การประเมินความแห้งแล้งเชิงพื้นที่ โดยใช้ดัชนีความแตกต่างพืชพรรณแบบนอร์มอลไลซ์ และค่าอุณหภูมิพื้นผิวของแผ่นดินจากข้อมูลโมดิส พื้นที่ฝั่งตะวันออกของแม่น้ำปิง จังหวัดกำแพงเพชร
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประเมินความแห้งแล้งเชิงพื้นที่ โดยใช้ดัชนีความแตกต่างพืชพรรณแบบนอร์มอลไลซ์ (Normalized Difference Vegetation Index: NDVI) และค่าอุณหภูมิพื้นผิวของแผ่นดิน (Land Surface Temperature: LST) จากข้อมูลโมดิส (MODIS) บริเวณพื้นที่ฝั่งตะวันออกของแม่น้ำปิง จังหวัดกำแพงเพชร มีขั้นตอนวิธีการโดยนำข้อมูลผสม 16 วัน NDVI และข้อมูลผสม 8 วัน LST จากผลิตภัณฑ์ MOD13A1 และ MOD11A2 ช่วงฤดูแล้ง เดือนพฤศจิกายน พ.ศ. 2558 ถึงเดือนเมษายน พ.ศ. 2559 มาวิเคราะห์ค่าดัชนีน้ำอุปทานพืชพรรณแบบนอร์มอลไลซ์ (Normalized Vegetation Supply Water Index: NVSWI) เพื่อประเมินความแห้งแล้งเชิงพื้นที่ 5 ระดับ ได้แก่ แล้งมาก แล้งปานกลาง แล้งน้อย ปรกติ และชุ่มชื้น พร้อมทั้งวิเคราะห์ระดับความแห้งแล้งกับคุณลักษณะทางด้านสิ่งแวดล้อม ผลการศึกษา พบว่า เมื่อพิจารณาค่ากราฟของ NDVI ในช่วงเวลาดังกล่าว ค่า NDVI มีแนวโน้มลดต่ำลงอย่างต่อเนื่อง ตั้งแต่เดือนพฤศจิกายนถึงเดือนเมษายน ในขณะที่ค่ากราฟของ LST สูงขึ้น โดยมีค่าเฉลี่ยของ NDVI และ LST เท่ากับ 0.481 และ34.22 องศาเซลเซียส ตามลำดับ โดยเดือนพฤศจิกายนเป็นเดือนที่มีค่าเฉลี่ย NDVI สูงสุด และเดือนเมษายนเป็นเดือนที่มีค่าเฉลี่ย LST สูงสุด การวิเคราะห์ดัชนีความแห้งแล้ง (Drought Index) พบว่า มีพื้นที่แล้งมากร้อยละ 0.86 แล้งปานกลางร้อยละ 47.19 แล้งเล็กน้อยร้อยละ 48.59 ปรกติหรือไม่แล้งร้อยละ 3.37 และไม่พบพื้นที่ชุ่มชื้น การวิเคราะห์ระดับความแห้งแล้งกับคุณลักษณะทางด้านสิ่งแวดล้อม พบว่า พื้นที่แล้งปานกลาง ถึงมาก ส่วนใหญ่มีรูปแบบการใช้ที่ดินแบบพื้นที่เกษตรกรรม ปลูกข้าว (ร้อยละ 57.14) และอ้อย (ร้อยละ 19.27) เป็นดินร่วนปนทราย (ร้อยละ 45.19) โดยมีหมู่บ้านที่อยู่ในพื้นที่แล้งระดับดังกล่าว 308 หมู่บ้าน (ร้อยละ 54.23) ซึ่งสอดคล้องกับสภาวะความแห้งแล้งในพื้นที่จริง ดังนั้นดัชนีพืชพรรณและค่าอุณหภูมิพื้นผิวสามารถนำมาใช้แสดงภาพรวมความแห้งแล้งเชิงพื้นที่ได้ โดยเฉพาะความแห้งแล้งเชิงเกษตรกรรมหรือสภาวะความแห้งแล้งทางการเกษตร
Article Details
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของวารสาร สักทอง : วารสารมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ สถาบันวิจัยและพัฒนา มหาวิทยาลับราชภัฏกำแพงเพชร
ข้อคิดเห็นใดๆ ที่ปรากฎในวารสารเป็นวรรณกรรมของผู้เขียนโดยเฉพาะ ซึ่งมหาวิทยาลัยราชภัฏกำแพงเพชรและบรรณาธิการไม่จำเป็นต้องเห็นด้วย
เอกสารอ้างอิง
Anyamba, A., Tucker, C. J., & Eastman, J. R. (2001). NDVI anomaly patterns over Africa during the 1997/98 ENSO warm event. International Journal of Remote Sensing, 22, 1847-1859.
Bayarjargal, Y., Adyasuren, T., & Munkhtuya, S. (2000). Drought and vegetation monitoring in the arid and semi-arid regions of the Mongolia using remote sensing and ground data. Proceedings of 21st Asian Conference on Remote Sensing, Taipei. Taiwan, 1, 372-377.
Bayarjargal, Y., et al. (2006). A comparative study of NOAA–AVHRR derived drought indices using change vector analysis. Remote Sensing of Environment, 105, 9-22.
Bhuiyan, C. (2004). Various drought indices for monitoring drought condition in Aravalli terrain of India. Proceedings of the XXth ISPRS Conference. Int. Soc. Photogramm. Remote Sens., Istanbul. Working Group, VII/5, 1-6.
Bhuiyan, C., Singh, R. P., & Kogan, F. N. (2006). Monitoring drought dynamics in the Aravalli region (India) using different indices based on ground and remote sensing data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 8, 289-302.
Carlson, T. N., Perry, E. M., & Schmugge, T. J. (1990). Remote sensing estimation of soil moisture availability and fractional vegetation cover for agricultural fields. Agricultural and Forest Meteorology, 52, 45-69.
Gao, B. (1996), NDWI-A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment, 58, 257-266.
Heim, R. R. (2002). A review of twentieth-century drought indices used in the United States. Bulletin of the American Meteorological Society, 84, 1149-1165.
Jie Zhang, Qiaozhen Mu, & Jianxi Huang. (2016). Assessing the remotely sensed Drought Severity Index for agriculturaldrought monitoring and impact analysis in North China. Ecological Indicators, 63, 296-309.
Kogan, F. N. (1990). Remote sensing of weather impacts on vegetation in nonhomogeneous areas. International Journal of Remote Sensing, 11, 1405-1419.
_______. (1995). Application of vegetation index and brightness temperature for drought detection. Advances in Space Research, 11, 91-100.
_______. (1997). Global drought watch from space. Bulletin of the American Meteorological Society, 78, 621-636.
Lambin, E. F., & Ehrlich, D. (1996). The surface temperature–vegetation index space for land cover and land-cover change analysis. International Journal of Remote Sensing, 17, 463-478.
Liu, W. T., & Negron-Juarez, R. I. (2001). ENSO drought onset prediction in northeast Brazil using NDVI. International Journal of Remote Sensing, 22, 3483-3501.
NASA. (2017). MODIS. [Online]. Available : https://modis.gsfc.nasa.gov/. [2017, January 6].
Rouse, J. W., et al. (1974). Monitoring the Vernal Advancement and Retrogradation (Greenwave Effect) of Natural Vegetation. NASA/GSFC : Greenbelt, MD, USA.
Ruthamnong, S. (2015). Remote Sensing. Kamphaeng Phet : Kamphaeng Phet Rajabhat University.
_______. (2017). Geomatics for Analysis of Flood and Drought Risk Areas in Khlong Suan Mak Basin, Kamphaeng Phet Province. The Golden Teak : Humanity and Social Science, 23(2), 86-103.
Sawaid A., et al. (2014). Characterization of Drought Development through Remote Sensing : A Case Study in Central Yunnan, China. Remote Sensing of Environment, 6, 4998-5018.
Son, N. T., et al. (2012). Monitoring agricultural drought in the Lower Mekong Basin using MODIS NDVI and land surface temperature data. International Journal of Applied Earth Observation and Geo-information, 18, 417-427.
Tucker, C. J. (1979). Red and photographic infrared linear combinations for monitoring vegetation. Remote Sensing of Environment, 8, 127-150.
Tucker, C. J., & Choudhury, B. J. (1987). Satellite remote sensing of drought conditions. Remote Sensing of Environment, 23, 243-251.
WU Men-xin, & LU Hou-quan. (2016). A modified vegetation water supply index (MVWSI) and its application in drought monitoring over Sichuan and Chongqing, China. Journal of Integrative Agriculture, 15(9), 2132-2141.
Yingxin Gu, et al. (2007). A five-year analysis of MODIS NDVI and NDWI for grassland drought assessment over the central Great Plains of the United States. Geophysical Research Letters, 34, 1-6.
