การคาดการณ์พื้นที่ระบาดของโรคแอนแทรคโนสและผลผลิตกาแฟพันธุ์อาราบิก้าด้วยภาพถ่ายดาวเทียม
คำสำคัญ:
ภาพถ่ายดาวเทียม, กาแฟพันธุ์อาราบิก้า, พื้นที่ระบาดโรคแอนแทรคโนส, การคาดการณ์ผลผลิตบทคัดย่อ
ปัจจุบันมีการนำเทคโนโลยีการสำรวจรับรู้ระยะไกลมาทำการประยุกต์ใช้งานอย่างหลากหลาย โดยเฉพาะเทคโนโลยีจากดาวเทียมที่มีการเก็บข้อมูลเชิงพื้นที่บนพื้นผิวโลกจากอวกาศ สามารถช่วยตัดสินใจการวิเคราะห์เชิงพื้นที่อย่างมีเหตุผล มีความสะดวกและประหยัดเวลาก่อนทำการสำรวจในพื้นที่จริง การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อคาดการณ์พื้นที่ระบาดของโรคแอนแทรคโนสในกาแฟพันธุ์อาราบิก้า และเพื่อคาดการณ์ผลผลิตของกาแฟพันธุ์อาราบิก้าในพื้นที่ระบาดด้วยภาพดาวเทียมในพื้นที่ดอยช้าง ตำบลวาวี อำเภอแม่สรวย จังหวัดเชียงราย จากการศึกษาพบว่า ปัจจัยที่ส่งผลต่อการระบาดโรคแอนแทรคโนสคือ ดัชนีอุณหภูมิพื้นผิวดิน (LST) ระดับความสูง (Elevation) และดัชนีความแตกต่างความชื้น (NDMI) ด้วยการใช้การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติค มีความถูกต้องของสมการการคาดการณ์ร้อยละ 95.4 เมื่อวิเคราะห์เชิงพื้นที่ของแปลงกาแฟพันธุ์อาราบิก้าที่ไม่พบโรคแอนแทรคโนส
มีค่าเฉลี่ยรวมการระบาดคิดเป็นร้อยละ 23.69 และแปลงกาแฟพันธุ์อาราบิก้าที่พบโรคแอนแทรคโนส มีค่าเฉลี่ยรวมการระบาดคิดเป็นร้อยละ 71.31 และปัจจัยที่สัมพันธ์ต่อการคาดการณ์ผลผลิตกาแฟพันธุ์อาราบิก้าด้วยการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ คือ ดัชนีพื้นที่ใบ (LAI) และดัชนีความแตกต่างความชื้น (NDMI) มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์การตัดสินใจพหุคูณ เท่ากับ 0.594 และมีความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยมีค่าเท่ากับ 76.61 หมายถึง ผลผลิตที่คำนวณได้จากสมการมีความคลาดเคลื่อนไปจากผลผลิตจริง 76.61 กิโลกรัมต่อไร่ ซึ่งสามารถเป็นอีกวิธีการหนึ่งสำหรับการช่วยบริการจัดการความเสี่ยง รับมือต่อผลกระทบของโรคพืชในกาแฟพันธุ์อาราบิก้า และการประเมินผลผลิตกาแฟพันธุ์อาราบิก้าก่อนออกสู่ตลาดในอนาคต
Downloads
เอกสารอ้างอิง
Tummakate, A. (1985). Arabica Coffee Varieties in Thailand. Thai Agricultural Research Journal, 128-136.
Office of Agricultural Economics. (2021). Coffee table. Retrieved January 2, 2021, from https://www.oae.go.th/view
Bunruan, W., and Doherty, W. (2021). The Communication Process of Leader for Business Management for Communities to Sustainable Development: Cast study doi chang coffee. National Postgraduate Student Colloquium.
Sangpueak, R. (2014). Identification of Cassava Anthracnose. Suranaree University.
Isarasenee, A. (2013). Harvesting and processing of coffee beans. Retrieved December 1, 2022, from https://www.thaikasetsart.com
Bhasabutra, T., Jeamchaisri, Y., Somrit, A., Lertwatthanakiat, S., and Khomarwut, C. (2017). Anthracnose Disease of Arabica Coffee in Thailand. Chiang Mai Royal Agricultural Research Center.
Hawaii's Cooperative Extension fosters educational programs. (2017). Anthracnose. Retrieved December 2, 2022, from https://www.hawaiicoffeeed.com/anthracnose.html
The U.S. Geological Survey. (n.d.). What is remote sensing and what is it used for? Retrieved December 1, 2022, from https://www.usgs.gov/faqs/what-remote-sensing-and-what-it-used
Vilela, E. F., Ferreira, M. P., Castro, M. G., Faria, R. A., Leite, H. D., Lima, A. I., Matos, M. C., Silva, A. R., and Venzon, M. (2023). New Spectral Index and Machine Learning Models for Detecting Coffee Leaf Miner Infestation Using Sentinel-2 Multispectral Imagery. Agriculture,13(2), Article number 388.
NASA's Earth Science Data Systems. (2021). ASF Data Search Vertex. Retrieved November 1, 2021, from https://search.asf.alaska.edu
National Hydroinformatics Data Center. (2012). Weather Tracking: Rainfall monthly data. Retrieved December 14, 2022, from https://www.thaiwater.net/weather/rainfall
Peainlert, S., Tongdeenok, P., and Kaewjampa, N. (2018). Drought Risk Area Assessment Using Remotely Sensed Data and Meteorological Data in Chern Sub-watershed. KKU Research Journal, 18(3), 67-83.
Abdelraouf, M. A., Igor, S., Anton, P., Mohamed, A., Nasser, S., Khaled, A., Mohammed, E. S., and Peter, D. (2021). Integrated method for rice cultivation monitoring using Sentinel-2 data and Leaf Area Index. Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences, 24(3), 431-441.
Earth Observing System. (2019). Vegetation Indices to Drive Digital Agri Solutions. Retrieved December 12, 2022, from https://eos.com/blog/6-spectral-indexes-on-top-of-ndvi-to-make-your-vegetation-analysis-complete
Oleksandra, S. (2022). Evaluation and Correlation of Sentinel-2 NDVI and NDMI. Journal of Ecological Engineering, 23(9), 212-218.
Charoenhirunyingyos, S. (2018). Best Correlation between Vegetation Indices and Fresh Fruit Bunch of Oil Palm Yield Derived from LANDSAT 8. Journal of Social Sciences Srinakharinwirot University, 21, 235-247.
Jung, M. C., Dyson, K., and Alberti, M. (2021). Urban Landscape Heterogeneity Influences the Relationship between Tree Canopy and Land Surface Temperature. Urban Forestry & Urban Greening, 57. Article number 126930. https://doi.org/10.1016/j.ufug.2020.126930
Phisailert, A. (2006). Thailand Patent No. 50100018. n.p.
Sukpinit, J., Hemwan, P., and Charoenpanyanet, A. (2022). Landslide Susceptibility Assessment Using Frequency Ratio Method: A Case study in Sakad village, Sakad Subdistrict, Pua District, Nan Province. Burapha Science Journal, 27(3), 1832-1851.
Reche, I., D'Orta, G., Mladenov, N., Winget, D. M., and Suttle, C. A. (2018). Deposition rates of viruses and bacteria above the atmospheric boundary layer. ISME Journal, 12(4), 1154-1162.
Kaiyawan, Y. (2012). Principle and Using Logistic Regression Analysis for Research. RMUTSV Research Journal, 4(1), 1-12.
Phonarth, M. (2015). Statistic in Research. War Veterans Organization Officer of Printing.
Sheiner, L. B., and Beal, S. L. (1981). Some suggestions for measuring predictive performance. Journal of Pharmacokinetics and Biopharmaceutics, 9(4), 503-512. https://doi.org/10.1007/bf01060893
Trikarunasawat, C., Karunsatitchai, A., and Koslanund, R. (2021). The Studies of Evaluation Method on Antracnose Disease Infection in Postharvest Fruits by Quiescent Infection Inspection. Postharvest and Processing Research and Development Division.
Tunpaiboon, P. (2022). Know Coffee. Retrieved from https://doithaicoffee.com/906
Lymburner, L., Beggs, P. J., and Jacobson, C. R. (2000). Estimation of canopy-average surface-specific leaf area using Landsat TM data. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 66(2), 183-191.
Agricultural Research Development Agency (Public Orgranization). (2003). The environmental suitable for Arabica coffee planting. Retrieved December 12, 2022, from https://www.arda.or.th/kasetinfo/south/coffee/controller/01-03.php
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
ลิขสิทธิ์ (c) 2024 วารสารมหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ สาขาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
วารสารมหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ สาขาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี อยู่ภายใต้การอนุญาต Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 International (CC-BY-NC-ND 4.0) เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดอ่านหน้านโยบายของวารสารสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเข้าถึงแบบเปิด ลิขสิทธิ์ และการอนุญาต