R-studio : ( EP#12 ) สร้าง DEM (ตอนที่1/3) จากข้อมูล Excel จุดความสูง ด้วยโปรแกรม R

R-studio : ( EP#12 ) สร้าง DEM (ตอนที่1/3) จากข้อมูล Excel จุดความสูง ด้วยโปรแกรม R

R-studio : ( EP#12 ) สร้าง DEM (ตอนที่1/3) จากข้อมูล Excel จุดความสูง ด้วยโปรแกรม R
ในตอน R-Studio EP#12 นี้ เราจะเริ่มต้นกระบวนการ สร้างแบบจำลองความสูงเชิงเลข (Digital Elevation Model: DEM) จาก ข้อมูลพิกัดจุดความสูง ที่บันทึกในรูปแบบ Excel file โดยใช้ภาษา R ซึ่งเหมาะสำหรับนักวิเคราะห์เชิงพื้นที่ที่ต้องการประมวลผล DEM แบบอิงข้อมูลจริงจากภาคสนาม

เตรียมข้อมูลจุดความสูง เพื่อนำมาจำลองเป็น Digital Elevation Model ด้วยโปรแกรม R

แหล่งข้อมูล R markdown script สำหรับ DEM # 1/3  
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdmg9HzkwC3eDkXvHkxDWieKEFpTzAzho9i9HEh2XZmCheoFQ/viewform

🧭 วัตถุประสงค์ของ EP#12 (ตอนที่ 1/3)

• เตรียมข้อมูลจุดพิกัด + ความสูง (X, Y, Z) จาก Excel
• แปลงให้อยู่ในรูป Spatial Data
• เรียนรู้พื้นฐานการแสดงผลจุดความสูง
• ปูพื้นฐานสู่การสร้าง DEM ด้วย Interpolation ในตอนต่อไป

📥 ดาวน์โหลด R Markdown Script

แบบฟอร์มรับสคริปต์ตอนที่ 1:
🔗 DEM (EP#12 – ตอนที่ 1/3)

🗂️ โครงสร้างข้อมูล Excel ที่ใช้

🧪 ตัวอย่าง R Code เบื้องต้น

rCopyEdit# ติดตั้งแพ็กเกจที่จำเป็น
install.packages(c("readxl", "sp", "ggplot2"))

# โหลดแพ็กเกจ
library(readxl)
library(sp)
library(ggplot2)

# อ่านข้อมูลจาก Excel
elevation_data <- read_excel("elevation_points.xlsx")

# ตรวจสอบข้อมูล
head(elevation_data)

# สร้าง SpatialPointsDataFrame
coordinates(elevation_data) <- ~longitude + latitude
proj4string(elevation_data) <- CRS("+proj=longlat +datum=WGS84")

# พล็อตจุดความสูง
ggplot(as.data.frame(elevation_data), aes(x = longitude, y = latitude, color = elevation)) +
  geom_point(size = 2) +
  scale_color_viridis_c() +
  theme_minimal() +
  labs(title = "Elevation Points from Field Survey", color = "Elevation (m)")

🎯 สิ่งที่ควรเตรียมสำหรับตอนถัดไป (EP#13 และ EP#14)

• ศึกษาแนวคิด การทำ Interpolation เช่น IDW หรือ Kriging
• ติดตั้งแพ็กเกจ gstat, raster, sf
• เตรียมไฟล์ shapefile ขอบเขตพื้นที่ศึกษา (ถ้ามี)

✨ ประยุกต์ใช้งาน DEM ที่สร้างได้

• การวิเคราะห์แนวลาดชันและทิศทางลาด (Slope & Aspect)
• การจำลองเส้นทางการไหลของน้ำ (Hydrologic Flow Modeling)
• การสร้าง 3D Surface map หรือ Heatmap
• การทำ Overlay กับข้อมูลการใช้ที่ดิน หรือโครงสร้างพื้นฐาน