4 องค์ประกอบในโครงสร้างของเทคโนโลยี Geospatial
4 องค์ประกอบในโครงสร้างของเทคโนโลยี Geospatial
เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศเพื่อการจัดการสิ่งแวดล้อมในปัจจุบันมิได้จำกัดเพียงระบบ GIS และภาพถ่ายจากดาวเทียมเท่านั้น หากแต่ครอบคลุมถึงการบูรณาการระหว่างระบบต่าง ๆ ที่ทำหน้าที่เสริมข้อมูลเชิงพื้นที่ในมิติต่าง ๆ ให้สมบูรณ์ยิ่งขึ้น โดยสามารถจัดกลุ่มได้เป็น 4 องค์ประกอบหลัก ดังนี้:
2.1 ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (Geographic Information System: GIS)
GIS เป็นระบบที่ใช้ในการจัดเก็บ จัดการ วิเคราะห์ และแสดงผลข้อมูลเชิงพื้นที่ที่มีความซับซ้อน ทั้งข้อมูลเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ โดยสามารถผนวกข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ และวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ เช่น ความหนาแน่นของประชากรกับการใช้ทรัพยากร การเปลี่ยนแปลงพื้นที่ป่า หรือเขตเสี่ยงภัย เป็นต้น GIS ยังสามารถใช้สร้างแบบจำลองเชิงนิเวศหรือการแพร่กระจายของมลพิษ เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจเชิงนโยบายอย่างมีระบบ
2.2 การสำรวจระยะไกล (Remote Sensing)
เทคโนโลยีการสำรวจระยะไกลโดยใช้ภาพถ่ายดาวเทียมหรือเซนเซอร์ทางอากาศ (เช่น LiDAR, UAV) ช่วยให้สามารถตรวจสอบและติดตามสภาพแวดล้อมในพื้นที่ขนาดใหญ่และเข้าถึงยากได้อย่างต่อเนื่อง ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ NDVI เพื่อประเมินสุขภาพพืช การตรวจจับการบุกรุกป่าไม้ หรือการติดตามการเปลี่ยนแปลงทางชายฝั่งและระดับน้ำทะเล ทั้งนี้สามารถบูรณาการข้อมูล Remote Sensing เข้ากับ GIS เพื่อสร้างแผนที่เปรียบเทียบในเชิงเวลาและพื้นที่
2.3 การสำรวจภาคสนามด้วยเซนเซอร์ (Proximal Sensing)
Proximal Sensing เป็นแนวทางการตรวจวัดข้อมูลสิ่งแวดล้อมในระดับพื้นที่สนามโดยตรง เช่น การติดตั้งเซนเซอร์ตรวจวัดอุณหภูมิ ความชื้น ฝุ่น PM2.5 หรือคุณภาพน้ำ โดยมักใช้ร่วมกับเทคโนโลยี Internet of Things (IoT) และ microcontroller เช่น Arduino หรือ Raspberry Pi ที่สามารถเก็บข้อมูลแบบ real-time และส่งต่อสู่ระบบ GIS เพื่อการวิเคราะห์ทันที Proximal Sensing ช่วยเสริมความแม่นยำและความละเอียดของข้อมูลเชิงพื้นที่ในระดับจุลภาค และมีบทบาทสำคัญในการวิจัยชุมชนหรือพื้นที่เฉพาะทาง
2.4 ระบบกำหนดตำแหน่งบนพื้นโลก (Global Positioning System / Global Navigation Satellite Systems: GPS/GNSS)
GPS และระบบ GNSS อื่น ๆ เช่น GLONASS, Galileo, BeiDou ช่วยให้สามารถระบุตำแหน่งของข้อมูลเชิงพื้นที่ได้อย่างแม่นยำในระดับเซนติเมตร (ในกรณีใช้ RTK) ซึ่งเป็นพื้นฐานสำคัญในการเก็บข้อมูลสนาม การทำแผนที่ความเสี่ยง การติดตามการเคลื่อนไหวของพื้นที่ภูเขาไฟ หรือการประเมินขอบเขตพื้นที่ในงานอนุรักษ์ การใช้ GPS ร่วมกับ GIS และ RS ยังเป็นรากฐานในการสร้างระบบติดตามและเตือนภัยล่วงหน้า (Early Warning Systems) ในด้านสิ่งแวดล้อม
ความหมายของ Proximal Sensing
Proximal Sensing คือ
“การสำรวจหรือการวัดข้อมูลโดยใช้เซนเซอร์หรือเครื่องมือวัดที่ติดตั้งในระยะใกล้กับวัตถุหรือพื้นที่เป้าหมาย โดยมักจะอยู่ในระดับภาคสนามหรือระยะที่ไม่ห่างจากพื้นดินมาก เช่น เซนเซอร์ตรวจอากาศที่ติดตั้งบนเสา, ยานพาหนะ, หรืออากาศยานไร้คนขับ (UAV) ระดับต่ำ”
ต่างจาก Remote Sensing ซึ่งใช้เซนเซอร์จากระยะไกล (เช่น ดาวเทียมหรือเครื่องบิน) Proximal Sensing จึงมีข้อได้เปรียบในด้านความละเอียดสูง ความแม่นยำเฉพาะจุด และความสามารถในการเก็บข้อมูลแบบเรียลไทม์ในระดับภาคสนาม
แนวทางการเรียกชื่อในภาษาไทย
แม้ยังไม่มีคำแปลมาตรฐานในราชบัณฑิตยสถาน แต่ในทางวิชาการสามารถใช้คำต่อไปนี้ได้อย่างเหมาะสมในแต่ละบริบท:
| คำศัพท์ | คำแปลหรือคำอธิบายที่แนะนำ | หมายเหตุ |
|---|---|---|
| Proximal Sensing | การสำรวจระยะใกล้ หรือ การสำรวจภาคสนามด้วยเซนเซอร์ | แนะนำในงานวิชาการ |
| Field-based sensing | การตรวจวัดข้อมูลสนาม | ใช้ในกรณีต้องการสื่อถึงการเก็บข้อมูลเฉพาะจุด |
| In-situ Sensing | การวัดในสถานที่จริง | ใช้ในงานวิทยาศาสตร์สิ่งแวดล้อม |
ตัวอย่างในงานประยุกต์
- การใช้ IoT sensor ตรวจวัดค่าฝุ่นละออง PM2.5 ติดตั้งบนเสาไฟฟ้าในเมือง → เป็น Proximal Sensing
- การใช้ NDVI sensor แบบมือถือ ติดกับโดรนความสูงต่ำเพื่อประเมินสุขภาพพืช → เป็น Proximal Sensing
- การใช้ Soil moisture sensor ฝังในดินเพื่อตรวจวัดความชื้น → ถือเป็น In-situ Sensing
สรุปแนวทางการใช้ในบทความ
ในบทความวิชาการควรใช้คำว่า Proximal Sensing (การสำรวจระยะใกล้) และในวงเล็บอธิบายเพิ่มเติมในครั้งแรกว่า
“หมายถึงการตรวจวัดข้อมูลจากพื้นที่ภาคสนามด้วยเซนเซอร์ที่ติดตั้งในระยะใกล้ โดยอาศัยเทคโนโลยี IoT หรือระบบควบคุมแบบฝังตัว เช่น Arduino, Raspberry Pi ร่วมกับระบบ GPS และการส่งข้อมูลแบบไร้สาย เพื่อวิเคราะห์สภาพแวดล้อมแบบเรียลไทม์”
กรณีศึกษา: ระบบติดตามและจัดการคุณภาพอากาศในเขตเมืองโดยใช้เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศแบบบูรณาการ
1. ภูมิหลังของโครงการ
ในหลายเมืองใหญ่ของประเทศไทย เช่น กรุงเทพฯ และเชียงใหม่ มลพิษทางอากาศจากฝุ่น PM2.5 เป็นปัญหาสำคัญที่ส่งผลกระทบต่อสุขภาพประชาชนและระบบนิเวศอย่างรุนแรง โครงการนี้พัฒนาระบบติดตามคุณภาพอากาศที่ใช้เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศแบบบูรณาการ เพื่อให้ได้ข้อมูลแบบ real-time, location-based, และ spatially-integrated เพื่อใช้ในการตัดสินใจเชิงนโยบายและสร้างความตระหนักรู้ในระดับชุมชน
2. การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศทั้ง 4 องค์ประกอบ
| องค์ประกอบ | การใช้งานในโครงการ |
|---|---|
| 1. GIS | ใช้ในการจัดเก็บและแสดงผลข้อมูลคุณภาพอากาศแบบรายจุด พร้อมสร้างแผนที่แสดงค่าความเข้มข้นของฝุ่นในแต่ละพื้นที่ และวิเคราะห์ความสัมพันธ์กับการใช้ประโยชน์ที่ดิน สภาพจราจร และประชากร |
| 2. Remote Sensing | ใช้ข้อมูลจากดาวเทียมเช่น MODIS หรือ Sentinel-5P (TROPOMI) เพื่อวิเคราะห์ความหนาแน่นของฝุ่นละอองในชั้นบรรยากาศและแหล่งกำเนิดมลพิษในระดับภูมิภาค |
| 3. Proximal Sensing | ติดตั้งเซนเซอร์ตรวจวัด PM2.5, CO2, อุณหภูมิ และความชื้น ณ จุดสำคัญในเมือง เช่น โรงเรียน ตลาด หรือป้ายรถเมล์ โดยใช้เซนเซอร์แบบ low-cost (เช่น PMS5003, DHT22) เชื่อมกับ IoT และส่งข้อมูลขึ้นคลาวด์ |
| 4. GPS/GNSS | กำหนดพิกัดของเซนเซอร์ทั้งหมดอย่างแม่นยำ เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพื้นที่และทำ spatial interpolation เช่น Kriging หรือ IDW เพื่อสร้างแผนที่การกระจายตัวของฝุ่น |
3. ผลลัพธ์ของโครงการ
- พัฒนา แพลตฟอร์มแสดงแผนที่คุณภาพอากาศแบบอินเตอร์แอคทีฟ ที่ประชาชนเข้าถึงได้
- ส่งเสริมการมีส่วนร่วมของชุมชนโดยการ ติดตั้งเซนเซอร์ร่วมกับโรงเรียนหรือองค์กรท้องถิ่น
- ข้อมูลช่วยสนับสนุนนโยบายของเทศบาล เช่น การห้ามเผาในที่โล่ง หรือ การกำหนดเขตควบคุมมลพิษ
- สร้างโมเดลพยากรณ์การกระจายของฝุ่นละอองโดยใช้ Machine Learning ร่วมกับข้อมูลภูมิอากาศ
4. ข้อเสนอแนะเชิงนโยบาย
- ส่งเสริมการสร้าง data governance สำหรับข้อมูลสิ่งแวดล้อมจากประชาชน
- พัฒนามาตรฐานของเซนเซอร์และวิธีการเก็บข้อมูลภาคสนาม
- บูรณาการระบบกับ แผนที่ผังเมือง เพื่อจัดการการใช้ที่ดินและลดแหล่งกำเนิดมลพิษ
กรณีศึกษา: การจัดการป่าไม้และความหลากหลายทางชีวภาพในพื้นที่ป่าชุมชนโดยใช้เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศแบบบูรณาการ
1. ภูมิหลังของโครงการ
พื้นที่ป่าชุมชนในภาคเหนือของประเทศไทย เช่น จังหวัดน่าน เชียงราย และลำพูน เผชิญกับความเสื่อมโทรมจากการบุกรุกพื้นที่ การทำเกษตรเชิงเดี่ยว และภัยพิบัติทางธรรมชาติ โครงการนี้มุ่งสร้างระบบ ติดตาม รักษา และประเมินความหลากหลายทางชีวภาพของป่า ผ่านความร่วมมือของภาคประชาชน นักวิชาการ และหน่วยงานรัฐ โดยใช้เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศทั้ง 4 องค์ประกอบเพื่อให้ได้ข้อมูลครบทุกมิติ
2. การประยุกต์เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศในงานอนุรักษ์ป่า
| องค์ประกอบ | การประยุกต์ใช้ |
|---|---|
| 1. GIS | ใช้ในการวิเคราะห์การใช้ประโยชน์ที่ดิน (land use/land cover) เพื่อวางแผนเขตอนุรักษ์ กำหนดเขตกันชน (buffer zones) และสร้างแบบจำลองเชิงพื้นที่ (e.g., habitat suitability models) สำหรับสัตว์ใกล้สูญพันธุ์ |
| 2. Remote Sensing | ใช้ภาพถ่ายดาวเทียม (เช่น Landsat, Sentinel-2, PlanetScope) เพื่อตรวจจับการเปลี่ยนแปลงพื้นที่ป่าในระยะยาว เช่น การสูญเสีย canopy cover, ความเข้มของพืชพรรณ (NDVI), ความร้อนพื้นผิว (LST) |
| 3. Proximal Sensing | ติดตั้งเซนเซอร์ตรวจวัดความชื้นดิน อุณหภูมิแวดล้อม เสียงสัตว์ป่า หรือการเคลื่อนไหว (ผ่าน passive infrared sensors) โดยเชื่อมต่อกับ IoT เพื่อส่งข้อมูลแบบเรียลไทม์ และใช้ประเมินสุขภาพของระบบนิเวศเฉพาะจุด |
| 4. GPS/GNSS | ใช้ระบุตำแหน่งพรรณไม้หายาก จุดติดตั้งกล้องดักถ่ายสัตว์ (camera trap) และเส้นทางลาดตระเวนของเจ้าหน้าที่ โดยมีความแม่นยำสูงเพื่อการจัดทำแผนที่และฐานข้อมูลร่วมกับ GIS |
3. ผลลัพธ์และประโยชน์เชิงนิเวศและเชิงสังคม
- พบแนวโน้มของการลดลงของพื้นที่ป่าในบางช่วงเวลา โดยสอดคล้องกับฤดูกาลเกษตรในพื้นที่ → ส่งผลให้เกิดการเสนอแผนจัดการ seasonal patrol
- เพิ่มอัตราการพบเห็นสัตว์ป่าหายากบางชนิดในพื้นที่ที่มีการใช้ sensor-based monitoring → เช่น การใช้ไมโครโฟนตรวจวัดเสียงของนกเงือกหรือสัตว์เฉพาะถิ่น
- ข้อมูลที่ได้ถูกนำไปใช้ในการจัดทำ แผนปฏิบัติการอนุรักษ์ความหลากหลายทางชีวภาพระดับท้องถิ่น และปรับปรุงฐานข้อมูลในหน่วยงานด้านทรัพยากรธรรมชาติ
4. การมีส่วนร่วมของชุมชน
- จัดอบรมการใช้แอปพลิเคชันแผนที่เคลื่อนที่ (mobile GIS) ให้แก่ชาวบ้านในการเก็บข้อมูลพืช สัตว์ และสภาพแวดล้อม → เสริมสร้างกระบวนการ citizen science
- ใช้ข้อมูลจากกลุ่มอาสาสมัครชุมชนควบคู่กับข้อมูลดาวเทียม → ทำให้การตัดสินใจมีฐานข้อมูลที่รอบด้าน และเกิดการยอมรับในระดับท้องถิ่น
5. การวิเคราะห์และสังเคราะห์ทางวิชาการ
- โครงการนี้สะท้อนแนวคิด Data-Driven Environmental Governance ที่อิงจากการสังเคราะห์ข้อมูลจากหลายระดับ (scales) และหลายแหล่ง (sources)
- แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของการบูรณาการเทคโนโลยีภูมิสารสนเทศในเชิง interoperability ทั้งในมิติเชิงกายภาพ (physical), ชีวภาพ (biological) และสังคม (community engagement)
6. สรุปบทเรียนเชิงนโยบาย
- เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศสามารถใช้สร้าง ระบบติดตามแบบ proactive สำหรับการอนุรักษ์
- การรวมข้อมูลภาคสนามกับข้อมูลจากอากาศและดาวเทียมช่วยลดความคลาดเคลื่อนและเพิ่มความแม่นยำของการตัดสินใจ
- การเสริมสร้างขีดความสามารถของชุมชนในการใช้เทคโนโลยีจะส่งผลระยะยาวต่อการดูแลป่าไม้อย่างยั่งยืน