รีโมทเซนซิงสำหรับงานติดตามภัยธรรมชาติ
การประยุกต์ใช้ เทคโนโลยีรีโมทเซนซิง (Remote Sensing) ร่วมกับ Image Processing ในการติดตามและวิเคราะห์ พายุเฮอริเคนและภัยธรรมชาติ ผ่านภาพจากดาวเทียมและเรดาร์ ซึ่งเป็นประเด็นที่สามารถนำไปต่อยอดได้ทั้งในเชิงการวิจัย การเรียนการสอน และการประยุกต์ใช้ในงานป้องกันและบรรเทาสาธารณภัย
รีโมทเซนซิง เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในการติดตามพายุ เฮอริเคน ภัยธรรมชาติที่เกิดขึ้น โดยในตัวอย่างนี้
เป็นการติดตาม เฮอริเคน อิสาเบล ที่พัดพาทำให้เกิดดินถล่มที่ North Carolina เมื่อวันที่ 18 กันยายน 2546 ด้วยภาพถ่ายจากดาวเทียม MODIS
นอกจากนี้เราติดตามการเคลื่อนตัวของเมฆ ด้วยภาพเรดาร์ ดังรูปด้านล่างนี้
ถ้าจะนำมาประยุกต์ใช้ประโยชน์ด้วยกระบวนการ Digital Image processing ก็สามารถทำได้ด้วยการ ตรวจหาค่าสะท้อนที่ต้องการ หรือดึงค่ามา เป็นกระบวนการ Image Enhancement ซึ่งต้องศึกษากันต่อไป เพราะเป็นกระบวนการหนึ่งในการจัดการภาพให้เด่นชัดขึ้น
สมมติโจทย์คือ ต้องการดึงค่าเมฆมา โดยใช้ Image processing ในที่นี้ใช้โปรแกรมรีโมทเซนซิง ชื่อ ENVI 4.0
โดยในตัวอย่างนี้ มีภาพถ่ายจากเรดาร์ เราจะทำอย่างไร ที่จะดึงเฉพาะค่าเมฆออกมาได้ จากภาพ
ในตัวอย่างนี้ ผู้ศึกษา ได้ภาพที่เป็น GIF Map มา ก็ต้องเริ่มทำการแปลงภาพในรูปแบบที่เหมาะสำหรับงาน Image Processing เช่น JPG หรือ TIF (ใช้โปรแกรม ACDSEE แปลงได้ง่ายๆ) จากนั้นก็นำมาเปิดในโปรแกรมด้าน Image Processing ในที่นี้จะข้ามขั้นตอนการ Geometric Correction ไป เพราะเป็นแค่เพียง Demo ให้ผู้อ่านได้เข้าใจในหลักการเบื้องต้น
ผู้ศึกษา สามารถใช้งานโปรแกรมรีโมทเซนซิง ENVI ซึ่งเป็นหนึ่งในโปรแกรมด้านนี้ มาใช้ในการดึงค่าสะท้อนของภาพ โดยหลักการทำ Density Slicing เพื่อกำหนดค่าในช่วง ที่ต้องการออกมา แล้วทำการใช้ Math Equation ในที่นี้ใช้คำสั่ง Masking ในการจัดการได้ ซึ่งโปรแกรมได้จัดเตรียมไว้ให้อยู่แล้ว ไม่ต้องเสียเวลาเขียน
ผลลัพธ์ตอนท้ายจะได้แผนที่เฉพาะเมฆที่เราต้องการติดตามนั่นเอง
ท่านลองโหลดดูจากตัวอย่างที่จะมีให้โหลดดู CAI ตัวอย่างนี้
หน้าต่าง CAI [ลิงค์ ENVI_Cloud Detect ]
หรือ จะดาว์นโหลดไปดูในเครื่องได้ที่ [Save File ENVI_Cloud Detect ] ขนาดไฟล์ 48 MBytes
🛰️ การประยุกต์ รีโมทเซนซิง เพื่อติดตามพายุและวิเคราะห์เมฆ: กรณีศึกษาเฮอริเคน “อิสาเบล” (Hurricane Isabel)
1. 🔎 บริบทของการติดตามภัยธรรมชาติ
- เหตุการณ์: พายุเฮอริเคน Isabel เคลื่อนตัวเข้าสู่ชายฝั่ง North Carolina สหรัฐอเมริกา วันที่ 18 กันยายน พ.ศ. 2546
- ข้อมูลที่ใช้:
- ภาพจากดาวเทียม MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)
- ภาพเรดาร์ แสดงการเคลื่อนตัวของกลุ่มเมฆฝน
2. 📡 การใช้ Remote Sensing และ Image Processing
✅ วัตถุประสงค์ของการประมวลผล:
- ตรวจหากลุ่มเมฆที่สัมพันธ์กับการเกิดพายุ
- ติดตามการเปลี่ยนแปลงของพายุในมิติเวลา (Time-Series)
- ใช้ในการเตือนภัยล่วงหน้า หรือประเมินผลกระทบ
🔧 ขั้นตอนภาพรวมของกระบวนการ:
| ขั้นตอน | รายละเอียด |
|---|---|
| 1. แปลงรูปภาพให้อยู่ในฟอร์แมตที่รองรับ | จาก GIF → JPG หรือ TIF โดยใช้โปรแกรม เช่น ACDSee |
| 2. เปิดภาพในโปรแกรม ENVI 4.0 | โปรแกรมด้าน Remote Sensing ที่รองรับการจัดการและวิเคราะห์ภาพหลายแหล่ง |
| 3. ทำ Density Slicing | กำหนดช่วงค่าระดับสีเทา (DN Value) ที่สื่อถึงกลุ่มเมฆ |
| 4. ใช้ Math Equation / Masking | สร้างหน้ากาก (Mask) แยกเฉพาะกลุ่มเมฆจากพื้นหลัง |
| 5. Export เป็นแผนที่ | แสดงผลเฉพาะบริเวณที่เป็นกลุ่มเมฆ ตามพิกัดเชิงพื้นที่ |
| 6. วิเคราะห์ผลในเชิงเวลา หรือเปรียบเทียบกับข้อมูลเรดาร์ | ใช้ติดตามพฤติกรรมของพายุในระยะต่างๆ |
3. 🧪 หลักการเชิงเทคนิค: Image Processing ที่ใช้
| เทคนิค | คำอธิบาย |
|---|---|
| Density Slicing | เทคนิคการกำหนด “ช่วงค่าความสว่าง” ของพิกเซล เช่น ค่าที่แสดงกลุ่มเมฆ = 200–255 |
| Masking | การสร้างหน้ากากเพื่อกรองพื้นที่เฉพาะ เช่น พื้นที่ที่เป็นเมฆ |
| Thresholding | การตั้งเงื่อนไขให้แสดงค่าที่มากกว่าหรือเท่ากับค่าหนึ่ง เช่น pixel ≥ 220 |
| Band Math (Math Equation) | ใช้คำนวณค่าความสว่างหรือสร้างเงื่อนไขแบบ Logical |
| Image Enhancement | เช่น Histogram Stretch, Contrast Adjustment เพื่อให้เห็นกลุ่มเมฆชัดขึ้น |
4. 📂 ไฟล์ต้นแบบและการเรียนรู้เพิ่มเติม
ผู้สนใจสามารถเรียนรู้ผ่านตัวอย่าง CAI (Computer Assisted Instruction) จากลิงก์ที่ให้ไว้:
- [ดาวน์โหลดตัวอย่าง CAI: ENVI_Cloud Detect (48 MB)]
(ลิงก์อาจต้องเปิดผ่านระบบภายในหรือองค์กร)
ภายในตัวอย่างจะประกอบด้วย:
- ไฟล์ภาพต้นฉบับจาก MODIS หรือเรดาร์
- ไฟล์ผลลัพธ์หลังทำ Masking
- ไฟล์คำสั่ง Math Equation สำหรับใช้งานใน ENVI
5. 🧭 แนวทางการประยุกต์ในอนาคต
| ประยุกต์ใช้ | แนวทางการใช้งาน |
|---|---|
| ติดตามฝนตกหนักในไทย | ใช้ภาพ Himawari หรือ Sentinel-1/2 |
| ระบบ Early Warning | พัฒนา Script ที่แยกเมฆหนาใน near real-time |
| ศึกษา Climate Trend | วิเคราะห์ข้อมูลพายุย้อนหลัง 20 ปี เพื่อหาความถี่และรุนแรง |
| ระบบ GIS เชิงปฏิบัติการ | นำผลลัพธ์เข้าระบบ WebGIS สำหรับใช้ในหน่วยงานภาครัฐ เช่น กรมอุตุนิยมวิทยา หรือ ปภ. |
📚 สรุป
การใช้เทคนิค Digital Image Processing ในโปรแกรมรีโมทเซนซิงอย่าง ENVI ร่วมกับข้อมูลดาวเทียม MODIS และภาพเรดาร์ เป็นเครื่องมือสำคัญที่สามารถสนับสนุนการติดตาม, วิเคราะห์, และคาดการณ์พฤติกรรมของพายุและเมฆฝนได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในงานด้านอุตุนิยมวิทยา ภัยพิบัติ และการจัดการสิ่งแวดล้อม