ข่าวดีสำหรับงานวิจัยใช้ภาพรีโมทเซนซิง Terra และ Aqua ในระบบ MODIS
ครงการ “ประมวลผลข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียมระบบ MODIS รายวัน” โดย สำนักงานพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศ (สทอภ.) ร่วมกับ AIT ถือเป็นโครงการที่มีศักยภาพสูงในการสนับสนุนการศึกษาวิจัย การจัดการทรัพยากรธรรมชาติ และการบริหารจัดการภัยพิบัติของประเทศไทย
สำนักงานพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศ และภูมิสารสนเทศ หรือ สทอภ. ได้จัดโครงการดีๆ สำหรับนักวิจัย นิสิต นักศึกษา และคณาจารย์จากสถาบันศึกษา “โครงการประมวลผลข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียมระบบ MODIS รายวัน”
โดยในโครงการนี้ สทอภ. ร่วมกับ AIT ในการรับสัญญาณภาพจากดาวเทียมระบบ MODIS จากดาวเทียม Terra และ Aqua
โดยระบบ MODIS มีจำนวนช่วงคลื่นหลายช่วงคลื่นให้เลือกใช้งานใน resolution รายละเอียดข้อมูล 250 – 1,000 เมตร
🛰️ โครงการ “ประมวลผลข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียมระบบ MODIS รายวัน” โดย สทอภ. และ AIT
1. 🗂️ ข้อมูลเบื้องต้นของโครงการ
| รายการ | รายละเอียด |
|---|---|
| หน่วยงานหลัก | สำนักงานพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศ (สทอภ.) |
| ความร่วมมือ | สถาบันเทคโนโลยีแห่งเอเชีย (AIT) |
| แหล่งข้อมูล | ภาพถ่ายจากดาวเทียม Terra และ Aqua ผ่านเซ็นเซอร์ MODIS |
| ความละเอียดเชิงพื้นที่ (Spatial Resolution) | 250, 500, 1000 เมตร |
| ความถี่ข้อมูล | รายวัน (Daily Observation) |
| เว็บไซต์สำหรับเข้าถึงข้อมูล | http://modis.gistda.or.th |
2. ⚙️ ความสามารถของระบบ MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)
| ลักษณะ | รายละเอียด |
|---|---|
| จำนวนช่วงคลื่น | มากกว่า 36 ช่วงคลื่น (Spectral Bands) |
| ข้อมูลที่สามารถสังเกตได้ | กลุ่มเมฆ, พืชพรรณ, อุณหภูมิพื้นผิว, ควันจากไฟป่า, ความชื้นในดิน ฯลฯ |
| ความสามารถเด่น | ตรวจวัดปรากฏการณ์ขนาดใหญ่ในระดับทวีปหรือประเทศได้แบบต่อเนื่อง |
3. 📌 วัตถุประสงค์ของโครงการ
-
เพื่อเปิดโอกาสให้นักวิจัย นิสิต นักศึกษา และคณาจารย์สามารถเข้าถึงข้อมูล MODIS เพื่อการ วิจัยและพัฒนา
-
เพื่อนำข้อมูลไปใช้ในประเด็นสำคัญ เช่น:
-
🔥 ไฟป่า
-
💧 น้ำท่วม
-
🌵 ภัยแล้ง
-
🌫️ ฝุ่นควันและมลพิษจากการเผา
-
-
เพื่อส่งเสริมการใช้ ภาพถ่ายดาวเทียมแบบเปิด (Open Remote Sensing Data) ในประเทศไทย
4. 🧪 การประยุกต์ใช้ข้อมูล MODIS ในภารกิจต่าง ๆ
| ด้านการใช้งาน | ตัวอย่างการประยุกต์ |
|---|---|
| 🔥 ไฟป่า | ใช้ band thermal infrared ตรวจจุดความร้อน (Active Fire Detection) |
| 💧 น้ำท่วม | วิเคราะห์พื้นที่น้ำท่วมโดยเปรียบเทียบ NDWI ก่อน–หลังเหตุการณ์ |
| 🌵 ภัยแล้ง | วิเคราะห์ NDVI/Vegetation Health Index เพื่อประเมินความเครียดพืช |
| 🌫️ ฝุ่นควัน | ใช้ Aerosol Optical Depth (AOD) เพื่อตรวจความหนาแน่นของละอองลอย |
| 🌾 เกษตรกรรม | ประเมินความเขียวของพืช การเจริญเติบโต ปริมาณผลผลิต |
| 📍 การวางแผนเชิงพื้นที่ | ใช้ข้อมูลรายวันประกอบ GIS ในการวิเคราะห์แนวโน้มการเปลี่ยนแปลงพื้นที่ |
5. 🧭 ข้อเสนอเชิงวิชาการและการเรียนรู้
-
จัดทำชุดฝึกอบรม สำหรับการใช้ข้อมูล MODIS ใน ENVI, QGIS, SNAP
-
สร้าง Platform WebGIS หรือ Dashboard เพื่อให้หน่วยงานสามารถดูข้อมูลแบบ near-real time
-
พัฒนา Model สำหรับการคัดแยกข้อมูลเมฆ, พื้นที่น้ำ, พื้นที่เผาไหม้โดยอัตโนมัติ
แหล่งข้อมูล http://modis.gistda.or.th/
แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม http://sos.noaa.gov/datasets/Atmosphere/aqua_swath.html