การใช้เครื่องสแกนเลเซอร์ภาคพื้นดินสามมิติ เพื่อติดตามการกร่อนดินแบบริ้ว
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อใช้เครื่องสแกนเลเซอร์ภาคพื้นดิน (Terrestrial Laser Scanner) ในการศึกษาและติดตามการเปลี่ยนแปลงทางสัณฐานวิทยาของริ้ว และเพื่อประเมินปริมาณดินที่สูญเสียจากกระบวนการกร่อนดินแบบริ้ว การศึกษาครั้งนี้ผู้วิจัยติดตามการเปลี่ยนแปลงของริ้วบนพื้นที่ลาดชัน ระหว่าง 30 - 60 % โดยอยู่ภายใต้สวนปาล์มน้ำมันและสวนยางพารา ในอำเภอท่าแซะ จังหวัดชุมพร รวมทั้งสิ้น 6 ริ้ว ผู้วิจัยใช้เครื่องสแกนเลเซอร์ภาคพื้นดินเก็บข้อมูลลักษณะสัณฐานของริ้วแบบสามมิติ ครอบคลุมพื้นที่ขนาด 2 x 5 ตารางเมตร เก็บข้อมูลระหว่างเดือนกรกฎาคม - ธันวาคม พ.ศ. 2561 จำนวนทั้งสิ้น 8 ครั้ง และนำมาสร้างแบบจำลองระดบั ความสูงภูมิประเทศเชิงเลข (Digital Elevation Model : DEM) ความละเอียดจุดภาพ 1 เซนติเมตร ผลการวจิ ยั พบวา่ ริ้วในสวนยางพารามีการสูญเสียดินสุทธิมากกวา่ ริ้วในสวนปาลม์ น้ำมัน โดยริ้วในสวนยางพารามปี ริมาณการสูญเสียดินสุทธิเท่ากบั 1,234 (Rubber A) 1,508 (Rubber B) และ 1,290 (Rubber C) ลบ.ซม. ในขณะที่ริ้ว 2 แห่งในสวนปาลม์ น้ำมันมีปริมาณการสูญเสียดินสุทธิเท่ากบั 1,244 (Palm A) และ 1,203 (Palm B) ลบ.ซม. และมี 1 แห่ง ที่มีปริมาณดินสุทธิเพิ่มขึ้น 0.63 (palm C) ลบ.ซม. ริ้วที่มีการสูญเสียหน้าดินสุทธิสูงสุดเป็นริ้วที่มีค่าดัชนีกำลังของการไหลของน้ำ (Stream Power Index: SPI) สูงที่สุดทั้งในสวนยางพาราและสวนปาล์มน้ำมัน นอกจากนี้ยังพบว่า การสูญเสียหน้าดินมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับจำนวนวันที่ฝนตก (r = 0.69) ยกเว้นริ้วที่มีขนาดใหญ่ที่สุดในสวนปาล์มน้ำมันมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับความเข้มฝนสูงสุด (r = 0.98)
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
Vagen, T. G., & Winowiecki, L. A. (2019). Predicting the spatial distribution and severity of soil erosion in the global tropics using Satellite Remote Sensing. Remote Sensing, 11(15), 1800. DOI.org/10.3390/rs11151800.
Chen, T., Niu, R.Q., Li, P.X., Zhang, L.P., & Du, B. (2011). Regional soil erosion risk mapping using RUSLE, GIS, and remote sensing: a case study in Miyun Watershed, North China. Environmental Earth Sciences, 63(3), 533–541.
Rengers, F.K., & Tucker, G.E. (2015). The evolution of gully headcut morphology: a case study using terrestrial laser scanning and hydrological monitoring. Earth Surface Processes and Landforms, 40(10), 1304-1317.
Kou, P., Xu, Q., Yunus, A.P., Ju, Y., Guo, C., Wang, C., & Zhao, K. (2020). Multi-temporal UAV data for assessing rapid rill erosion in typical gully heads on the largest tableland of The Loess Plateau, China. Bulletin of Engineering Geology and the Environment, 79(4), 1861–1877.
Goodwin, N.R., Armston, J.D., Muir, J., & Stiller, I. (2017). Monitoring gully change: A comparison of airborne and terrestrial laser scanning using a case study from Aratula, Queensland. Geomorphology, 282, 195–208.
Gudino-Elizondo, N., Biggs, T.W., Castillo, C., Bingner, R.L., Langendoen, E.J., Taniguchi, K.T. Kretzschmar, T., Yuan Y., & Liden, D. (2018). Measuring ephemeral gully erosion rates and topographical thresholds in an urban watershed using unmanned aerial systems and structure from motion photogrammetric techniques. Land Degradation & Development, 29(6), 1896–1905.
Eltner, A., & Baumgart, P. (2015). Accuracy constraints of terrestrial Lidar data for soil erosion measurement: Application to a Mediterranean field plot. Geomorphology, 245, 243–254.
Karsidag, G., & Alkan, R.M. (2012). Analysis of the accuracy of terrestrial laser scanning measurements. in The FIG Working Week 2012. 1–16. May 6–10, 2012, Rome Cavalieri Hotel. Rome: Italy.
Milan, D.J., Heritage, G.L., & Hetherington, D. (2007). Application of a 3D laser scanner in the assessment of erosion and deposition volumes and channel change in a proglacial river. Earth Surface Processes and Landforms, 32(11), 1657–1674.
Kruptawanich, N. (2015). A study of scanning geometry factors affecting the accuracy of Terrestrial Laser Scanner. Master’s Degree Thesis. Chulalongkorn University.
Perroy, R.L., Bookhagen, B., Asner, G.P., & Chadwick, O.A. (2010). Comparison of gully erosion estimates using airborne and ground-based LiDAR on Santa Cruz Island, California. Geomorphology, 118(3–4), 288–300.
Southern Region Irrigation Hydrology Center. (2018). Rainfall data (Online). Retrieved 10 April 2562, from http://hydro-8.com.
Jourdan, C., Michaux-Ferriere, N., & Perbal, G. (2000). Root system architecture and gravitropism in the oil Palm. Annals of Botany, 85(6), 861–868.
