การผลิตแบบจำลองประมาณความสูงอาคารจากข้อมูลดาวเทียมแบบเปิดด้วยเทคนิคเกรเดียนต์บูสท์ติ้งแบบถดถอย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
ข้อมูลความสูงอาคารมีความสำคัญในการศึกษาสภาพแวดล้อมของเมือง การคำนวณปริมาณทางกายรูปที่เกี่ยวข้องกับเมือง ตลอดจนการทำแผนที่สามมิติและการนำไปใช้วิเคราะห์เชิงพื้นที่ต่างๆ วิธีการหนึ่งในการประมาณความสูงอาคารจำนวนมากในพื้นที่เมืองคือการใช้ข้อมูลดาวเทียมทั้งแบบเรดาร์และเชิงทัศน์ ซึ่งเปิดให้ดาวน์โหลดนำมาใช้งานได้โดยไม่เสียค่าใช้จ่าย งานวิจัยนี้ศึกษาแนวทางการประมาณความสูงอาคารในพื้นที่ศึกษาเมืองกรุงเทพมหานคร ซึ่งงานวิจัยนี้ได้นำเสนอการใช้เทคนิคเกรเดียนต์บูสท์ติ้งแบบถดถอยในการทำแบบจำลอง โดยมีข้อมูลความสูงอาคารจากแบบจำลองระดับพื้นผิวจากผลผลิตของการทำแผนที่ด้วยอากาศยานไร้คนขับเป็นข้อมูลสร้างและทดสอบแบบจำลอง ผลการวิจัยพบว่าการใช้ข้อมูลผสมทั้งเรดาร์และเชิงทัศน์ ให้ความถูกต้องดีกว่าการใช้ข้อมูลเรดาร์หรือเชิงทัศน์อย่างเดียว ผลการทดสอบแบบจำลองที่สร้างจากข้อมูลผสมด้วยเทคนิคเกรเดียนต์บูสท์ติ้ง มีค่ารากที่สองของกำลังสองเฉลี่ยที่ 11.726 เมตร ที่ความสูงอาคารไม่เกิน 100 เมตร กับมีค่า 7.915 เมตร ที่ความสูงอาคารไม่เกิน 50 เมตร วิธีการวิจัยนี้มีข้อจำกัดเรื่องสัมประสิทธิ์การทำนายมีค่าน้อย และยังไม่สามารถประมาณความสูงอาคารที่สูงมากได้ใกล้เคียงความเป็นจริง
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของวารสารวิศวกรรมสารฉบับวิจัยและพัฒนา วิศวกรรมสถานแห่งประเทศไทย ในพระบรมราชูปถัมภ์
เอกสารอ้างอิง
Alahmadi, M., Atkinson, P., Martin, D. Estimating the spatial distribution of the population of riyadh, saudi arabia using remotely sensed built land cover and height data. Computers, Environment and Urban Systems, 2013, 41, pp. 167–176. Available from: https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2013.06.002 [Accessed 20 February 2024].
Resch, E., Bohne, R.A., Kvamsdal, T., Lohne, J. Impact of urban density and building height on energy use in cities. Energy Procedia, 2016, 96, pp. 800–814. Available from: https://doi.org/10.1016/j.egypro.2016.09.142 [Accessed 20 February 2024].
Perini, K., Magliocco, A. Effects of vegetation, urban density, building height, and atmospheric conditions on local temperatures and thermal comfort. Urban Forestry and Urban Greening, 2014, 13, pp. 495–506. Available from: https://doi.org/10.1016/j.ufug.2014.03.003 [Accessed 20 February 2024].
Microsoft Bing Maps. Worldwide building footprints derived from satellite imagery: GitHub, 2022. Available from: https://github.com/microsoft/GlobalMLBuildingFootprints#will-there-be-more-data-coming-for-other-geographies [Accessed 20 February 2024]
W. Sirko, S. Kashubin, M. Ritter, A. Annkah, Y.S.E. Bouchareb, Y. Dauphin, D. Keysers, M. Neumann, M. Cisse, J.A. Quinn. Continental-scale building detection from high resolution satellite imagery. arXiv:2107.12283, 2021.
Li, X., Zhou, Y., Gong, P., Seto, K.C., Clinton, N. Developing a method to estimate building height from sentinel-1 data. Remote Sensing of Environment. 2020, 240, 111705. Available from: https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111705 [Accessed 20 February 2024].
Li, M., Koks, E., Taubenböck, H., van Vliet, J. Continental-scale mapping and analysis of 3d building structure. Remote Sensing of Environment. 2020, 245, 111859. Available from: https://doi. org/10.1016/j.rse.2020.111859 [Accessed 20 February 2024].
D. Frantz, F. Schug, A. Okujeni, C. Navacchi, W. Wagner, S. van der Linden, P. Hostert. National-scale mapping of building height using sentinel-1 and sentinel-2 time series. Remote Sensing of Environment, 2020, 252, Article 112128, Available from: https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.112128 [Accessed 20 February 2024].
Wan-Ben Wu, Jun Ma, Ellen Banzhaf, Michael E. Meadows, Zhao-Wu Yu, Feng-Xiang Guo, Dhritiraj Sengupta, Xing-Xing Cai, Bin Zhao, A first chinese building height estimate at 10 m resolution (cnbh-10 m) using multi-source earth observations and machine learning. Remote Sensing of Environment, 2023, 291, 113578, ISSN 0034 4257, Available from: https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113578 [Accessed 20 February 2024].
Bannakulpiphat, T., and Santitamnont, P. New era of mapping products from uav-based oblique camera system. In: The 5th International Conference on Civil and Building Engineering Informatics, Bangkok, July 2023, pp. 231-236
Santitamnont, P. Research on Thai building modelling: GitHub, 2022. Available https://github.com/phisan-chula/Thai_Bldg_Model [Accessed 20 February 2024]
