สืบค้นงานวิจัย
ระบบผู้เชี่ยวชาญเพื่อจำแนกชั้นอายุของปาล์มน้ำมันในจังหวัดกระบี่
Jarunya Kitiphaisannon - มหาวิทยาลัยมหิดล
ชื่อเรื่อง: ระบบผู้เชี่ยวชาญเพื่อจำแนกชั้นอายุของปาล์มน้ำมันในจังหวัดกระบี่
ชื่อเรื่อง (EN): Expert classification for age class identification of oil palm plantation in Krabi province
ผู้แต่ง / หัวหน้าโครงการ (EN): Jarunya Kitiphaisannon
บทคัดย่อ: การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประยุกต์ใช้เทคโนโลยีด้านภูมิสารสนเทศ (Geo-Information Technology) อันประกอบด้วย เทคโนโลยีด้านการสำรวจระยะไกล (Remote Sensing) ระบบพิกัดภูมิศาสตร์ (Global Positioning System) และ ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (Geographic Information System) ร่วมกับ ระบบผู้เชี่ยวชาญ เพื่อสร้างฐานความรู้ในการจำแนกปาล์มตามช่วงอายุที่มีความถูกต้อง ความน่าเชื่อถือ และ ความรวดเร็วมากขึ้น กฎเกณฑ์การจำแนกในฐานความรู้เพื่อจำแนกช่วงอายุของปาล์มน้ำมันถูกสร้างขึ้นจากสมการ ถดถอยซึ่งคำนวณจากความสัมพันธ์ของช่วงอายุที่เก็บรวบรวมได้จากภาคสนาม และดัชนีที่เป็นตัวแทนของ น้ำ (Water Index: WI), ดิน (Bare Soil Index: BI) และพืช (Normalized Differential Vegetation Index: NDVI และ Advance Vegetation Index: AVI) สมการดังกล่าวถูกนำมาทำนายช่วงอายุ ที่ถูกแบ่งเป็น 4 ช่วง ได้แก่ ช่วงแรกเริ่ม (1-3 ปี) ช่วงระยะกลาง (4-10 ปี) ช่วงผลผลิต (11-20 ปี) และช่วงอายุมาก (20 ปีขึ้นไป) ที่เป็นไป ได้ในพื้นที่ ผลการตรวจสอบความถูกต้องจากการจำแนกช่วงอายุของปาล์มน้ำมันทั้ง 4 ช่วงด้วยระบบ ผู้เชี่ยวชาญ (Expert Classification) พบว่ามีค่าความถูกต้องเท่ากับร้อยละ 92.19, 50.88, 80.00, 12.50 และ 12.50 ตามลำดับ และความถูกต้องรวมเท่ากับร้อยละ 63.11 และเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการจำแนกประเภท ข้อมูลแบบความน่าจะเป็นไปได้สูงสุด (Maximum Likelihood) พบว่ามีค่าความถูกต้องเท่ากับร้อยละ 90.63, 42.11, 40.54 และ 72.34 ตามลำดับ และความถูกต้องรวมเท่ากับร้อยละ 60.33 ดังนั้น ระบบผู้เชี่ยวชาญจึงมี ความถูกต้องจากการจำแนกสูงกว่าการจำแนกประเภทข้อมูลแบบความน่าจะเป็นไปได้สูงสุด เท่ากับร้อยละ 2.78 ซึ่งสรุปได้ว่าระบบผู้เชี่ยวชาญเพื่อการจำแนกข้อมูล มีประสิทธิภาพในการเพิ่มความถูกต้องจากการ จำแนกให้สูงมากขึ้น กล่าวโดยสรุปแล้วการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีด้านภูมิสารสนเทศร่วมกับระบบผู้เชี่ยวชาญสามารถใช้ ในการจำแนกปาล์มตามช่วงอายุได้
บทคัดย่อ (EN): The objective of this study is to apply the Geo-Information Technology including Remote Sensing, Global Positioning System, and Geographic Information System integrated with Expert System in order to generate a knowledge base system for age class identification of oil palm plantation. Rule base under the knowledge base for oil palm classification is generated from the relationship of multiple regressions related with Water Index (WI), Bare Soil Index (BI), Normalized Differential Vegetation Index (NDVI), and Advance Vegetation Index (AVI). These equations are used to define age class stage of oil palm plantation which can be divided into 4 classes: Young stage (1-3 years old), Intermediate stage (4-10 years old), Productive stage (11-20 years old), and Mature stage (more than 20 years old) The percentages of accuracy for each class using expert classification are 92.19, 50.88, 80.00, and 12.50 respectively. Meanwhile, the percentages of accuracy for maximum likelihood classification are 90.63, 42.11, 40.54, and 72.34 respectively. Therefore, the accuracy for each age class stage from the expert classification is higher than the maximum likelihood classification. Furthermore, the overall accuracy of the expert classification is about 63.11%, and the maximum likelihood classification is only about 60.33%. Thus the accuracy of the expert classification is about 2.78% higher than the maximum likelihood classification In conclusion, application of the Geo-Information Technology and Expert System provides useful information about classification on age class of oil palm plantation.
บทคัดย่อ: ไม่พบข้อมูลจากหน่วยงานต้นทาง
ภาษา (EN): th
เอกสารแนบ: http://dcms.thailis.or.th/dcms/dccheck.php?Int_code=126&RecId=2741&obj_id=2385
เผยแพร่โดย: มหาวิทยาลัยมหิดล
คำสำคัญ (EN): Classification
เจ้าของลิขสิทธิ์: มหาวิทยาลัยมหิดล
รายละเอียด: การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประยุกต์ใช้เทคโนโลยีด้านภูมิสารสนเทศ (Geo-Information Technology) อันประกอบด้วย เทคโนโลยีด้านการสำรวจระยะไกล (Remote Sensing) ระบบพิกัดภูมิศาสตร์ (Global Positioning System) และ ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (Geographic Information System) ร่วมกับ ระบบผู้เชี่ยวชาญ เพื่อสร้างฐานความรู้ในการจำแนกปาล์มตามช่วงอายุที่มีความถูกต้อง ความน่าเชื่อถือ และ ความรวดเร็วมากขึ้น กฎเกณฑ์การจำแนกในฐานความรู้เพื่อจำแนกช่วงอายุของปาล์มน้ำมันถูกสร้างขึ้นจากสมการ ถดถอยซึ่งคำนวณจากความสัมพันธ์ของช่วงอายุที่เก็บรวบรวมได้จากภาคสนาม และดัชนีที่เป็นตัวแทนของ น้ำ (Water Index: WI), ดิน (Bare Soil Index: BI) และพืช (Normalized Differential Vegetation Index: NDVI และ Advance Vegetation Index: AVI) สมการดังกล่าวถูกนำมาทำนายช่วงอายุ ที่ถูกแบ่งเป็น 4 ช่วง ได้แก่ ช่วงแรกเริ่ม (1-3 ปี) ช่วงระยะกลาง (4-10 ปี) ช่วงผลผลิต (11-20 ปี) และช่วงอายุมาก (20 ปีขึ้นไป) ที่เป็นไป ได้ในพื้นที่ ผลการตรวจสอบความถูกต้องจากการจำแนกช่วงอายุของปาล์มน้ำมันทั้ง 4 ช่วงด้วยระบบ ผู้เชี่ยวชาญ (Expert Classification) พบว่ามีค่าความถูกต้องเท่ากับร้อยละ 92.19, 50.88, 80.00, 12.50 และ 12.50 ตามลำดับ และความถูกต้องรวมเท่ากับร้อยละ 63.11 และเมื่อเปรียบเทียบกับวิธีการจำแนกประเภท ข้อมูลแบบความน่าจะเป็นไปได้สูงสุด (Maximum Likelihood) พบว่ามีค่าความถูกต้องเท่ากับร้อยละ 90.63, 42.11, 40.54 และ 72.34 ตามลำดับ และความถูกต้องรวมเท่ากับร้อยละ 60.33 ดังนั้น ระบบผู้เชี่ยวชาญจึงมี ความถูกต้องจากการจำแนกสูงกว่าการจำแนกประเภทข้อมูลแบบความน่าจะเป็นไปได้สูงสุด เท่ากับร้อยละ 2.78 ซึ่งสรุปได้ว่าระบบผู้เชี่ยวชาญเพื่อการจำแนกข้อมูล มีประสิทธิภาพในการเพิ่มความถูกต้องจากการ จำแนกให้สูงมากขึ้น กล่าวโดยสรุปแล้วการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีด้านภูมิสารสนเทศร่วมกับระบบผู้เชี่ยวชาญสามารถใช้ ในการจำแนกปาล์มตามช่วงอายุได้
หากไม่พบเอกสารฉบับเต็ม (Full Text) โปรดติดต่อหน่วยงานเจ้าของข้อมูล

การอ้างอิง


TARR Wordcloud:
ระบบผู้เชี่ยวชาญเพื่อจำแนกชั้นอายุของปาล์มน้ำมันในจังหวัดกระบี่
Jarunya Kitiphaisannon
มหาวิทยาลัยมหิดล
2548
ศึกษาการผลิตน้ำมันปาล์ม : กรณีศึกษา บริษัท ปาล์มน้ำมันธรรมชาติ จำกัด การผลิตน้ำมันอย่างเหมาะสมที่สุดจากชั้นน้ำมันขนาดเล็กระหว่างชั้นแก็สและชั้นน้ำใต้ดิน นโยบายในการแก้ไขปัญหาปาล์มน้ำมันและน้ำมันปาล์มของประเทศจากเขตการค้าเสรีอาเซียนของภาครัฐ การบริหารความเสี่ยงสำหรับเกษตรกรผู้ปลูกปาล์มน้ำมันในเขตจังหวัดกระบี่และนครศรีธรรมราช การพัฒนาระบบผู้เชี่ยวชาญสำหรับการจำแนกวัชพืชในนาข้าว ระบบภูมิสารสนเทศเพื่อจำแนกสังคมพืชป่าชายเลนในจังหวัดตราด การประเมินความเหมาะสมของการปลูกสบู่ดำและปาล์มน้ำมัน จังหวัดบุรีรัมย์ การผลิตน้ำมันชีวภาพจากสาหร่ายขนาดเล็กด้วยระบบน้ำเขียว การศึกษาสมบัติของน้ำมันเมล็ดมะละกอเพื่อพัฒนาเป็นน้ำมันบริโภค แก๊สสังเคราะห์จากแกซิฟิเคชันด้วยไอน้ำของทะลายปาล์มน้ำมัน
คัดลอก URL
กระทู้ของฉัน
ผลการสืบค้นทั้งหมด โพสต์     เรียงลำดับจาก