การประมาณค่าอุณหภูมิพื้นผิวด้วยการวิเคราะห์ค่าอนุพันธ์ของข้อมูลจากผลิตภัณฑ์ MOD11A2 ระบบ MODIS
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อการประมาณอุณหภูมิพื้นผิวด้วยการวิเคราะห์ค่าอนุพันธ์ของข้อมูลจากดาวเทียมเทอร์ราโมดิส ใน 4 ช่วงเวลา (พ.ศ. 2547, 2551, 2556, 2561) โดยเลือกจังหวัดสกลนครเป็นพื้นที่ศึกษา สำหรับวิธีการดำเนินงานได้ใช้ข้อมูลจากดาวเทียมเทอร์ราโมดิส ผลิตภัณฑ์ MOD11A2 โดยเป็นข้อมูลรายเดือนของปี พ.ศ. 2547, 2551, 2556, 2561 รวม 48 ข้อมูลที่รวบรวมได้ นำมาวิเคราะห์ด้วยกระบวนการประมวลผลภาพเพื่อประมาณค่าอุณหภูมิพื้นผิวของจังหวัดสกลนคร ผลการศึกษาพบว่า ข้อมูลอุณหภูมิพื้นผิวที่วิเคราะห์ได้จากข้อมูลดาวเทียมมีความใกล้เคียงกับข้อมูลอุณหภูมิพื้นผิวจากสถานีตรวจวัดของกรมอุตุนิยมวิทยา เมื่อนำมาวิเคราะห์ความสัมพันธ์ด้วยวิธีสหสัมพันธ์พบว่ามีค่าสัมประสิทธิ์สัมพันธ์ R = 0.988 ซึ่งมีความสัมพันธ์กันในระดับสูงมาก นอกจากนี้ เมื่อนำข้อมูลดังกล่าวมาทำการวิเคราะห์การถดถอยอย่างง่ายยังพบว่ามีค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ R2 = 0.9774 ผลการศึกษาครั้งนี้แสดงให้เห็นว่า การนำข้อมูลจากดาวเทียมมาวิเคราะห์อุณหภูมิพื้นผิวมีความน่าเชื่อถือและสามารถนำวิธีการในการศึกษาครั้งนี้ไปใช้ในการวิเคราะห์อุณหภูมิพื้นผิวในพื้นที่อื่นๆ ของประเทศไทยได้
Downloads
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Journal of TCI is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) licence, unless otherwise stated. Please read our Policies page for more information...
References
Laosuwan, T., Gomasathit, T., & Rotjanakusol, T. (2017). Application of Remote Sensing for Temperature Monitoring: The Technique for Land Surface Temperature Analysis. Journal of Ecological Engineering, 18 (3), 53 - 60.
Dechaphongthana, W., Karnchanasutham, S., Nualchawee, K., & Intarawichian N. (2016). The Relationships between Land Surface Temperature and NDVI of Paddy Rice Areas in Stages of Growth from Satellite Data. Journal of Geoinformation Technology of Burapha University, 1 (2), 14 - 30.
Rotjanakusol, T., & Laosuwan, T. (2020). Model of Relationships between Land Surface Temperature and Urban Built-Up Areas in Mueang Buriram District, Thailand. Polish Journal of Environmental Studies, 29 (5), 3783 - 3790.
Rotjanakusol, T., & Laosuwan, T. 2018. Estimation of Land Surface Temperature using Landsat Satellite Data: A case study of Mueang Maha Sarakham District, Maha Sarakham Province, Thailand for the years 2006 and 2015. Scientific Review Engineering and Environmental Sciences, 27 (4): 401 - 409.
Mukhelif, A., Al.Ammar, K., & Al. Jooburi, M. (2016). The Seasonal Variation of the Urban Heat Island Effect and Estimating the Human – Discomfort Index at the City of Hillah. Pure and Applied Sciences, 24 (2), 423 - 434.
Mathew, A., Khandelwal, S., & Kaul, N. 2017. Investigating spatial and seasonal variations of urban heat island effect over Jaipur city and its relationship with vegetation, urbanization and elevation parameters. Sustainable Cities and Society, 35, 157 - 177.
Prohmdirek, T., Chunpang, P., & Laosuwan, T. (2020). The Relationship between Normalized Difference Vegetation Index and Canopy Temperature that Affects the Urban Heat Island Phenomenon. Geographia Technica, 15 (2), 222 - 234.
Lemke, P., Ren, J., Alley, R.B., Allison, I., Carrasco, J., Flato, G., Fujii, Y., Kaser, G., Mote, P.W., Thomas, R.H., & Zhang, T. (2007). Climate Change 2007: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.
Hally B., Wallace, L., Reinke, K., Jones, S., Skidmore A. (2018). Advances in active fire detection using a multi-temporal method for next-generation geostationary satellite data, International Journal of Digital Earth, 12 (9): 1030 - 1045.
Uttaruk, Y., & Laosuwan, T. (2018). Community Forest for global warming mitigation: the technique for estimation of biomass and Above Ground Carbon Storage using Remote Sensing method. Agriculture and Forestry, 64 (3), 47 - 57.
Uttaruk, Y., Laosuwan, T. (2020). Comparison of Carbon Storage Measurement Methods on Agroforestry Systems in Sakon Nakhon Province, Northeast Thailand. The Scientific Journal of King Faisal University, Basic and Applied Sciences, 21 (2), 95 - 99.
Rotjanakusol, T., & Laosuwan, T. (2020). Surface Water Body Extraction Using Landsat 8 Images and Different Forms of Physical Models. The Scientific Journal of King Faisal University, Basic and Applied Sciences, 21 (2), 218 - 223.
Ren, Huazhong., Du, Chen., Liu, Rongyuan., Qin, Qiming., Yan, Guangjian., Li, Zhao-Liang., & Meng, J. (2015). Atmospheric water vapor retrieval from Landsat 8 thermal infrared images. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 120 (5), 1723 - 1738.
Yu, X., Guo, X., & Wu, Z. (2014). Land Surface Temperature Retrieval from Landsat 8 TIRS-Comparison between Radiative Transfer Equation-Based Method, Split Window Algorithm and Single Channel Method. Remote Sensing, 6 (10), 9829 - 9852.
Chen, F., Yang S., Su, Z., & He, B. (2015). A New Single-channel Method for Estimating Land Surface Temperature Based on The Image Inherent Information: The HJ - 1B case. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 101, 80 - 88.
Du, C., Ren, H., Qin, Q., Meng, J., & Zhao, S. (2015). A Practical Split-Window Algorithm for Estimating Land Surface Temperature from Landsat 8 Data. Remote Sensing, 7 (1), 647 - 665.
Chokkuea W. (2019). Spatial - temporal Change of Land Surface Temperature using Satellite Remote Sensing Data. Studia Universitatis “Vasile Goldis” Seria Stiintele Vietii (Life Sciences Series), 29 (2): 65 - 69.