การจัดการทรัพยากรน้ำด้วยระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์#8

พ.อ.ศุภฤกษ์ ชัยชนะ

การเตรียมการเพื่อรับกับปัญหาน้ำ ไม่ว่า จะเป็น ภัยพิบัติ น้ำท่วม หรือ ฝนแล้ง เป็นมาตรการหนึ่ง เพื่อป้องกันหรือบรรเทาให้มีความรุนแรงน้อยลง ระบบสารสนเทศคือการนำข้อมูลมาประมวลผล เพื่อให้ได้คำตอบในลักษณะเชิงพื้นที่ เช่นเดียวกันหน่วยงานที่มีความพร้อมในบุคลากรและข้อมูล ย่อมได้เปรียบที่จะชิงความได้เปรียบในการแก้ปัญหา มากกว่า ที่จะคอยให้ปัญหาเกิดแล้วค่อยแก้

การจัดการทรัพยากรน้ำด้วยระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์#7

พ.อ.ศุภฤกษ์ ชัยชนะ

จากบทความที่แล้ว เรื่องเกี่ยวกับการจัดการทรัพยากรน้ำด้วยระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ #3 เรื่อง ภัยแล้งได้กล่าวถึงเรื่องการเพิ่มปริมาณน้ำใต้ดิน โดยเป็นการหา บริเวณที่ควรจะเป็นแหล่งฟื้นฟูน้ำใต้ดินควรมีลักษณะดังนี้ (อ้างอิงจาก DEM for locating areas for groundwater recharge )

1.ควรเป็นบริเวณที่ มี gradient หรือการไหลของน้ำ ที่ค่อนข้างจะไหลเอื่อยๆ จนถึงสงบ

2.บริเวณนั้นควรเป็นบริเวณที่น้ำสามารถซึมเข้าไปได้

3.ควรเป็นที่ที่จะทำให้ระดับน้ำใต้ดิน(water table) อยู่ในระดับสูง

เริ่มต้นกับ GEOSPATIAL

พ.อ.ศุภฤกษ์ ชัยชนะ

ความหมายของ GEOSPATIAL ก็คือ การผสานกันระหว่าง วิธีการ โปรแกรมและข้อมูลภูมิสาระสนเทศ อธิบายง่ายๆก็คือ องค์ความรู้ ข้อมูล และโปรแกรม เพื่องานด้านภูมิสารสนเทศ พอดีที่ตอนนี้ผมได้ซื้อเครื่องคอมพิวเตอร์แบบ NOTEBOOK มาใหม่ จึงมีแนวความคิดที่จะทำเครื่องคอมพิวเตอร์ให้เป็น สำนักงาน GEOSPATIAL ที่สามารถจะทำงานด้านภูมิสารสนเทศได้

สถิติศาสตร์ กับงาน GIS

พ.อ.ศุภฤกษ์ ชัยชนะ

    ผมเป็นผู้หนึ่งที่เป็นไม้เบื่อไม้เมากับวิชาสถิติ มาตั้งแต่สมัยเรียนหนังสือ เพราะเป็นวิชาที่ผม ต้องลงถึงสองครั้ง เพื่อสอบให้ผ่าน แต่ทุกวันนี้ผมต้องเกี่ยวข้องกับวิชาสถิติ มากมาย ไม่ว่า จะเป็นการแนะนำ หรือ แม้กระทั่งเคยเป็นอาจารย์สอนวิชานี้ หลักการที่ผมใช้เพื่อทำความเข้าใจกับวิชานี้ก็คือ การเข้าใจในแนวคิดก่อนที่จะไปศึกษาเกี่ยวกับ ทฤษฎีหรือสูตรมากมาย

    ในงาน GIS ก็เช่นเดียวกัน ได้มีการนำเอาทฤษฎีของสถิติมาประยุกต์ใช้ในวิชา GIS หรือที่เรียกว่า GEOSTATISTICS ทำให้ก่อให้เกิดความรู้ที่จะอธิบายความเป็นไปบนโลก ได้มากกว่าการวิเคราะห์แค่เชิงพื้นที่(Spatial Analysis)

การใช้ข้อมูล LIDAR เพื่อแสดงรูปทรงอาคารในลักษณะสามมิติ

พ.อ.ศุภฤกษ์ ชัยชนะ

ข้อมูล LIDAR คือข้อมูลความสูงที่ได้จากการวัดระยะจากสื่อเช่น LASER ทำให้ระยะที่รังวัดได้มีความละเอียดสูง ก่อให้เกิด จุดข้อมูลความสูงของภูมิประเทศ จำนวนมหาศาล การใช้งาน ต้องนำข้อมูลเหล่านี้มาประมวลผล เพื่อให้เกิดเป็น โครงสร้างภูมิประเทศในลักษณะ TIN หรือ DEM

ข้อมูลดิบ ที่ได้ LIDAR จะเป็นข้อมูลที่เป็นลักษณะ DSM หรือ Digital Surface Model นั่นคือ ความสูง ที่ได้จะเป็นรวมสิ่งปลูกสร้าง หรือสิ่งที่ปกคลุมผิวโลก อาธิเช่น ต้นไม้ ตึกอาคาร และ พืชพรรณ ไปด้วย การนำข้อมูล LIDAR มาทำให้กลายเป็น ข้อมูลความสูงภูมิประเทศบนพื้นผิวที่ปราศจากสิ่งปกคลุม(Bare Ground) จึงเป็นเรื่องน่าสนใจและน่าศึกษา ปัจจุบัน ข้อมูลความสูงจาก LIDAR จึงมีอยู่สองลักษณะคือ แบบที่เป็น Bare Ground คือได้ขจัด สิ่งที่ปกตลุมพื้นผิวไปแล้ว กับอีกแบบคือ แบบ Reflective คือข้อมูลความสูงที่รวมสิ่งปลูกสร้างไปด้วย