การใช้ภาพถ่ายดาวเทียมแสงสว่างในเวลากลางคืนคาดการณ์การใช้น้ำประปาของประเทศไทย

  • เจษฎายุทธ ไกรนรา ภาควิชาวิศวกรรมแหล่งน้ำ คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
คำสำคัญ: แสงไฟในเวลากลางคืน, การใช้น้ำของประเทศไทย, รายได้ของประชาชน, ArcMap 10.2

บทคัดย่อ

บทความนี้นำเสนอการใช้ประโยชน์จากภาพถ่ายแสงไฟในเวลากลางคืนของประเทศไทยจากดาวเทียม DMPS มาคาดการณ์ใช้น้ำประปาของประเทศไทย โดยวิธีการหาความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนประชากร จำนวนผู้ใช้น้ำประปา รายได้ของประชาชนในแต่ละจังหวัดของประเทศไทยเปรียบเทียบกับความเข้มของแสงสว่างที่ได้จากภาพถ่ายดาวเทียม โดยการประยุกต์ใช้โปรแกรม ArcMap 10.2 แปลงค่าแสงสว่างฯ จากดาวเทียม ออกมาเป็นตัวเลขตั้งแต่ 0 - 63 เมื่อนำผลลัพธ์ที่ได้มาวิเคราะห์โดยการพล๊อตกราฟความสัมพันธ์ระหว่างค่าความเข้มของแสงไฟกับจำนวนประชากร , มูลค่า GPP และจำนวนผู้ใช้น้ำประปารายจังหวัด รายอำเภอ รายตำบล พบว่าความสัมพันธ์ระหว่างแสงสว่างฯ กับจำนวนประชากร ค่า GPP และจำนวนผู้ใช้น้ำประปา ดังที่ได้กล่าวถึงแล้วนั้น มีแนวโน้มสอดคล้องไปในทิศทางเดียวกัน ดังนั้นจึงสรุปได้ว่าแสงสว่างฯ จากดาวเทียมสามารถนำมาเป็นตัวชี้วัดและนำมาใช้ประโยชน์ในการคาดการณ์การใช้น้ำประปาในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ

จำนวนการดาวน์โหลด

ยังไม่มีข้อมูลการดาวน์โหลด

รายการอ้างอิง

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
เผยแพร่แล้ว
2020-07-08