Use of Remote Sensing Data for Some Soil Properties Studying in Areas at Risk of Acidic Soil and Saline Soil of Central Thailand | การใช้ข้อมูลการรับรู้ระยะไกลเพื่อศึกษาสมบัติบางประการของดินในพื้นที่เสี่ยง การเป็นดินกรดและดินเค็มภาคกลางของประเทศไทย

英语. Conventional soil properties study including soil sampling and laboratory analysis are laborious, costly and time-consuming. Remote sensing data is collected as reflected electromagnetic radiation that vary with objects and correlate with plant growth and health. It can shorten the time of collecting soil samples, reduce cost from both in filed and laboratory. This research was studied the potential of satellite images (Sentinel 2) by calculating three vegetation indices: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI) and Normalized Difference Infrared Index (NDII) and correlating with soil fertility indicators, such as soil pH, soil electrical conductivity, and soil organic matter. Soil samples were collected from Kamphaeng Saen district in Nakhon Pathom province, which is at risk of saline soil, as well as from Bang Len district in Nakhon Pathom province and Pak Phli district in Nakhon Nayok province, both of which were at risk of acidic soil. The fertility of the soil was found to be associated with land use types, soil series, and vegetation indices calculated from Sentinel 2 satellite images. In March, the NDVI with a logarithmic model showed the highest potential for estimating soil pH. Similarly, in December, the GNDVI with an exponential model demonstrated the highest potential for estimating soil electrical conductivity. However, all vegetation indices were unsuitable for predicting soil organic matter.

泰国. การศึกษาสมบัติดินแบบดั้งเดิม ได้แก่ การเก็บตัวอย่างดิน และการวิเคราะห์ในห้องปฏิบัติการ ต้องใช้แรงงานและค่าใช้จ่ายสูง รวมทั้งใช้ระยะเวลาในการวิเคราะห์ในห้องปฏิบัติการนาน ข้อมูลรับรู้ระยะไกลซึ่งอาศัยการบันทึกค่าพลังงานสะท้อนกลับที่แตกต่างกันในแต่ละช่วงคลื่น ซึ่งมีความสัมพันธ์กับการเจริญเติบโตและสุขภาพของพืช การหาความสัมพันธ์ระหว่างสมบัติเคมีดินกับค่าการสะท้อนแสงของพืชที่มีสุขภาพต่างกันในพื้นที่ที่ดินมีความอุดมสมบูรณ์ต่างกันและสร้างเป็นสมการทางคณิตศาสตร์ เพื่อประมาณค่าความสมบูรณ์ของดินในพื้นที่ข้างเคียง ซึ่งช่วยลดแรงงาน ค่าใช้จ่าย และลดระยะเวลาในการดำเนินงาน การศึกษานี้ได้ศึกษาศักยภาพของข้อมูลภาพดาวเทียม Sentinel 2 โดยการคำนวณค่าดัชนีพืชพรรณ 3 ชนิด ได้แก่ ดัชนี Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) ดัชนี Green Normalized Difference Vegetation Index (GNDVI) และดัชนี Normalized Difference Infrared Index (NDII) แล้วหาความสัมพันธ์กับความอุดมสมบูรณ์ของดิน ได้แก่ ค่าความเป็นกรดเป็นด่าง ค่าการนำไฟฟ้า และปริมาณอินทรียวัตถุในดิน ในอำเภอกำแพงแสน จังหวัดนครปฐม ซึ่งเป็นพื้นที่เสี่ยงต่อการเกิดดินเค็ม อำเภอบางเลน จังหวัดนครปฐม และอำเภอปากพลี จังหวัดนครนายก  ซึ่งเป็นพื้นที่เสี่ยงต่อการเกิดดินกรด ผลการศึกษาพบว่า ความอุดมสมบูรณ์ของดินมีความสัมพันธ์กับประเภทการใช้ที่ดินและชุดดิน และมีความสัมพันธ์กับค่าดัชนีพืชพรรณที่คำนวณจากข้อมูลภาพดาวเทียม Sentinel 2โดยค่า NDVI ในเดือนมีนาคม ที่มีความสัมพันธ์แบบ Logarithmic มีศักยภาพสูงที่สุดในการสร้างสมการทางคณิตศาสตร์เพื่อใช้เป็นแบบจำลองเพื่อประมาณค่าความเป็นกรดเป็นด่างของดิน ค่า GNDVI ในเดือนธันวาคม ที่มีความสัมพันธ์แบบ Exponential มีศักยภาพสูงที่สุด ในการสร้างสมการทางคณิตศาสตร์เพื่อใช้เป็นแบบจำลองเพื่อประมาณค่าการนำไฟฟ้าของดิน ขณะที่ปริมาณอินทรียวัตถุ ค่าดัชนีพืชพรรณทั้ง 3 ชนิด มีศักยภาพในการสร้างสมการทางคณิตศาสตร์เพื่อใช้เป็นแบบจำลองต่ำมาก