បន្ទាប់ពីបញ្ចប់មេរៀន និស្សិតអាច៖
ក្រុមស្រាវជ្រាវពីរធ្វើការលើតំបន់ដូចគ្នា។ ក្រុមទី១ សរសេររបាយការណ៍ថា «តំបន់ភាគខាងជើងមានរុក្ខជាតិបៃតងចាស់ ខណៈភាគខាងត្បូងស្លេកជាង»។ ក្រុមទី២ សរសេរថា «តំបន់ភាគខាងជើងមាន NDVI មធ្យម ០,៨២ ខណៈភាគខាងត្បូងមាន ០,៤៥»។
របាយការណ៍ទីពីរមានប្រយោជន៍ជាង ព្រោះ៖ វាអាចប្រៀបធៀបជាមួយឆ្នាំមុន · អាចកំណត់ព្រំថ្នាក់ច្បាស់លាស់ (ឧ. NDVI < ០,៥ = ត្រូវការការយកចិត្តទុកដាក់) · និងអាចធ្វើម្ដងទៀតដោយក្រុមណាមួយ ដោយប្រើរូបមន្តតែមួយ។ នេះជាឥទ្ធិពលនៃសន្ទស្សន៍៖ វាបំប្លែងការសង្កេតទៅជាលេខដែលអាចប្រៀបធៀប និងធ្វើឡើងវិញបាន។
រយៈពេលបង្រៀនដែលស្នើ៖ ៣ ម៉ោង · មេរៀនទី ១០ ក្នុងចំណោម ១៥
:material-presentation-play: ស្លាយបង្រៀនមេរៀននេះ
ក្នុងមេរៀនទី៣ យើងបានឃើញថារុក្ខជាតិមានសុខភាពល្អ ស្រូបក្រហមខ្លាំង និងឆ្លុះ NIR ខ្លាំង។ ចំណេះដឹងនេះមានប្រយោជន៍ ប៉ុន្តែពិបាកប្រើក្នុងការគណនា៖ តើ «ស្រូបខ្លាំង» មានន័យថាលេខប៉ុន្មាន? សន្ទស្សន៍ស្ពិចត្រាល់ (Spectral Index) ដោះស្រាយបញ្ហានេះ ដោយបំប្លែងចំណេះដឹងគុណភាព (ការស្រូប ការឆ្លុះ) …
មេរៀននេះស្ទង់សន្ទស្សន៍ដ៏សំខាន់បំផុតមួយចំនួន ពន្យល់រូបមន្តរបស់វា ជម្រើសហេតុផលនៅពីក្រោយរូបមន្តនីមួយៗ និងដែនកំណត់ដែលត្រូវចងចាំ។
សន្ទស្សន៍ភាគច្រើនប្រើទម្រង់ Normalized Difference៖
សន្ទស្សន៍ = (A − B) ÷ (A + B)
ដែល A និង B ជាការចាំងផ្លាតនៃក្រុមរលកពីរ ដែលមានឥរិយាបថ ផ្ទុយគ្នា ចំពោះវត្ថុគោលដៅ។
រូបមន្តនេះមានលក្ខណៈពិសេសពីរ៖
NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) ជាឧទាហរណ៍ដំបូង៖
NDVI = (NIR − Red) ÷ (NIR + Red)
រុក្ខជាតិមានសុខភាពល្អ NIR ខ្ពស់ Red ទាប ដូច្នេះ NDVI ខិតទៅ +១។
ទឹក ដី និងវត្ថុគ្មានជីវិត មាន NIR និង Red ស្រដៀងគ្នា ឬ NIR ទាបជាង ដូច្នេះ NDVI ខិតទៅ ០ ឬអវិជ្ជមាន។
ប្ដូរតម្លៃ NIR និងក្រហម ហើយសង្កេតលទ្ធផល NDVI ប្ដូរតាម។ សាកល្បងកំណត់ទាំងពីរស្មើគ្នា និងកំណត់ក្រហមឱ្យលើស NIR (ដូចទឹក)។
សរសេររូបមន្ត Normalized Difference ទូទៅ ហើយពន្យល់ថាហេតុអ្វីវាមានដែនតម្លៃថេរ។
ឆ្លើយក្នុង ១ នាទី មុនបន្តទៅផ្នែកបន្ទាប់។
រូបទី១០.២៖ គ្រួសារសន្ទស្សន៍ស្ពិចត្រាល់សំខាន់ៗ។ សន្ទស្សន៍ស្ទើរតែទាំងអស់ជាទម្រង់ normalized difference រវាងក្រុមរលកពីរដែលមានឥរិយាបថផ្ទុយគ្នាចំពោះវត្ថុគោលដៅ។
| សន្ទស្សន៍ | រូបមន្ត | ប្រើសម្រាប់ | ដែនតម្លៃធម្មតា |
|---|---|---|---|
| NDVI | (NIR−Red)/(NIR+Red) | សុខភាព និងដង់ស៊ីតេរុក្ខជាតិ | ០,២ ដល់ ០,៩ (រុក្ខជាតិ) |
| EVI | ២,៥×(NIR−Red)/(NIR+៦×Red−៧,៥×Blue+១) | ដូច NDVI ប៉ុន្តែកែឥទ្ធិពលដី និងអាកាសត្រាត | មានប្រយោជន៍ក្នុងព្រៃក្រាស់ (NDVI តែងឈានដល់ដែនកំពូល) |
| SAVI | ១,៥×(NIR−Red)/(NIR+Red+០,៥) | ដូច NDVI ប៉ុន្តែកែឥទ្ធិពលដីនៅតំបន់រុក្ខជាតិស្ដើង | ល្អសម្រាប់ស្រែដំបូងរដូវ |
| NDWI | (Green−NIR)/(Green+NIR) | ផ្ទៃទឹកបើកចំហ | > ០ សម្រាប់ទឹក |
| MNDWI | (Green−SWIR1)/(Green+SWIR1) | ទឹក បែងចែកពីតំបន់សាងសង់ប្រសើរជាង NDWI | > ០ សម្រាប់ទឹក |
| NDBI | (SWIR1−NIR)/(SWIR1+NIR) | តំបន់សាងសង់ | > ០ សម្រាប់សំណង់ |
| BSI | ((SWIR1+Red)−(NIR+Blue)) / ((SWIR1+Red)+(NIR+Blue)) | ដីទទេ | ខ្ពស់សម្រាប់ដីទទេ |
| សន្ទស្សន៍ | រូបមន្ត | ប្រើសម្រាប់ | ដែនតម្លៃធម្មតា |
|---|---|---|---|
| NBR | (NIR−SWIR2)/(NIR+SWIR2) | ភ្លើងឆេះ (ធៀប មុន/ក្រោយ) | ធ្លាក់ខ្លាំងក្រោយភ្លើងឆេះ |
| NDMI | (NIR−SWIR1)/(NIR+SWIR1) | សំណើមរុក្ខជាតិ | ខ្ពស់ = សើម |
ប្ដូររវាងសន្ទស្សន៍ទាំងប្រាំមួយ ហើយអានតម្លៃមធ្យមតាមប្រភេទគម្របដី។ សង្កេតថា NDBI និង BSI ខ្ពស់សម្រាប់ថ្នាក់ណា ធៀបនឹង NDVI។
សំណួរដែលនិស្សិតតែងសួរ៖ «បើ NDVI ល្អសម្រាប់រុក្ខជាតិ ហេតុអ្វីត្រូវការ EVI និង SAVI ទៀត?
» ចម្លើយ ស្ថិតនៅ ដែនកំណត់ នីមួយៗ៖
ក្បួនទូទៅ៖ គ្មានសន្ទស្សន៍ណាដ៏ល្អឥតខ្ចោះទេ។
ការជ្រើសសន្ទស្សន៍ត្រូវផ្អែកលើវត្ថុគោលដៅ ស្ថានភាពដីគម្រប និងកម្រិតដែលអ្នកព្រួយបារម្ភពីឥទ្ធិពលនៃដី ឬអាកាសត្រាត។
គណនា NDVI ដោយដៃ បើ NIR = ៣៥% និង Red = ៥%។
ឆ្លើយក្នុង ១ នាទី មុនបន្តទៅផ្នែកបន្ទាប់។
ការគណនាសន្ទស្សន៍ក្នុង QGIS ធ្វើតាម Raster Calculator ឬ Raster → Raster Calculator៖
``text ("B8@1" - "B4@1") / ("B8@1" + "B4@1") ``
ចំណុចសំខាន់ដែលត្រូវប្រយ័ត្ន៖
ការបកស្រាយតម្លៃ NDVI (ជាទូទៅ)៖
| ជួរ NDVI | ការបកស្រាយ |
|---|---|
| < ០ | ទឹក ព្រិល ពពក |
| ០ ដល់ ០,១ | ដីទទេ ថ្ម ភក់ |
| ០,១ ដល់ ០,៣ | រុក្ខជាតិស្ដើង ស្មៅស្ងួត ស្រែដំបូងរដូវ |
| ០,៣ ដល់ ០,៦ | រុក្ខជាតិមធ្យម ដំណាំកំពុងលូតលាស់ |
| ០,៦ ដល់ ១ | រុក្ខជាតិក្រាស់ ព្រៃឈើ ដំណាំពេញលូតលាស់ |
តម្លៃទាំងនេះជា គោលការណ៍ណែនាំ មិនមែនច្បាប់ដាច់ខាតទេ។
តម្លៃពិតប្រែប្រួលតាមប្រភេទដំណាំ តំបន់ និងឧបករណ៍ចាប់ ដូច្នេះការកំណត់ព្រំថ្នាក់ត្រឹមត្រូវ ត្រូវការការធ្វើតេស្តជាមួយចំណុចយោងទីវាល (មេរៀនទី១៣)។
ហេតុអ្វី EVI ត្រូវបានបង្កើត ទោះជាមាន NDVI រួចហើយ?
ឆ្លើយក្នុង ១ នាទី មុនបន្តទៅផ្នែកបន្ទាប់។
ក្រុមការងារចង់ដឹងថាស្រែផ្នែកណានៅតំបន់សិក្សា ស្ថិតក្នុងសម្ពាធសំណើម។
ពីរូបភាព Sentinel-2 L2A គណនា NDVI = (B8−B4)/(B8+B4)។
ស្រែភាគច្រើនបង្ហាញ ០,៦ ដល់ ០,៨ (សុខភាពល្អ) ប៉ុន្តែផ្នែកខ្លះបង្ហាញ ០,៣ ដល់ ០,៤ (ខ្សោយជាង)។
NDMI = (B8−B11)/(B8+B11) វាស់សំណើមរុក្ខជាតិ។
ផ្នែកដែលមាន NDVI ទាប ក៏មាន NDMI ទាបដែរ (០,០៥ ធៀបនឹងមធ្យម ០,២៥)។
ការមាន NDVI ទាប និង NDMI ទាបក្នុងពេលតែមួយ ពង្រឹងសម្មតិកម្មថាតំបន់នោះខ្វះទឹក មិនមែនកត្តាផ្សេង (ដូចជំងឺ ដែលអាចធ្វើឱ្យ NDVI ទាបដោយគ្មានប៉ះពាល់សំណើមច្រើន)។
ត្រួតតំបន់ដែលមាន NDVI+NDMI ទាប ជាមួយផែនទីប្រភេទដី (សៀវភៅទី២)។
រកឃើញថាតំបន់នោះស្ថិតលើដីខ្សាច់ ដែលស្ដុកទឹកតិចជាង។
ការផ្សំសន្ទស្សន៍ពីរ (NDVI + NDMI) ជាមួយបរិបទដី ផ្ដល់ភស្តុតាងខ្លាំងជាងការប្រើ NDVI តែម្នាក់ឯង ចំពោះការសន្និដ្ឋានថាតំបន់ណាខ្វះទឹក។
ការសន្និដ្ឋានចុងក្រោយនៅតែត្រូវការការផ្ទៀងផ្ទាត់ទីវាល។
សន្ទស្សន៍មិនអាចបញ្ជាក់មូលហេតុពិតប្រាកដបានទេ ដោយគ្មានទិន្នន័យបន្ថែម ឬការចុះទីវាល។ ការសន្និដ្ឋាន «ខ្វះទឹក» នៅតែជាសម្មតិកម្មដែលគួរផ្ទៀងផ្ទាត់។
លំហាត់ប្រើទិន្នន័យវគ្គ RS_Data (Landsat 8 ភ្នំពេញ · Sentinel-2 ក្រុងព្រះសីហនុ) ហើយមានរូបលទ្ធផលគំរូ តារាងកំហុសទូទៅ និងប្រអប់ពិនិត្យលទ្ធផលដោយខ្លួនឯង។
សន្ទស្សន៍ស្ពិចត្រាល់បំប្លែងភាពខុសគ្នារវាងក្រុមរលកពីរ ទៅជាលេខតែមួយដែលប្រៀបធៀបបាន។ រូបមន្ត Normalized Difference (A−B)/(A+B) ផ្ដល់ដែនតម្លៃថេរ និងកាត់បន្ថយឥទ្ធិពលភាពប្រែប្រួលនៃពន្លឺ។
សន្ទស្សន៍ខុសៗគ្នាដោះស្រាយបញ្ហាជាក់លាក់៖ EVI និង SAVI កែបញ្ហារបស់ NDVI · MNDWI កែបញ្ហារបស់ NDWI។ សន្ទស្សន៍មិនអាចផ្ដល់ហេតុផលបានទេ ហើយត្រូវប្រុងប្រយ័ត្នចំពោះក្រឡាចម្រុះ ការប្រៀបធៀបចម្រុះកាលបរិច្ឆេទ និងភាពខុសគ្នារវាងឧបករណ៍ចាប់។
សន្ទស្សន៍មិនមែនជាការវាស់ដោយផ្ទាល់ទេ វាជា ការប៉ាន់ស្មានតាមប្រយោល ដែលមានហេតុផលរូបវិទ្យា ប៉ុន្តែមានដែនកំណត់ដែលអ្នកវិភាគត្រូវយល់ដឹង។
| ពាក្យខ្មែរ | ពាក្យអង់គ្លេស | អត្ថន័យខ្លី |
|---|---|---|
| សន្ទស្សន៍ស្ពិចត្រាល់ | Spectral index | រូបមន្តគណនាពីក្រុមរលកច្រើន |
| Normalized Difference | Normalized Difference | (A−B)/(A+B) |
| NDVI | NDVI | សន្ទស្សន៍រុក្ខជាតិ |
| EVI | Enhanced Vegetation Index | កែឥទ្ធិពលដី/អាកាសត្រាត |
| SAVI | Soil-Adjusted Vegetation Index | កែឥទ្ធិពលដី |
| NDWI/MNDWI | NDWI/MNDWI | សន្ទស្សន៍ទឹក |
| NDBI | NDBI | សន្ទស្សន៍តំបន់សាងសង់ |
| NBR | Normalized Burn Ratio | សន្ទស្សន៍ភ្លើងឆេះ |
| ពាក្យខ្មែរ | ពាក្យអង់គ្លេស | អត្ថន័យខ្លី |
|---|---|---|
| ការឈានដល់ដែនកំពូល | Saturation | សន្ទស្សន៍លែងប្ដូរទោះតម្លៃពិតប្ដូរ |
ជ្រើសចំណុចគំរូ ៥ ពីរូបភាពដែលអ្នកបានទាញយក (ទឹក ព្រៃ ស្រែ ដីទទេ តំបន់សាងសង់)។ គណនាដោយដៃ (លើក្រដាស ឬ Excel)៖ NDVI NDWI និង NDBI សម្រាប់ចំណុចនីមួយៗ ដោយប្រើតម្លៃដែលអ្នកអានពីរូបភាព។ ប្រៀបធៀបលទ្ធផលរបស់អ្នក ជាមួយតារាងបកស្រាយក្នុងមេរៀន។
សន្ទស្សន៍ផ្ដល់លេខតែមួយក្នុងមួយក្រឡា។ ជំហានបន្ទាប់គឺបំប្លែងលេខរាប់លានទាំងនោះ ទៅជា ផែនទីគម្របដីមួយសន្លឹក៖ ធ្វើដូចម្ដេចឱ្យកុំព្យូទ័រកំណត់ថាក្រឡាមួយជា «ព្រៃ» ដោយខ្លួនឯង?
អានមេរៀនពេញ និងធ្វើលំហាត់ទី១០
https://khgeo.github.io/remote-sensing/lessons/lesson-10/