การผสมผสานการรังวัดบนภาพถ่ายจากอากาศยานไร้คนขับและเทคนิคการตัดสินใจ แบบพิจารณาหลายเกณฑ์เพื่อวิเคราะห์พื้นที่เสี่ยงเป็นแหล่งเพาะพันธ์ยุงลายบริเวณพื้นที่มหาวิทยาลัยขอนแก่น
คำสำคัญ:
ข้อมูลเชิงปริภูมิ , กระบวนการวิเคราะห์แบบลำดับชั้น , การแพร่พันธุ์ของยุงลายบทคัดย่อ
บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาถึงแนวทางในการวิเคราะห์เชิงปริภูมิทั้งที่เป็นข้อมูลที่ได้จากการสำรวจด้วยภาพถ่ายจากอากาศยานไร้คนขับ และภาพถ่ายดาวเทียมเซนติเนล-เอส2 และแลนด์แซท-8 ด้วยเทคนิคการตัดสินใจแบบหลายหลักเกณฑ์เชิงภูมิสารสนเทศ โดยใช้ปัจจัยที่ได้จากการทบทวนเอกสารและผู้เชี่ยวชาญด้านการสาธารณสุข อาศัยการเปรียบเทียบรายคู่และเทคนิคการตัดสินใจแบบหลายหลักเกณฑ์เชิงภูมิสารสนเทศด้วยซอฟแวร์ TerrSet ให้ผลลัพธ์เป็นการจัดลำดับความสำคัญของแต่ละปัจจัยพร้อมด้วยค่าน้ำหนักดังนี้ (1) อุณหภูมิของพื้นผิว (มีค่าน้ำหนัก 29.6%), (2) พื้นที่สีเขียว (21.7%), (3) ดัชนีแหล่งน้ำ (19.0%), (4) ความสูงอาคาร (18.6%), (5) การใช้ที่ดิน (6.6%), และ (6) ระบบระบายของชุมชน (4.4%) พร้อมด้วยผลลัพธ์เป็นพื้นที่แสดงเสี่ยงต่อการเป็นแหล่งเพาะพันธ์ของยุงลาย โดยสามารถระบุถึงระดับความเสี่ยงต่อการเป็นแหล่งเพาะพันธุ์ยุงลาย ซึ่งเป็นผลลัพธ์ออกเป็นสูงกลางต่ำ อันเป็นการสะท้อนให้เห็นถึงขีดความสามารถในการบูรณาการข้อมูล ณ ความละเอียดที่หลายระดับ
เอกสารอ้างอิง
Dengue Hemorrhagic Fever [Internet]. Department of Disease Control; 2021 [cited 2021 June 29]. Available from: https://ddc.moph.go.th/disease_detail.php?d=6
Thavara U, Tawatsin A, Chompoosru J, Phakdee P. National Institute of Health of Thailand. Biology, Ecology and Mosquito Control in Thailand. Nonthaburi: National Institute of Health. 2001.
Sarfraz MS, Tripathi NK, Kitamoto A. Near real-time characterisation of urban environments: a holistic approach for monitoring dengue fever risk areas. Vol. 7, International Journal of Digital Earth. 2014. p. 916–934.
Li Z, Gurgel H, Dessay N, Hu L, Xu L, Gong P. Semi-supervised text classification framework: An overview of dengue landscape factors and satellite earth observation. Vol. 17, International Journal of Environmental Research and Public Health. 2020. p. 1–29.
Marti R, Li Z, Catry T, Roux E, Mangeas M, Handschumacher P, et al. A mapping review on urban landscape factors of dengue retrieved from earth observation data, GIS techniques, and survey questionnaires. Vol. 12, Remote Sensing. 2020. p. 932.
Sahdev S, Kumar M. Identification and mapping of dengue epidemics using GIS-based multi-criteria decision making. The case of Delhi, India. Vol. 6, Journal of Settlements and Spatial Planning. 2020. p. 61-69.
Pettorelli N, Ryan S, Mueller T, Bunnefeld N, Jedrzejewska B, Lima M, et al. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI): Unforeseen successes in animal ecology. Vol. 46, Climate Research. 2011. p. 15–27.
McFeeters SK. Using the normalized difference water index (ndwi) within a geographic information system to detect swimming pools for mosquito abatement: A practical approach. Vol. 5, Remote Sensing. 2013. p. 3544–3561.
Sarfraz MS, Tripathi NK, Faruque FS, Bajwa UI, Kitamoto A, Souris M. Mapping urban and peri-urban breeding habitats of Aedes mosquitoes using a fuzzy analytical hierarchical process based on climatic and physical parameters. Vol. 8, Geospatial Health. 2014. p. S685–697.
Seidahmed OME, Lu D, Chong CS, Ng LC, Eltahir EAB. Patterns of Urban Housing Shape Dengue Distribution in Singapore at Neighborhood and Country Scales. Vol. 2, GeoHealth. 2018. p. 54-67.
Barrera R, Amador M, Clark GG. Use of the pupal survey technique for measuring Aedes aegypti (Diptera : Culicidae) productivity in Puerto Rico. Vol. 74, American Journal of Tropical Medicine and Hygiene. 2006. p. 290-302.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2022 วารสารวิจัย มข. (ฉบับบัณฑิตศึกษา)
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
