บทที่ 4 : 4.1 ลักษณะโครงสร้างแบบเวคเตอร์ (Vector Structure)
บทที่ ๔ โครงสร้างและการนำเข้าข้อมูลในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์
(Chapter 4: GIS Structure and Data Input)
๔.๑ ลักษณะโครงสร้างแบบเวกเตอร์ (Vector Structure)
ระบบเวกเตอร์ (Vector Data Structure) เป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ ซึ่งใช้แสดงข้อมูลเชิงพื้นที่โดยอาศัย ค่าพิกัด (Coordinates) เพื่อระบุตำแหน่งของสิ่งต่าง ๆ บนผิวโลก ข้อมูลเวกเตอร์สามารถแสดงในรูปของ จุด (Point), เส้น (Line or Arc) และ พื้นที่ (Polygon) โดยมีหลักการใช้พิกัด X และ Y เป็นแกนหลักในการอ้างอิงตำแหน่ง และใช้รูปทรงเรขาคณิตเพื่อแสดงลักษณะของวัตถุที่ศึกษา
ข้อมูลในระบบเวกเตอร์มีลักษณะการเชื่อมโยงแบบมีโครงสร้าง กล่าวคือ เส้น (Arc) จะประกอบด้วยชุดของจุดพิกัดที่เชื่อมโยงกัน และหากจุดเริ่มต้นกับจุดสิ้นสุดเชื่อมต่อกัน จะกลายเป็นพื้นที่ปิดที่เรียกว่า โพลีกอน (Polygon) ซึ่งสามารถนำมาใช้ในการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ เช่น ขอบเขตของเขตการปกครอง หรือแปลงที่ดิน
การนำเข้าข้อมูลในระบบเวกเตอร์ (Vector Data Input Methods)
๔.๑.๑ การป้อนข้อมูลประเภทจุด (Point Entities)
การใช้ข้อมูลจุดในการแสดงตำแหน่งของจุดสำคัญในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) มีประโยชน์อย่างมาก เนื่องจากข้อมูลจุดเป็นลักษณะทางภูมิศาสตร์ที่มีตำแหน่งที่ตั้งเฉพาะเจาะจงและไม่มีมิติ ทำให้สามารถระบุพิกัดตำแหน่งที่แน่นอนของวัตถุหรือเหตุการณ์ต่างๆ บนพื้นผิวโลกได้อย่างแม่นยำ เช่น สถานีตรวจวัดอากาศ จุดเกิดอุบัติเหตุ หรือสถานที่สำคัญอื่นๆ
ประโยชน์หลักของการใช้ข้อมูลจุดใน GIS ได้แก่
- การระบุตำแหน่งที่ชัดเจนและแม่นยำ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถค้นหาและวิเคราะห์ตำแหน่งของวัตถุหรือเหตุการณ์ได้อย่างรวดเร็วและถูกต้อง
- การจัดเก็บข้อมูลเชิงคุณลักษณะ (Attribute Data) ที่เกี่ยวข้องกับแต่ละจุด เช่น ชื่อสถานที่ ประเภท หรือค่าทางสถิติ ซึ่งจัดเก็บในตารางคุณลักษณะ (Attribute Table) ทำให้สามารถวิเคราะห์และแสดงข้อมูลเชิงลึกได้
- สนับสนุนการวางแผนและการตัดสินใจ ในหลายสาขา เช่น การจัดการภัยพิบัติ การวางแผนระบบคมนาคม หรือการบริหารจัดการทรัพยากร
- การประยุกต์ใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น การใช้ระบบ GPS ในการเก็บข้อมูลภาคสนาม หรือการใช้ภาพถ่ายดาวเทียมและภาพถ่ายทางอากาศช่วยเพิ่มความรวดเร็วและความแม่นยำในการป้อนข้อมูลจุด
ด้วยคุณสมบัติเหล่านี้ ข้อมูลจุดในระบบ GIS จึงเป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้การจัดการข้อมูลเชิงพื้นที่มีประสิทธิภาพและตอบสนองต่อความต้องการใช้งานในหลากหลายด้านได้อย่างเหมาะสมและแม่นยำ
การป้อนข้อมูลจุดจะใช้ คู่พิกัด X และ Y เพื่อระบุตำแหน่งของสิ่งที่ไม่มีมิติ เช่น สถานีตรวจวัดอากาศ หรือจุดเกิดอุบัติเหตุ จุดแต่ละจุดอาจมีข้อมูลประกอบ เช่น ชื่อ สถานะ ประเภท หรือค่าทางสถิติ ที่จัดเก็บไว้ในตารางคุณลักษณะ (Attribute Table)
ข้อมูลจุดอาจเกิดจากการประมวลผลร่วมกับ ภาพถ่ายทางอากาศ หรือ ภาพถ่ายดาวเทียม (Remote Sensing) ซึ่งสามารถใช้เป็นแหล่งข้อมูลพื้นฐานในการระบุตำแหน่ง หรือใช้ร่วมกับอุปกรณ์ GPS (Global Positioning System) เพื่อสำรวจและนำเข้าพิกัดในภาคสนามอย่างแม่นยำ ในปัจจุบัน การป้อนข้อมูลจุดสามารถทำได้รวดเร็วและแม่นยำมากขึ้นด้วยการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น
- การใช้ ระบบสำรวจระยะไกล (Remote Sensing) เช่น ภาพถ่ายดาวเทียมหรือภาพถ่ายทางอากาศ เพื่อช่วยระบุตำแหน่งและลักษณะของจุด
- การใช้ ระบบกำหนดตำแหน่งบนพื้นโลกด้วยดาวเทียม (Global Positioning System: GPS) ในการเก็บข้อมูลภาคสนาม ซึ่งสามารถนำค่าพิกัดที่ได้มาใช้ในระบบ GIS ได้โดยตรง
ในปัจจุบัน การเชื่อมโยงระหว่าง GIS และ GPS ช่วยให้สามารถนำเข้าข้อมูลจุดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ทั้งในด้านความเร็ว ความละเอียด และความแม่นยำของตำแหน่ง
การใช้ข้อมูลจุด (Point Data) ในการแสดงตำแหน่งของจุดสำคัญในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS)
ถือเป็นแนวทางพื้นฐานและสำคัญในการนำเสนอ ข้อมูลเชิงพื้นที่แบบไม่ต่อเนื่อง (Discrete Spatial Data) โดยเฉพาะสำหรับสิ่งที่มีขนาดเล็กหรือมีลักษณะจำเพาะในเชิงตำแหน่งแต่ไม่มีมิติด้านพื้นที่ชัดเจน เช่น สถานีตรวจวัดอากาศ, โรงพยาบาล, ตำแหน่งอุบัติเหตุ ฯลฯ ซึ่งมี คุณค่าอย่างมากในเชิงการวิเคราะห์, การวางแผน, และ การตัดสินใจเชิงพื้นที่ รายละเอียดของประโยชน์มีดังนี้:
✅ 1. การระบุตำแหน่งที่แม่นยำของวัตถุเฉพาะจุด
ข้อมูลจุดช่วยให้สามารถ ระบุตำแหน่งที่แน่นอน (Absolute Location) ของวัตถุหรือปรากฏการณ์ได้อย่างแม่นยำ ด้วยการใช้พิกัดทางภูมิศาสตร์ (เช่น Latitude, Longitude) เช่น:
- ตำแหน่งของสถานีวัดฝน
- จุดตั้งของหอส่งสัญญาณโทรคมนาคม
- ตำแหน่งบ่อบาดาลหรือจุดเกิดอุบัติเหตุ
การใช้ข้อมูลจุดเช่นนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในกรณีที่ต้อง อ้างอิงตำแหน่งอย่างละเอียดระดับเมตริก โดยเฉพาะในระบบที่ใช้ร่วมกับ GPS หรือ Remote Sensing
✅ 2. การแสดงและจัดทำฐานข้อมูลจุดสำคัญในระดับเมืองและภูมิภาค
GIS ใช้ข้อมูลจุดเพื่อจัดทำ ฐานข้อมูลเชิงพื้นที่ (Geospatial Database) สำหรับ จุดที่เป็นสิ่งอำนวยความสะดวกหรือโครงสร้างพื้นฐาน (Infrastructure Points) เช่น:
- สถานีตำรวจ โรงเรียน โรงพยาบาล
- จุดให้บริการด้านสาธารณสุข
- จุดจำหน่ายสินค้าเกษตร หรือแหล่งท่องเที่ยว
ข้อมูลนี้สามารถนำมาวิเคราะห์ด้าน การเข้าถึงบริการ (Service Accessibility) หรือ การกระจายเชิงพื้นที่ (Spatial Distribution) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
✅ 3. การสนับสนุนการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ (Spatial Analysis)
ข้อมูลจุดช่วยสนับสนุนการวิเคราะห์ GIS ได้หลายรูปแบบ เช่น:
- การวิเคราะห์ระยะทาง (Distance Analysis) เช่น หาจุดที่ใกล้โรงพยาบาลที่สุด
- การวิเคราะห์การกระจุกตัว (Hot Spot Analysis) เช่น จุดอุบัติเหตุที่เกิดซ้ำบ่อย
- การวิเคราะห์ศักยภาพ (Suitability Analysis) เช่น หาตำแหน่งที่เหมาะสมในการตั้งร้านค้าใหม่
ข้อมูลจุดสามารถใช้เป็นทั้ง “แหล่งกำเนิด” และ “จุดอ้างอิง” สำหรับการคำนวณและจำลองในหลายกรณี
✅ 4. การประยุกต์ใช้ในระบบติดตามแบบ Realtime (Real-time GIS)
ข้อมูลจุดยังสามารถใช้ในระบบติดตามแบบเรียลไทม์ เช่น:
- ตำแหน่งของยานพาหนะ (Vehicle Tracking)
- การเคลื่อนที่ของอากาศยานไร้คนขับ (Drone Flight Path)
- การเฝ้าระวังพฤติกรรมฝูงชน (Crowd Monitoring)
ซึ่งเป็นหัวใจของการประยุกต์ GIS ในบริบทของ Smart City, IoT และ Disaster Response
✅ 5. ความง่ายในการจัดเก็บ วิเคราะห์ และแสดงผล
เนื่องจาก ข้อมูลจุดมีโครงสร้างที่เรียบง่าย ใช้เพียงค่าพิกัด X และ Y (หรือ Z ในกรณี 3 มิติ) ทำให้:
- ใช้พื้นที่จัดเก็บน้อยกว่าข้อมูลแบบเส้นหรือพื้นที่
- สามารถเชื่อมโยงกับข้อมูลเชิงคุณลักษณะได้สะดวก
- รองรับการสร้างแผนที่แบบ thematic ที่ใช้สัญลักษณ์ (Symbology) ได้ง่าย เช่น การใช้ขนาดหรือสีของสัญลักษณ์แทนค่าต่าง ๆ
🔎 ตัวอย่างการใช้ข้อมูลจุดในงานภาคสนามและวิจัย
| ประเภทข้อมูลจุด | ตัวอย่างการใช้งาน |
|---|---|
| จุดตรวจวัดสิ่งแวดล้อม | วิเคราะห์คุณภาพอากาศ น้ำ เสียง ในแต่ละตำแหน่ง |
| จุดอ้างอิงเชิงวิศวกรรม | กำหนดจุดควบคุมในการทำแผนที่หรือสำรวจโครงการ |
| จุดให้บริการฉุกเฉิน | วิเคราะห์เวลาเดินทางไปยังจุดเกิดเหตุในแต่ละพื้นที่ |
| จุดเก็บตัวอย่างภาคสนาม | ติดตามการเปลี่ยนแปลงคุณภาพดินหรือพืชพรรณตามเวลา |
📌 บทสรุป
ข้อมูลจุดในระบบ GIS เป็นรูปแบบข้อมูลที่มีโครงสร้างเรียบง่ายแต่ทรงพลังสูง โดยเฉพาะในการวิเคราะห์ที่ต้องอ้างอิงตำแหน่งที่ชัดเจนและเฉพาะเจาะจง การใช้ข้อมูลจุดช่วยให้นักวางแผน วิศวกร และนักวิจัย สามารถ เข้าใจเชิงพื้นที่ได้ลึกซึ้งขึ้น, สื่อสารข้อมูลได้ชัดเจนขึ้น, และ ตัดสินใจได้อย่างแม่นยำมากขึ้น
๔.๑.๒ การป้อนข้อมูลประเภทเส้น (Linear Entities)
ข้อมูลเส้นจะประกอบด้วย จุดพิกัดสองจุดขึ้นไป โดยเชื่อมกันเป็น เส้นตรง, เส้นหักมุม, หรือ เส้นโค้ง เพื่อแทนวัตถุที่มีลักษณะเชิงเส้น เช่น ถนน แม่น้ำ เส้นทางรถไฟ
แต่ละเส้นอาจมีคุณลักษณะเฉพาะ เช่น ชื่อถนน ประเภทแม่น้ำ ความกว้าง หรือทิศทางการไหล การจัดเก็บข้อมูลเส้นอาจใช้ ลักษณะอาร์ค (Arc) ซึ่งเชื่อมโยงจุดพิกัดเป็นชุดเดียวกัน และในกรณีที่เส้นมีความต่อเนื่องกัน จะใช้โครงสร้างแบบ Chain หรือ String โดยมีจุดที่เรียกว่า Node เป็นตำแหน่งที่เส้นหลายเส้นเชื่อมต่อกัน
ในโครงสร้างข้อมูลแบบนี้ ระบบอาจต้องใช้ Pointer หรือ Reference Table เพื่อเชื่อมโยงเส้นต่าง ๆ เข้าด้วยกัน โดยเฉพาะในระบบโครงข่าย (Network Data Structure) เช่น ระบบถนนหรือท่อระบายน้ำ
ข้อมูลเส้นสามารถนำเข้าจากโปรแกรมด้านวิศวกรรม เช่น AutoCAD (DXF File) หรือจาก GPS ที่บันทึกเส้นทางไว้ในรูปแบบ Track และนำเข้ามายังระบบ GIS ได้โดยตรง
การใช้ข้อมูลเส้น (Line Features) ในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS)
มีความสำคัญอย่างยิ่งในการแสดงและวิเคราะห์วัตถุหรือปรากฏการณ์ที่มีลักษณะ แนวยาว หรือ ต่อเนื่องตามเส้นทาง ซึ่งไม่สามารถแทนด้วยจุดหรือต้องการแสดงทิศทาง ความเชื่อมโยง และความสัมพันธ์เชิงโครงข่ายได้อย่างชัดเจน ข้อมูลเส้นจึงเป็นหนึ่งในประเภทของข้อมูลเชิงพื้นที่ที่ขาดไม่ได้ในระบบ GIS ทั้งในระดับท้องถิ่น ระดับเมือง และระดับภูมิภาค
✅ ประโยชน์ของข้อมูลเส้น (Line) ในระบบ GIS
1. การแทนวัตถุเชิงเส้นที่มีมิติแนวยาว (Linear Entities Representation)
ข้อมูลเส้นใช้เพื่อแสดงวัตถุที่มีความยาว เช่น
- ถนน ทางหลวง ทางรถไฟ
- แม่น้ำ ลำคลอง แนวท่อประปา
- แนวสายไฟฟ้า แนวพรมแดนทางการเมือง
- เส้นทางเดินเท้า เส้นทางจักรยาน
การใช้เส้นเหล่านี้ทำให้สามารถวิเคราะห์ตำแหน่ง, ความยาว, และการเชื่อมต่อขององค์ประกอบในพื้นที่ได้อย่างแม่นยำ
2. การวิเคราะห์ระบบเครือข่าย (Network Analysis)
หนึ่งในประโยชน์สำคัญของข้อมูลเส้นคือการสนับสนุนการวิเคราะห์ระบบเครือข่าย (Network-Based GIS) เช่น:
- การคำนวณเส้นทางที่สั้นที่สุด (Shortest Path) เช่น การคำนวณเส้นทางเดินรถหรือการเคลื่อนที่ของหน่วยกู้ภัย
- การวิเคราะห์เวลาเดินทาง (Travel Time Analysis) เช่น ประเมินเวลาการเข้าถึงโรงพยาบาล
- การหาตำแหน่งที่เข้าถึงได้ในระยะเวลาหนึ่ง (Service Area Analysis) เช่น บริเวณที่รถดับเพลิงเข้าถึงได้ภายใน 10 นาที
- การวิเคราะห์จุดตัดและจุดเชื่อมต่อ (Connectivity and Intersection) ในระบบคมนาคมหรือระบบท่อระบายน้ำ
ข้อมูลเส้นจึงมีความสำคัญยิ่งในงาน วางแผนโครงสร้างพื้นฐาน, การขนส่ง, และ วิศวกรรมโยธา
3. การวิเคราะห์ทิศทางและการไหล (Flow and Direction Analysis)
ข้อมูลเส้นสามารถกำหนด ทิศทางการไหล ซึ่งสำคัญในหลายบริบท เช่น:
- การไหลของน้ำในลำคลอง (Hydrological Flow)
- การไหลของจราจร (Traffic Flow)
- การแพร่กระจายของมลพิษตามแนวท่อ (Contaminant Flow)
- การวิเคราะห์ลักษณะเส้นทางการอพยพของสัตว์ (Migration Path)
ในระบบ GIS จะมีการกำหนด ต้นทาง (Start Node) และ ปลายทาง (End Node) ของเส้น เพื่อระบุทิศทางการไหลได้อย่างชัดเจน
4. การวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงพื้นที่และโครงสร้างทางภูมิศาสตร์
ข้อมูลเส้นยังสามารถใช้ในการวิเคราะห์:
- ความเชื่อมโยงของพื้นที่ เช่น การเชื่อมต่อระหว่างหมู่บ้านผ่านเครือข่ายถนน
- การระบุตำแหน่งสัมพัทธ์ เช่น จุดตัดของถนน จุดแยก หรือระยะห่างระหว่างสองเส้น
- การเปรียบเทียบความหนาแน่นของโครงข่าย เช่น พื้นที่เมืองที่มีโครงข่ายถนนหนาแน่นกับพื้นที่ชนบท
5. การแสดงผลเชิงแผนที่และการสร้างเลเยอร์ข้อมูล
ในทางแผนที่วิทยา (Cartography) การใช้ข้อมูลเส้นช่วยในการ:
- แสดงรายละเอียดของโครงสร้างภูมิประเทศและโครงสร้างพื้นฐาน
- การกำหนดประเภทเส้นด้วย สัญลักษณ์ (Line Symbolization) เช่น ขนาด ความหนา สี หรือรูปแบบเส้น (เส้นทึบ เส้นประ)
- การแสดง ระดับถนน (Hierarchy), ทิศทางการจราจร, หรือ สถานะการก่อสร้าง
ระบบ GIS สามารถซ้อนทับ (Overlay) ข้อมูลเส้นกับข้อมูลประเภทอื่น เช่น พื้นที่ (Polygon) หรือจุด (Point) เพื่อการวิเคราะห์เชิงซ้อนที่ลึกยิ่งขึ้น
🧾 ตัวอย่างการใช้ข้อมูลเส้นในงานประยุกต์
| สาขา | ตัวอย่างการใช้งานข้อมูลเส้น |
|---|---|
| การวางผังเมือง | วิเคราะห์โครงข่ายถนน เส้นทางขนส่งสาธารณะ |
| สิ่งแวดล้อม | การไหลของน้ำในลุ่มน้ำ การกระจายมลพิษ |
| การเกษตร | วางแนวท่อชลประทานหรือระบบน้ำหยด |
| ความปลอดภัย | การวิเคราะห์เส้นทางอพยพในภัยพิบัติ |
| โลจิสติกส์ | การวางเส้นทางขนส่งสินค้าที่มีประสิทธิภาพ |
📌 บทสรุป
ข้อมูลเส้น (Line Features) ในระบบ GIS เป็นโครงสร้างที่มีบทบาทสำคัญในการแทนวัตถุที่มีมิติในแนวยาว ช่วยสนับสนุนการวิเคราะห์เชิงโครงข่าย ทิศทาง และการไหล การใช้ข้อมูลเส้นช่วยให้นักวางแผน วิศวกร และนักวิจัยสามารถวิเคราะห์เชิงพื้นที่ได้อย่างลึกซึ้งและแม่นยำ ส่งเสริมการตัดสินใจที่อิงกับข้อมูลเชิงตำแหน่งอย่างแท้จริง
๔.๑.๓ การป้อนข้อมูลประเภทพื้นที่ (Area Entities)
ข้อมูลพื้นที่หรือ Polygon ใช้สำหรับแทนสิ่งที่มีขอบเขตชัดเจน เช่น พื้นที่เกษตร พื้นที่ป่า เขตการปกครอง โดยประกอบด้วย จุดยอด (Vertex) หลายจุดที่เชื่อมต่อกันเป็นเส้นรอบวง และปิดเป็นขอบเขต
ในการป้อนข้อมูลโพลีกอน จะอาศัยจุด Node และจุด Vertex เพื่อสร้างขอบเขต และต้องจัดเก็บข้อมูลเกี่ยวกับ รูปร่างของพื้นที่ (Shape), ความใกล้เคียง (Neighbourhood) และ โครงสร้างชั้นข้อมูล (Hierarchy) เพื่อใช้ในการวิเคราะห์เชิงภูมิศาสตร์และทางทฤษฎีแผนที่ (Topology)
ในเชิงโครงสร้าง มีวิธีการป้อนข้อมูลหลัก ๒ วิธี ได้แก่:
- Point List Structure: บันทึกคู่พิกัดของทุกจุดในแต่ละโพลีกอนลงในตาราง แต่มีข้อจำกัดเมื่อพื้นที่มีจุดพิกัดร่วมกัน อาจทำให้ข้อมูลซ้ำซ้อนและยากต่อการปรับปรุง
- Common Point Dictionary Structure: แยกฐานข้อมูลออกเป็น ๒ ส่วน คือ (1) ตารางจุดพิกัดทั้งหมด และ (2) ตารางที่อธิบายว่าแต่ละโพลีกอนประกอบด้วยจุดใดบ้าง วิธีนี้ช่วยให้การแก้ไขขอบเขตโพลีกอนทำได้ง่ายขึ้นและลดความซ้ำซ้อนของข้อมูล
ในกรณีที่ข้อมูลมีความซับซ้อน เช่น เขตที่มีรูปร่างไม่แน่นอน หรือมีพื้นที่แทรกซ้อน (Islands or Holes) จะใช้โครงสร้างแบบ Chain-Node Topology เพื่อให้สามารถแสดงลักษณะทางพื้นที่ได้อย่างแม่นยำและสนับสนุนการวิเคราะห์เชิงพื้นที่อย่างมีประสิทธิภาพ
การใช้ข้อมูลพื้นที่ หรือโพลีกอน (Polygon Data) ในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS)
ถือเป็นองค์ประกอบสำคัญในการแทนวัตถุที่มีขอบเขตชัดเจนและครอบคลุมพื้นที่จริงบนผิวโลก โดยข้อมูลประเภทนี้มีบทบาทอย่างยิ่งในการแสดงลักษณะทางกายภาพ กฎหมาย หรือการบริหารจัดการในระดับพื้นที่ การวิเคราะห์เชิงวิชาการของประโยชน์การใช้ข้อมูลโพลีกอนในระบบ GIS ดังนี้:
✅ 1. การแทนขอบเขตของวัตถุเชิงพื้นที่ (Representation of Spatial Extents)
ข้อมูลโพลีกอนใช้สำหรับแทน วัตถุที่มีขนาดและขอบเขตชัดเจน เช่น:
- พื้นที่ป่าไม้ พื้นที่เพาะปลูก พื้นที่น้ำท่วม
- เขตการปกครอง เช่น ตำบล อำเภอ จังหวัด
- แปลงที่ดิน เขตเทศบาล เขตแนวกันชน
- พื้นที่สิ่งปลูกสร้าง เช่น อาคาร สนามกีฬา โรงงาน
การใช้โพลีกอนทำให้สามารถวิเคราะห์ พื้นที่ (Area), รูปร่าง (Shape), และ เส้นรอบวง (Perimeter) ได้อย่างแม่นยำ
✅ 2. การวิเคราะห์พื้นที่ (Area-Based Analysis)
ข้อมูลโพลีกอนสนับสนุนการวิเคราะห์พื้นที่ในเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ เช่น:
- การคำนวณพื้นที่ (Area Calculation): เช่น พื้นที่การใช้ที่ดินประเภทต่าง ๆ
- การเปรียบเทียบเชิงพื้นที่ (Spatial Comparison): เช่น การเปลี่ยนแปลงของพื้นที่ป่าไม้ในช่วง 10 ปี
- การประเมินผลกระทบทางสิ่งแวดล้อม (EIA): โดยวิเคราะห์ขอบเขตพื้นที่ที่ได้รับผลกระทบ
- การวิเคราะห์ความหนาแน่นของข้อมูล (Density Analysis): เช่น ประชากรต่อพื้นที่
✅ 3. การกำหนดเขตเพื่อการวางแผนและการบริหารจัดการ (Zoning and Planning)
ข้อมูลโพลีกอนมีบทบาทใน การกำหนดนโยบายและการใช้ประโยชน์พื้นที่ (Land Use Zoning) เช่น:
- การกำหนดเขตพื้นที่สีเขียว เขตอุตสาหกรรม เขตที่อยู่อาศัย
- การวางผังเมือง (Urban Planning)
- การบริหารจัดการทรัพยากร เช่น เขตป่าสงวน เขตลุ่มน้ำ เขตอนุรักษ์
- การวางแผนใช้ประโยชน์ที่ดินในโครงการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน
✅ 4. การซ้อนทับข้อมูล (Overlay Analysis)
หนึ่งในความสามารถที่สำคัญของระบบ GIS คือ การวิเคราะห์แบบซ้อนทับ (Overlay Analysis) ซึ่งมักใช้ข้อมูลโพลีกอนเป็นพื้นฐาน เช่น:
- การซ้อนทับชั้นข้อมูลการใช้ที่ดินกับชั้นข้อมูลเขตน้ำท่วม เพื่อประเมินความเสี่ยง
- การรวมเขตข้อมูลจากหลายชั้น เช่น เขตไฟป่า + เขตชุมชน = เขตเสี่ยงภัย
- การตัดกัน (Intersect), รวมกัน (Union), หักลบกัน (Erase) ของข้อมูลโพลีกอน เพื่อสร้างชุดข้อมูลใหม่สำหรับการวิเคราะห์เฉพาะ
✅ 5. การแสดงผลเชิงแผนที่ (Cartographic Representation)
ในด้านการทำแผนที่ (Cartography) ข้อมูลโพลีกอนช่วยให้สามารถ:
- แสดงพื้นที่ด้วย สี, เฉดสี, หรือสัญลักษณ์พื้นที่
- สร้างแผนที่ thematic เช่น แผนที่การใช้ที่ดิน, แผนที่ประชากร
- แสดงเขตที่มีขอบเขตซับซ้อน เช่น เขตการเลือกตั้ง หรือเขตเศรษฐกิจพิเศษ
🧾 ตัวอย่างการใช้ข้อมูล Polygon ในภาคสนามและภาครัฐ
| ภาคส่วน / สาขา | การใช้ข้อมูลโพลีกอน |
|---|---|
| การเกษตร | การวิเคราะห์แปลงเพาะปลูก, พื้นที่เหมาะสมกับพืชแต่ละชนิด |
| สิ่งแวดล้อม | การประเมินพื้นที่เสื่อมโทรม, เขตกันชน, เขตอนุรักษ์ |
| การปกครอง | การบริหารพื้นที่ตำบล/อำเภอ, เขตเลือกตั้ง |
| สาธารณสุข | กำหนดพื้นที่ให้บริการของโรงพยาบาลตามรัศมีการเข้าถึง |
| วิศวกรรม | การออกแบบพื้นที่สำหรับสร้างอาคาร, ถนน, ระบบชลประทาน |
📌 บทสรุป
ข้อมูลโพลีกอน (Polygon Features) มีความสำคัญในระบบ GIS เนื่องจากสามารถแสดงวัตถุที่มีมิติพื้นที่ได้อย่างชัดเจน รองรับการวิเคราะห์ด้านการใช้ที่ดิน การวางแผนเชิงพื้นที่ การบริหารจัดการทรัพยากร และการแสดงผลในแผนที่เพื่อการสื่อสารเชิงวิชาการและนโยบาย
ข้อมูลประเภทนี้เชื่อมโยงกับข้อมูลเชิงคุณลักษณะ (Attribute Data) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสามารถนำไปวิเคราะห์เชิงพื้นที่ขั้นสูง เช่น Suitability Modeling, Change Detection และ Scenario Planning
บทสรุป
โครงสร้างแบบเวกเตอร์เป็นรูปแบบข้อมูลที่มีความแม่นยำในการแสดงตำแหน่ง และสามารถรองรับการเชื่อมโยงกับข้อมูลเชิงคุณลักษณะได้ดี การป้อนข้อมูลแบบเวกเตอร์ไม่เพียงแต่ต้องคำนึงถึงพิกัดและรูปร่างเท่านั้น แต่ยังต้องจัดโครงสร้างข้อมูลให้มีลักษณะทาง Topology เพื่อใช้ในการวิเคราะห์ทางภูมิศาสตร์ขั้นสูงอย่างเหมาะสม
ข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในการจัดเก็บข้อมูลแบบ Simple Polygon
ในการจัดเก็บข้อมูลเชิงพื้นที่ในรูปแบบ Simple Polygon ซึ่งเป็นรูปหลายเหลี่ยมปิดที่ไม่มีการซ้อนทับหรือมีรูพรุน (holes) ภายในนั้น อาจเกิดข้อผิดพลาดขึ้นได้ในระหว่างกระบวนการ การดิจิไทซ์ (Digitizing) ขอบเขตของแต่ละโพลีกอน โดยเฉพาะเมื่อมีการจัดเก็บขอบเขตที่ ติดต่อกันระหว่างพื้นที่หลายแผ่น (adjacent polygons) จำเป็นต้องมีการระบุเส้นขอบเขตซ้ำกันอย่างแม่นยำ หากทำได้ไม่ดี อาจส่งผลให้เกิดปัญหาเชิงโครงสร้างของข้อมูล ดังนี้:
ข้อผิดพลาดที่พบบ่อย ได้แก่
- “Gap” คือ ช่องว่างระหว่างขอบเขตของโพลีกอนที่ควรจะติดกัน
- “Sliver” คือ ช่องว่างแคบ ๆ ที่เกิดจากการลากเส้นขอบเขตซ้อนกันอย่างไม่สมบูรณ์
- “Dead Ends” คือ เส้นขอบเขตที่ลากแล้วไม่สมบูรณ์ ไม่เชื่อมกลับไปยังจุดเริ่มต้น ทำให้ไม่สามารถสร้างโพลีกอนที่ปิดได้
- “Weird Polygon” คือ รูปร่างของโพลีกอนที่มีลักษณะผิดปกติ เช่น เส้นตัดกันเองภายในโพลีกอน หรือมีจุดพิกัดเกินกว่าความจำเป็น ส่งผลต่อความแม่นยำของการวิเคราะห์
ข้อผิดพลาดเหล่านี้ ส่งผลโดยตรงต่อความถูกต้องของข้อมูลพื้นที่ ทั้งในแง่ของ ค่าพื้นที่คำนวณ, การวิเคราะห์ซ้อนทับ (Overlay Analysis) และ การเชื่อมโยงกับข้อมูลเชิงคุณลักษณะ (Attribute Data)
เพื่อป้องกันและลดข้อผิดพลาดในการดิจิไทซ์ ควรมีการ กำหนดค่าความคลาดเคลื่อน (Tolerance) ที่เหมาะสมสำหรับการแปลงค่าพิกัด และตั้งค่าการ เชื่อมต่ออัตโนมัติ (Snap Tolerance) ให้ระบบสามารถล็อกจุดพิกัดที่อยู่ใกล้กันให้เชื่อมต่อกันโดยอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยให้สามารถปิดเส้นรอบวงของโพลีกอนอย่างสมบูรณ์ และลดความเสี่ยงจากการเกิด Gap หรือ Sliver ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
นอกจากนี้ โปรแกรม GIS สมัยใหม่ เช่น ArcGIS และ QGIS ยังมีเครื่องมืออัตโนมัติสำหรับการตรวจสอบและแก้ไขข้อผิดพลาดของโครงสร้างโพลีกอน เช่น Topology Rules Validation และ Geoprocessing Tools ที่ช่วยยกระดับคุณภาพของข้อมูลที่ใช้ในการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ได้เป็นอย่างดี
การวิเคราะห์เชิงวิชาการเกี่ยวกับ ข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในระหว่างกระบวนการดิจิไทซ์:
⚠️ ข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นในการดิจิไทซ์
1. ข้อผิดพลาดทางโครงสร้างเชิงพื้นที่ (Topological Errors)
เกิดจากการจัดเก็บข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกับหลักการโทโพโลยี เช่น:
- เส้นไม่เชื่อมต่อ (Dangling Node): จุดปลายของเส้นไม่มีการเชื่อมกับเส้นอื่น ทั้งที่ควรเชื่อมต่อ เช่น เส้นถนนขาดช่วง
- เส้นไขว้กันโดยไม่ได้เชื่อม (Pseudo-node): เส้นตัดกัน แต่ไม่ได้กำหนดให้เป็นจุดเชื่อม
- พื้นที่ไม่ปิด (Unclosed Polygon): การลากเส้นขอบเขตไม่สมบูรณ์ ไม่สามารถสร้างโพลีกอนได้
- ซ้อนทับหรือมีช่องว่าง (Overlaps and Gaps) ระหว่างโพลีกอนที่ควรเชื่อมติดกัน
2. ข้อผิดพลาดจากความแม่นยำของพิกัด (Positional Accuracy Errors)
ความคลาดเคลื่อนในการระบุพิกัดอาจเกิดจาก:
- ความละเอียดของแผนที่ต้นฉบับ: ยิ่งมาตราส่วนเล็ก ความแม่นยำของพิกัดยิ่งต่ำ
- คุณภาพของเครื่องมือ: เช่น เครื่องสแกน, เมาส์ หรือแท็บเล็ตกราฟิก
- การตั้งค่าพิกัด (Georeferencing) ที่ไม่ตรงกับระบบพิกัดของข้อมูลอื่น ส่งผลต่อการวิเคราะห์ซ้อนทับ
3. ข้อผิดพลาดจากผู้ปฏิบัติงาน (Operator-Induced Errors)
เกิดจากความไม่สม่ำเสมอของผู้ดิจิไทซ์ เช่น:
- การลากเส้นไม่สอดคล้องกับขอบเขตจริง
- การใส่จุดมากเกินไป หรือขาดจุดสำคัญ
- การไม่ใช้เครื่องมือ Snap หรือการปรับค่า Tolerance อย่างเหมาะสม
4. ข้อผิดพลาดด้านความสัมพันธ์เชิงเนื้อหา (Semantic Errors)
แม้ข้อมูลจะถูกดิจิไทซ์ได้อย่างแม่นยำในเชิงตำแหน่ง แต่หากข้อมูลเชิงคุณลักษณะ (Attribute Data) ไม่ถูกต้อง เช่น:
- ใส่รหัสประเภทการใช้ที่ดินผิด
- พิมพ์ชื่อสถานที่ผิด
- ลิงก์ข้อมูลกับตารางคุณลักษณะไม่ตรงกัน
ย่อมทำให้การวิเคราะห์ภายหลังเกิดความคลาดเคลื่อนในเชิงนัยยะ
🛠️ แนวทางลดความผิดพลาดในการดิจิไทซ์
- กำหนด Tolerance และ Snap อย่างเหมาะสม เพื่อลดช่องว่างหรือการตัดกันของเส้น
- ใช้แผนที่ต้นฉบับที่มีมาตราส่วนเหมาะสม เช่น 1:10,000 – 1:25,000 สำหรับงานภูมิประเทศ
- ฝึกฝนความชำนาญของผู้ปฏิบัติงาน พร้อมจัดทำคู่มือดิจิไทซ์ที่เป็นมาตรฐาน
- ใช้เครื่องมือ Topology Rules Validation ตรวจสอบข้อผิดพลาดทางโครงสร้าง
- ทบทวนและตรวจสอบข้อมูลหลังการป้อน (Quality Control) อย่างสม่ำเสมอ
การแก้ไขความผิดพลาดในกระบวนการดิจิไทซ์ (Digitizing Error Correction)
กระบวนการดิจิไทซ์เป็นขั้นตอนสำคัญในการแปลงข้อมูลจากแผนที่หรือภาพถ่ายเป็นข้อมูลเชิงตัวเลขในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) แต่ในระหว่างกระบวนการนี้มักเกิดข้อผิดพลาดที่ส่งผลต่อความถูกต้องของข้อมูลเชิงพื้นที่ เช่น การลากเส้นไม่ต่อเนื่อง การเกิดช่องว่าง (Gap) หรือเส้นซ้อนทับผิดปกติ (Sliver, Weird Polygon) ซึ่งจำเป็นต้องได้รับการแก้ไขอย่างเป็นระบบเพื่อให้ข้อมูลมีความน่าเชื่อถือและพร้อมใช้งาน
แนวทางการแก้ไขความผิดพลาดในกระบวนการดิจิไทซ์ประกอบด้วย
- การตั้งค่าความน่าเชื่อถือของข้อมูล (Tolerance)
การกำหนดค่า Tolerance ช่วยลดความคลาดเคลื่อนจากการลากเส้นหรือจุดที่ไม่แม่นยำ โดยโปรแกรม GIS จะช่วยปรับตำแหน่งให้ใกล้เคียงกันมากขึ้น ลดปัญหาช่องว่างหรือเส้นขาดระหว่างองค์ประกอบข้อมูล - การใช้ฟังก์ชันการเชื่อมต่ออัตโนมัติ (Snap)
การตั้งค่าระยะการเชื่อมต่อ (Snap Distance) ช่วยให้จุดหรือเส้นที่อยู่ใกล้กันสามารถเชื่อมต่อกันได้โดยอัตโนมัติ ทำให้เส้นขอบเขตของโพลีกอนปิดสนิท ลดปัญหาการเกิดช่องว่างและเส้นซ้อนทับที่ไม่พึงประสงค์ - การตรวจสอบและแก้ไขข้อมูลหลังการดิจิไทซ์
ใช้เครื่องมือในโปรแกรม GIS เพื่อตรวจสอบความสมบูรณ์ของข้อมูล เช่น การหาช่องว่าง (Gap Analysis) การตรวจสอบความซ้อนทับ (Topology Check) และการแก้ไขข้อผิดพลาดที่พบอย่างเป็นระบบ - การแบ่งงานและปรับปรุงกระบวนการอย่างต่อเนื่อง
การแบ่งโครงการดิจิไทซ์ออกเป็นส่วนย่อย ๆ และปรับปรุงแก้ไขทีละขั้นตอนช่วยลดความผิดพลาดสะสม และเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการข้อมูล - การฝึกอบรมและพัฒนาทักษะบุคลากร
การเตรียมความพร้อมและเพิ่มพูนทักษะให้กับผู้ปฏิบัติงานดิจิไทซ์ ช่วยลดข้อผิดพลาดจากการป้อนข้อมูลและเพิ่มความแม่นยำของข้อมูล
สรุป
การแก้ไขความผิดพลาดในกระบวนการดิจิไทซ์ต้องอาศัยการตั้งค่าความน่าเชื่อถือและการเชื่อมต่ออัตโนมัติในโปรแกรม GIS รวมถึงการตรวจสอบและแก้ไขข้อมูลอย่างเป็นระบบ ควบคู่กับการแบ่งงานและพัฒนาทักษะบุคลากร เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงพื้นที่ที่ถูกต้องและพร้อมใช้งานในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์อย่างมีประสิทธิภาพ
📌 บทสรุป
กระบวนการดิจิไทซ์ แม้จะดูเหมือนเป็นขั้นตอนพื้นฐานในระบบ GIS แต่หากดำเนินการโดยขาดความระมัดระวัง อาจนำไปสู่ ข้อผิดพลาดที่ส่งผลกระทบต่อคุณภาพของข้อมูล ทั้งในด้านตำแหน่ง รูปร่าง ความสัมพันธ์เชิงโครงสร้าง และการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ในขั้นสูง การวางแผนที่ดี การตั้งค่าระบบอย่างเหมาะสม และการตรวจสอบข้อมูลหลังการป้อนจึงเป็นปัจจัยสำคัญที่ช่วยลดความผิดพลาดและยกระดับคุณภาพของฐานข้อมูล GIS
การจัดการกับข้อมูลเก่าในกระบวนการดิจิไทซ์ (Managing Legacy Data in the Digitizing Process)
ถือเป็นขั้นตอนสำคัญในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) โดยเฉพาะในกรณีที่องค์กรต้องการนำข้อมูลจากแหล่งเดิม เช่น แผนที่กระดาษ แผนที่ภูมิประเทศแบบแอนะล็อก หรือเอกสารแผนที่เก่าทางกายภาพ มาแปลงให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัลเพื่อการใช้งาน การวิเคราะห์ หรือการจัดเก็บระยะยาว ในเชิงวิชาการ การจัดการข้อมูลเก่าดังกล่าวต้องมีการดำเนินงานอย่างเป็นระบบและแม่นยำ ดังนี้:
✅ 1. การประเมินคุณภาพและความเหมาะสมของข้อมูลเดิม (Data Source Evaluation)
ก่อนเริ่มกระบวนการดิจิไทซ์ ควรมีการประเมินคุณภาพของข้อมูลต้นฉบับ โดยพิจารณาจาก:
- ความถูกต้องทางตำแหน่ง (Positional Accuracy): ตรวจสอบว่าแผนที่เดิมมีมาตราส่วนที่เหมาะสมหรือไม่ เช่น 1:25,000 หรือ 1:50,000
- ความสมบูรณ์ของข้อมูล (Completeness): มีขอบเขตพื้นที่ครบถ้วนหรือไม่ มีสัญลักษณ์ทางแผนที่แสดงไว้อย่างชัดเจนหรือไม่
- ความสอดคล้องเชิงเวลา (Temporal Consistency): ข้อมูลเป็นปัจจุบันเพียงใด จำเป็นต้องอัปเดตหรือเปรียบเทียบกับข้อมูลใหม่หรือไม่
หากข้อมูลเก่ามีความคลาดเคลื่อนสูง อาจจำเป็นต้อง ปรับปรุงก่อนนำเข้า หรือ จัดระดับคุณภาพของข้อมูล (Data Quality Classification)
✅ 2. การเตรียมเอกสารก่อนสแกนและดิจิไทซ์ (Preparation for Digitization)
- ทำความสะอาดแผนที่กระดาษ ปรับปรุงให้เรียบ และเตรียม เอกสารแสดงระบบพิกัด (Coordinate Grid) หากไม่มี
- ทำการ สแกน (Scanning) แผนที่ด้วยความละเอียดที่เหมาะสม เช่น 300–600 DPI ขึ้นอยู่กับรายละเอียด
- จัดเก็บไฟล์ภาพในรูปแบบมาตรฐาน เช่น TIFF หรือ GeoTIFF เพื่อความคมชัดและสามารถใช้งานในโปรแกรม GIS ได้
✅ 3. การระบุระบบพิกัดและการกำหนดค่าทางภูมิศาสตร์ (Georeferencing)
ขั้นตอนนี้เป็นหัวใจของการจัดการข้อมูลเก่า โดยนำภาพแผนที่ที่ได้จากการสแกนมา ผูกเข้ากับระบบพิกัดภูมิศาสตร์ (Georeferencing) โดยใช้ข้อมูลที่เป็น “จุดควบคุมภาคพื้น (Ground Control Points – GCPs)” เช่น จุดตัดของเส้นลองจิจูด–ละติจูด หรือจุดพิกัดที่ทราบค่าจริง
โปรแกรม GIS เช่น QGIS หรือ ArcGIS มีเครื่องมือ Georeferencing ที่ช่วยปรับแนว ตรงขนาด หมุน และดึงยืดภาพเพื่อให้พิกัดสอดคล้องกับระบบอ้างอิง เช่น WGS84, UTM, หรือ Indian 1975
✅ 4. การดิจิไทซ์ข้อมูลจากภาพแผนที่ (On-screen Digitizing)
- หลังการ Georeferencing สามารถ เริ่มกระบวนการดิจิไทซ์บนหน้าจอคอมพิวเตอร์ (Heads-up Digitizing) โดยเลือก Feature ที่ต้องการ เช่น เส้นถนน แม่น้ำ เขตการปกครอง
- ควรกำหนดค่า Snapping, Tolerance, และ Topology Rules เพื่อป้องกันข้อผิดพลาดทางโครงสร้าง เช่น Gap, Overlap หรือ Dangling Line
- สามารถแยกเลเยอร์ตามประเภทข้อมูล เช่น ถนน อาคาร พื้นที่เกษตร เพื่อความเป็นระเบียบในการจัดการ
✅ 5. การจัดการข้อมูลเชิงคุณลักษณะ (Attribute Data Integration)
ข้อมูลเก่าอาจไม่มีตารางคุณลักษณะ (Attribute Table) ที่ชัดเจน จำเป็นต้อง:
- สร้างตารางข้อมูลใหม่ โดยอ้างอิงจากคำอธิบาย สัญลักษณ์ หรือเอกสารแนบของแผนที่เก่า
- เชื่อมโยงข้อมูลด้วยการ Digitize Text Entity หรือใช้ OCR (Optical Character Recognition) สำหรับข้อมูลที่เป็นตัวอักษร
- กำหนดรหัสแทนข้อมูล (Code System) เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับการวิเคราะห์เชิง GIS
✅ 6. การตรวจสอบและควบคุมคุณภาพ (Quality Control: QA/QC)
กระบวนการนี้ควรรวมถึง:
- การตรวจสอบความถูกต้องของตำแหน่งและคุณลักษณะ
- การใช้เครื่องมือ Topology Validation ตรวจจับข้อผิดพลาด
- การเปรียบเทียบกับข้อมูลอ้างอิงภาคสนามหรือข้อมูลสมัยใหม่ (เช่น ภาพถ่ายดาวเทียม)
📌 บทสรุป
การจัดการกับข้อมูลเก่าในการดิจิไทซ์ ไม่ใช่เพียงแค่การแปลงแผนที่กระดาษให้กลายเป็นไฟล์ดิจิทัลเท่านั้น แต่ยังต้องคำนึงถึง ความถูกต้องเชิงภูมิศาสตร์, ความสมบูรณ์ของข้อมูล, และ ความสามารถในการใช้งานต่อยอดในระบบ GIS การดำเนินงานดังกล่าวจึงต้องมีมาตรฐาน มีขั้นตอนชัดเจน และมีการตรวจสอบคุณภาพอย่างเป็นระบบ
Template ตารางข้อมูลสำหรับการดิจิไทซ์ข้อมูลแผนที่เก่า (Attribute Table Template for Digitizing Legacy Maps) ที่สามารถใช้ร่วมกับข้อมูลเวกเตอร์ที่แปลงมาจากแผนที่กระดาษ เช่น ข้อมูลถนน, พื้นที่ป่า, แปลงที่ดิน, เขตการปกครอง ฯลฯ ซึ่งสามารถนำเข้าใช้ในโปรแกรม GIS เช่น QGIS หรือ ArcGIS ได้ทันที
📋 ตารางข้อมูลสำหรับการดิจิไทซ์ข้อมูลแผนที่เก่า
| Field Name | Data Type | Description |
|---|---|---|
FID | Integer (Auto) | หมายเลขประจำแถวข้อมูล (Feature ID) |
Feature_Type | Text (50) | ประเภทของข้อมูลที่ดิจิไทซ์ เช่น ถนน, แม่น้ำ, เขตการปกครอง |
Feature_Name | Text (100) | ชื่อสถานที่หรือชื่อเฉพาะ เช่น ชื่ออำเภอ, ชื่อแม่น้ำ |
Map_Sheet | Text (20) | หมายเลขระวางแผนที่ (Map Sheet No.) จากแผนที่ต้นฉบับ |
Source_Map_Year | Integer | ปีที่แผนที่ต้นฉบับถูกจัดทำหรือพิมพ์ |
Digitized_Date | Date | วันที่เริ่มดิจิไทซ์ |
Digitized_By | Text (50) | ชื่อผู้ปฏิบัติงานดิจิไทซ์ |
Geometry_Type | Text (10) | ประเภทเรขาคณิตของข้อมูล: Point / Line / Polygon |
Accuracy_Level | Text (20) | ระดับความแม่นยำของข้อมูล เช่น Low / Medium / High (ตามมาตรฐานแผนที่) |
Validation_Status | Text (20) | สถานะการตรวจสอบข้อมูล เช่น Draft, Validated, Approved |
Notes | Text (255) | หมายเหตุอื่น ๆ เช่น ข้อสังเกต, ความคลาดเคลื่อนที่พบ |
🛠️ แนวทางการใช้งาน
- ฟิลด์
Feature_TypeและFeature_Nameเหมาะสำหรับการสร้าง Symbology ใน GIS เช่น แสดงถนนด้วยเส้นสีน้ำเงิน แสดงพื้นที่ป่าด้วยสีเขียว - ฟิลด์
Source_Map_Yearมีประโยชน์ในการ วิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงเชิงเวลา (Temporal Change Analysis) - ฟิลด์
Accuracy_LevelและValidation_Statusใช้สำหรับ ควบคุมคุณภาพข้อมูล (QA/QC) โดยเฉพาะเมื่อต้องมีการเปรียบเทียบกับข้อมูลจากแหล่งอื่น - ฟิลด์
Notesใช้บันทึกปัญหาเฉพาะที่พบในแต่ละรายการ เช่น “พื้นที่ขาดหายจากแผนที่ต้นฉบับ”, “แปลงมีเส้นขอบไม่ปิด” เป็นต้น
📌 การประยุกต์ใช้งานในระบบ GIS
เมื่อนำเข้าตารางนี้ในระบบ GIS:
- สามารถเชื่อมกับชั้นข้อมูลเวกเตอร์ (Vector Layer) ได้ทันที เช่น Polygon ของพื้นที่ป่า
- สามารถใช้สร้างแผนที่เชิงสารสนเทศ (Thematic Map) โดยแสดงข้อมูลจำแนกตามปีที่จัดทำแผนที่ (
Source_Map_Year) หรือประเภทของพื้นที่ (Feature_Type) - เหมาะสำหรับงาน จัดการแผนที่ประวัติศาสตร์, งานวิเคราะห์สิ่งแวดล้อม, หรือ การวางแผนเชิงพื้นที่ย้อนหลัง
กรณีศึกษาการนำ แผนที่เก่าแอนะล็อกมาแปลงเป็นข้อมูล GIS โดยหน่วยงานรัฐในประเทศไทย เป็นตัวอย่างสำคัญของการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศเพื่อ อนุรักษ์ สืบค้น และวิเคราะห์ข้อมูลพื้นที่ย้อนหลัง ตลอดจนเพื่อใช้ประโยชน์ในการวางแผนเชิงพื้นที่อย่างยั่งยืน
🏛️ กรณีศึกษาที่ 1: กรมแผนที่ทหาร (Royal Thai Survey Department – RTSD)
โครงการ:
แปลงแผนที่ภูมิประเทศกระดาษเป็นระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์
รายละเอียด:
กรมแผนที่ทหารได้จัดทำแผนที่ภูมิประเทศกระดาษในมาตราส่วน 1:50,000 มาตั้งแต่ พ.ศ. 2503–2540 โดยครอบคลุมพื้นที่ทั่วประเทศ จำนวนหลายพันระวาง เพื่อใช้ในงานราชการ ความมั่นคง และการพัฒนาประเทศ
ในช่วงหลัง พ.ศ. 2550 ได้เริ่มโครงการแปลงแผนที่ภูมิประเทศในรูปแบบกระดาษเข้าสู่ระบบ GIS โดย:
- สแกนแผนที่ความละเอียดสูง (600 DPI)
- กำหนดพิกัดภูมิศาสตร์ผ่านระบบ Georeferencing
- ดิจิไทซ์โครงสร้างพื้นฐาน เช่น ถนน ทางรถไฟ แม่น้ำ และขอบเขตตำบล
- เชื่อมโยงกับฐานข้อมูลเชิงคุณลักษณะเพื่อสร้างระบบแผนที่เชิงวิเคราะห์
ประโยชน์:
- สนับสนุนการวางแผนผังเมืองและพัฒนาโครงสร้างพื้นฐาน
- ใช้เป็นข้อมูลฐานในการวิเคราะห์ภัยพิบัติและความมั่นคง
- เชื่อมโยงกับระบบภูมิสารสนเทศแห่งชาติ (NSDI)
🌳 กรณีศึกษาที่ 2: กรมป่าไม้ (Royal Forest Department)
โครงการ:
การดิจิไทซ์แผนที่การสำรวจป่าไม้ในอดีตเพื่อวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงพื้นที่ป่า
รายละเอียด:
กรมป่าไม้มีแผนที่เขตป่าสงวน ป่าอนุรักษ์ และป่าเศรษฐกิจ ตั้งแต่ช่วงทศวรรษ 2500–2530 ในรูปแบบแผนที่กระดาษ
ภายใต้โครงการอนุรักษ์ทรัพยากรป่าไม้ ได้มีการ:
- สแกนแผนที่เก่ามาตราส่วน 1:100,000 และ 1:250,000
- ดำเนินการ Digitizing เขตพื้นที่ป่า
- วิเคราะห์ การเปลี่ยนแปลงพื้นที่ป่า (Forest Cover Change) ร่วมกับภาพถ่ายดาวเทียม เช่น LANDSAT, SPOT
- เชื่อมโยงข้อมูลกับระบบป่าไม้ภูมิสารสนเทศ (Forest GIS)
ผลลัพธ์:
- ช่วยวางนโยบายฟื้นฟูป่าไม้
- ติดตามการบุกรุกพื้นที่ป่า
- พัฒนาระบบการรายงานและติดตามผลเชิงพื้นที่ (Monitoring & Evaluation)
🏞️ กรณีศึกษาที่ 3: กรมทรัพยากรน้ำ (Department of Water Resources)
โครงการ:
การแปลงแผนที่แหล่งน้ำจากระบบอนาล็อกเข้าสู่ระบบดิจิทัล
รายละเอียด:
กรมทรัพยากรน้ำมีแผนที่แสดงแหล่งน้ำ หนอง คลอง บึง ตั้งแต่ยุคก่อนมีระบบ GIS โดยข้อมูลเหล่านี้อยู่ในรูปของแผนที่กระดาษ และแผนที่เขียนด้วยมือ (Manuscript Map)
หน่วยงานได้ดำเนินการ:
- สแกนและ Georeference แผนที่ทั้งหมด
- ดิจิไทซ์แนวลำน้ำ เส้นคลอง แหล่งน้ำธรรมชาติ
- เชื่อมโยงข้อมูลกับแบบสอบถามภาคสนาม และรายงานคุณภาพน้ำ
- สร้างระบบ Water Resources GIS Database ใช้ร่วมกับเครื่องมือตัดสินใจ (Decision Support System – DSS)
ประโยชน์:
- วางแผนอนุรักษ์แหล่งน้ำ
- พัฒนาการบริหารจัดการน้ำระดับลุ่มน้ำ
- เชื่อมโยงกับระบบเตือนภัยล่วงหน้า (Early Warning System)
📌 บทสรุปเชิงวิชาการ
การจัดการและแปลง แผนที่เก่า (Legacy Maps) เข้าสู่ระบบ GIS ช่วยให้หน่วยงานของรัฐสามารถ:
- อนุรักษ์ข้อมูลภูมิสารสนเทศทางประวัติศาสตร์
- นำข้อมูลมาใช้วิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงของพื้นที่
- สนับสนุนการวางแผนเชิงนโยบายและการตัดสินใจตามหลักฐาน (Evidence-based Planning)
- สร้างระบบฐานข้อมูลดิจิทัลที่สามารถใช้งานได้ในระยะยาวและแบ่งปันข้อมูลระหว่างหน่วยงาน