การใช้ภาพถ่ายดาวเทียมแสงสว่างในเวลากลางคืนคาดการณ์การใช้น้ำประปาของประเทศไทย

Jetsadayut Krainara

Jetsadayut Krainara ภาควิชาวิศวกรรมแหล่งน้ำ คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

Abstract

This article presents the utilization of the Night Time Light photos in Thailand from DMSP satellites. By using nighttime lights to predict the tap water usage of Thailand. By means of finding relationships between the population, the number of tap water users, the public income In each province of Thailand comparing with the intensity of the light obtained from satellite images. By using ArcMap 10.2 converts the light from satellite to be the numbers 0 – 63. When the results are analyzed by plotting the relationship between lighting and number of population, GPP value and number of tap water users in each district, sub-district. It was found that the relationship between light and the number of population, GPP and the number of tap water users, as already mentioned, tend to be in the same direction. Therefore, it can be concluded that the light from satellites can be used as an indicator and can be utilized to efficiently predict future tap water usage.

Downloads

Download data is not yet available.

References

เยาวรัตน์ เกกินะ. การประยุกต์ใช้ภาพถ่ายดาวเทียมแสงสว่างกลางคืน (Nighttime Light Satellite Image)
วิเคราะห์ความเจริญเติบโตของเมืองในประเทศไทย. วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต ภาควิชา
สถาปัตยกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2559

อธิวัชร สังข์จันทราพร และอริศรา เจริญปัญญาเนตร. ความสัมพันธ์ระหว่างการขยายตัวของเมืองจากภาพ
ดาวเทียมแสงไฟช่วงเวลากลางคืน การใช้ที่ดินประเภทเมืองและความหนาแน่นประชากรบริเวณเมือง
เชียงใหม่. บทความวิจัย ภาควิชาภูมิศาสตร์ คณะสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่, 2561

Anna Bruederle, Roland Hodler. (2018). Nighttime lights as a proxy for human development at
the local level. Research Article, Department of Economics and SIAW-HSG, University of
St.Gallen, St.Gallen, Switzerland

Charlotta Mellander. Et al. (2015) Night-Time Light Data : A Good Proxy Measure for Economic
Activity. Research Article, University California Los Angeles, United States

Husi Letu. Et al. Generating the nighttime light of the human settlements by identifying periodic
components from DMSP/OLS satellite imagery. Supporting information

Johanna Mard. Et al. (2018). Nighttime light data reveal how flood protection shapes human
proximity to rivers. Research Article, Department of Earth Sciences, Uppsala University, Uppsala, Sweden

Paul C. Sutton. Et al. (1997). A Comparison of Nighttime Satellite Imagery and Population
Density for the Continental United States. Department of Geography, University of California

Paul C. Sutton. Et al. (2007). Estimation of Gross Domestic Product at Sub-National Scales using
Nighttime Satellite Imagery. International Journal of Ecological Economics & Statistics (IJEES) Summer 2007, Vol. 8, No. S07; Int. J. Ecol. Econ. Stat.; 5-21

Tilottama Ghosh. Et al. (2013) Using Nighttime Satellite Imagery as a Proxy Measure of Human
Well-Being. Article, Sustainability 2013, 5, 4988-5019; doi:10.3390/su5124988

Xi Li. Et al. (2013). Potential of NPP-VIIRS Nighttime Light Imagery for Modeling the Regional
Economy of China. Article, Remote Sens. 2013, 5, 3057-3081; doi:10.3390/rs5063057

Using Nighttime Light Satellite Image Predicts the Tap Water Usage of Thailand

Abstract

Downloads

References