ្មានរូបភាព (ចន្លោះ ១២ ថ្ងៃដែលគ្មានការថត) ដោយរូបភាព VH ទទេ ដូចក្នុងមេរៀនទី៥ ដើម្បីកុំឱ្យ min() និង max() បរាជ័យ។
ប្ដូរកម្រិតអប្បបរមា និងការកើនឡើង ហើយមើលថាក្រឡាប្រភេទណាត្រូវបានចាត់ជាស្រែ។ ក្រឡាក្នុងពិសោធន៍ត្រូវបានក្លែងធ្វើតាមលំនាំ VH នៃស្រែ ដំណាំដទៃ ព្រៃ ទីក្រុង និងទឹក។
ក្បួនកម្រិតងាយយល់ ប៉ុន្តែពិបាកកែនៅពេលស្រែមានប្រតិទិនខុសគ្នាច្រើន។
ជម្រើសមួយទៀតគឺប្រើ VH ប្រចាំខែជា លក្ខណៈ ហើយបណ្ដុះបណ្ដាល Random Forest (មេរៀនទី៦)៖
```javascript var months = ee.List.sequence(5, 11); var stack = ee.ImageCollection.fromImages(months.map(function(m) )).toBands().rename(months.map(function(m) { return …
toBands() ដាក់ឈ្មោះក្រុមរលកដោយលេខរៀង ដូច្នេះយើង rename វាវិញ។ Random Forest រៀនទម្រង់ពេលវេលាដោយខ្លួនឯង រួមទាំងស្រែដែលស្ទូងយឺត ឬលឿន។ ប៉ុន្តែវាត្រូវការចំណុចគំរូច្រើន ដែលតំណាងប្រតិទិនទាំងអស់ក្នុងតំបន់។
សម្រាប់ស្រូវប្រាំង (ដែលមានពពកតិច) វិធី Xiao et al. (២០០៥) ប្រើ MODIS ឬ Sentinel-2 ដើម្បីរកសញ្ញាលិចទឹក៖ ក្រឡាដែល LSWI + ០,០៥ ≥ EVI (ឬ NDVI) ក្នុងរយៈពេលស្ទូង ហើយបន្ទាប់មក EVI ឡើងខ្ពស់ក្នុងរយៈពេល ២–៣ ខែ៖
```javascript function idx(img) ).rename('EVI'); var lswi = img.normalizedDifference(['B8', 'B11']).rename('LSWI'); return evi.addBands(lswi).copyProperties(img, …
ក្នុងរដូវវស្សា ពពកធ្វើឱ្យខកសញ្ញាលិចទឹកញឹកញាប់ ដូច្នេះវិធីអុបទិក និង SAR គួរតែប្រើរួមគ្នា៖ SAR សម្រាប់វស្សា អុបទិកសម្រាប់ប្រាំង ឬលក្ខណៈទាំងពីរក្នុង Random Forest តែមួយ។
ហេតុអ្វី VH ល្អជាង VV សម្រាប់ធ្វើផែនទីស្រូវ?
ឆ្លើយក្នុង ១ នាទី មុនបន្តទៅផ្នែកបន្ទាប់។
ដកចេញ៖ ទឹកអចិន្ត្រៃយ៍ (JRC · មេរៀនទី៧) តំបន់ជម្រាលលើស ៥° (ស្រមោលរ៉ាដា និងមិនមែនស្រែ) និងទីក្រុង (WorldCover ៥០)។
បន្ទាប់មកដកក្រុមក្រឡាតូចៗ ដោយ connectedPixelCount() ដើម្បីកាត់ speckle ដែលនៅសល់។
ភាពខុសគ្នាជាប្រព័ន្ធ (ឧ. ផែនទីតិចជាងស្ថិតិ ២០% គ្រប់ខេត្ត) បង្ហាញលំអៀង៖ ប្រហែលជាស្រែតូចៗ និងភ្លឺស្រែ ត្រូវបានខក។
ភាពខុសគ្នាធំតែនៅខេត្តមួយ ត្រូវពិនិត្យទាំងផែនទី និងស្ថិតិ។
ផែនទីស្រែជាមូលដ្ឋានសម្រាប់ការងារបន្ត៖ mask ដំណាំសម្រាប់ VHI (មេរៀនទី៨) ផ្ទៃស្រែលិចទឹក (មេរៀនទី៧) និងការប៉ាន់ស្មានទិន្នផលពី NDVI ឬ VH អតិបរមា ដែលត្រូវការទិន្នន័យទិន្នផលពីវាលសម្រាប់ធ្វើម៉ូដែល។
ដាក់ចំណុចស្រែបីកន្លែងដែលអ្នកដឹង ហើយទាញក្រាប VH (ផ្នែក ១១.៣.២)។
កំណត់ពេលធ្លាក់ទាបបំផុត និងពេលឡើងខ្ពស់ ដើម្បីកែ transplant និង growth។
បង្កើត series vhMin និង rise (ផ្នែក ១១.៣.៣)។
បង្ហាញ vhMin និង rise ជាផែនទី ហើយពិនិត្យតម្លៃនៅស្រែ ភូមិ ព្រៃ និងបឹងដោយ Inspector។
```javascript var jrc = ee.Image('JRC/GSW1_4/GlobalSurfaceWater').select('seasonality').unmask(0); var slope = ee.Terrain.slope(ee.Image('USGS/SRTMGL1_003')); var wc = ee.ImageCollection('ESA/WorldCover/v200').first(); …
ប្រើចំណុចស្រែ និងមិនមែនស្រែ (property rice = ១ ឬ ០)៖ ```javascript var cm = riceClean.unmask(0).rename('classification').sampleRegions() .errorMatrix('rice', …
ក្រឡា ១០ ម មិនអាចបែងចែកភ្លឺស្រែ និងផ្លូវលំតូចៗទេ ដូច្នេះផ្ទៃស្រែពីផែនទីអាចខុសពីផ្ទៃដែលដាំពិត។ ស្រែដែលមិនបានបញ្ចូលទឹកមុនស្ទូង (ស្រូវព្រោះ ឬស្រែទួល) អាចមិនបង្ហាញការធ្លាក់ VH ច្បាស់ ហើយត្រូវបានខក។
លំហាត់ដំណើរការក្នុង Earth Engine Code Editor ជាមួយទិន្នន័យកាតាឡុក ហើយមានរូបលទ្ធផលគំរូ តារាងកំហុសទូទៅ និងប្រអប់ពិនិត្យលទ្ធផលដោយខ្លួនឯង។
ស្រូវវស្សាដាំក្នុងរដូវពពក ដូច្នេះ Sentinel-1 ជាប្រភពចម្បង។ VH នៃស្រែធ្លាក់ទាបពេលបញ្ចូលទឹក និងស្ទូង ហើយឡើង ៥–៩ dB ពេលស្រូវលូតលាស់៖ លំនាំ «ចុះ រួចឡើង» នេះបែងចែកស្រូវពីទឹក ព្រៃ ទីក្រុង និងដំណាំដីទួល។ ក្បួនកម្រិត (VH អប្បបរមា និងការកើនឡើង) ងាយយល់ ខណៈ Random Forest លើ VH ប្រចាំខែ សម្របនឹងប្រតិទិនខុសគ្នាបានល្អជាង។
វិធីអុបទិក (LSWI + ០,០៥ ≥ EVI) ល្អសម្រាប់ស្រូវប្រាំង។ Mask ទឹក ជម្រាល និងទីក្រុង ហើយការផ្ទៀងផ្ទាត់ពីរកម្រិត (ចំណុច និងស្ថិតិ) ធ្វើឱ្យផែនទីទុកចិត្តបាន។
ស្រូវត្រូវបានរកឃើញដោយអ្វីដែលវាធ្វើតាមពេលវេលា មិនមែនដោយរូបរាងក្នុងថ្ងៃតែមួយទេ៖ ទឹកមុន បៃតងក្រោយ។ រ៉ាដាមើលឃើញលំនាំនេះ សូម្បីតែក្រោមពពក។
| ពាក្យខ្មែរ | ពាក្យអង់គ្លេស | អត្ថន័យខ្លី |
|---|---|---|
| ស្រូវវស្សា / ប្រាំង | Wet / dry season rice | ស្រូវតាមរដូវ |
| ស្រូវទឹកស្រក | Recession rice | ដាំពេលទឹកបឹងស្រក |
| រយៈពេលស្ទូង | Transplanting window | ពេលបញ្ចូលទឹក និងស្ទូង |
| ជីវម៉ាស | Biomass | បរិមាណរុក្ខជាតិ |
| សន្ទស្សន៍ទឹកលើផ្ទៃដី | LSWI | NIR និង SWIR1 សម្រាប់ទឹក/សំណើម |
| សន្ទស្សន៍រុក្ខជាតិកែលម្អ | EVI | សន្ទស្សន៍បៃតងដែលមិនឆ្អែតលឿន |
| ក្បួនកម្រិត | Rule-based (threshold) | ចាត់ថ្នាក់ដោយលក្ខខណ្ឌ |
| ស្ថិតិកសិកម្ម | Agricultural statistics | ផ្ទៃ និងទិន្នផលផ្លូវការ |
ទាញក្រាប VH នៃស្រែចំនួនប្រាំ ពីស្រុកខុសគ្នាក្នុងខេត្តរបស់អ្នក។ ធ្វើតារាងពេលស្ទូង (VH ទាបបំផុត) និងពេលកំពូល ហើយសរសេរកថាខណ្ឌមួយពីភាពខុសគ្នា និងផលប៉ះពាល់លើការជ្រើសរយៈពេលក្នុងក្បួន។
ស្រែជាច្រើនជុំវិញភ្នំពេញ និងទីរួមខេត្ត កំពុងក្លាយជាបុរី និងរោងចក្រ។ ការប្ដូរនេះមិនត្រឹមតែកាត់បន្ថយដីកសិកម្មទេ ប៉ុន្តែក៏ប្ដូរសីតុណ្ហភាពផ្ទៃ និងហានិភ័យទឹកជំនន់ផងដែរ។
តើទីក្រុងពង្រីកលឿនប៉ុណ្ណា ហើយវាក្ដៅជាងជនបទជុំវិញប៉ុណ្ណា?
អានមេរៀនពេញ និងធ្វើលំហាត់ទី១១
https://khgeo.github.io/applied-gis-rs/lessons/lesson-11/