การประยุกต์ใช้ภูมิสารสนเทศในการวิเคราะห์พื้นที่อันตราย เปราะบาง และเสี่ยงไฟป่า อำเภอแม่สอด จังหวัดตาก
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การศึกษานี้ มีวัตถุประสงค์เพื่อประยุกต์ใช้ภูมิสารสนเทศในการวิเคราะห์พื้นที่อันตราย เปราะบาง และเสี่ยงไฟป่า อำเภอแม่สอด จังหวัดตาก มีระเบียบวิธีวิจัย ประกอบด้วย การสำรวจและรวบรวมข้อมูลระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์และรีโมทเซนซิง การคัดเลือกตัวเกณฑ์และกำหนดกฎเกณฑ์ที่ใช้วิเคราะห์ การวิเคราะห์พื้นที่อันตรายและพื้นที่เปราะบางด้วยกระบวนการวิเคราะห์การตัดสินใจแบบหลายหลักเกณฑ์ การวิเคราะห์พื้นที่เสี่ยง และการสกัดองค์ความรู้จากผลการวิเคราะห์ ในการวิเคราะห์พื้นที่อันตราย ใช้ตัวเกณฑ์วิเคราะห์ 14 ตัว ได้แก่ ประเภทของป่าไม้ ระยะห่างจากพื้นที่ป่าถูกเผาไหม้จากการวิเคราะห์อัตราส่วนการเผาไหม้ ความหนาแน่นของจุดความร้อนจากระบบ MODIS ความลาดชัน ระดับความสูง ทิศด้านลาด อุณหภูมิเฉลี่ย ระยะห่างจากหมู่บ้าน ถนน พื้นที่เกษตรกรรม ไร่เลื่อนลอย เส้นทางน้ำ แหล่งน้ำ และสถานที่ท่องเที่ยว ส่วนการวิเคราะห์พื้นที่เปราะบาง ใช้ตัวเกณฑ์ 4 ตัว ได้แก่ จำนวนหมู่บ้านใกล้เขตป่าไม้ สัดส่วนทรัพยากรป่าไม้ ความหนาแน่นของประชากรและครัวเรือน และดัชนีความมั่งคั่งสัมพัทธ์ และการวิเคราะห์พื้นที่เสี่ยงไฟป่า ใช้เมทริกซ์การจำแนกระหว่างความอันตรายและความเปราะบาง ผลการศึกษา พบว่า มีพื้นที่เสี่ยงมากที่สุด ร้อยละ 1.49 พื้นที่เสี่ยงมาก ร้อยละ 16.19 พื้นที่เสี่ยงปานกลาง ร้อยละ 31.86 พื้นที่เสี่ยงน้อย ร้อยละ 4.85 และพื้นที่ไม่เสี่ยง ร้อยละ 45.61 โดยตำบลด่านแม่ละเมา และพะวอ มีภาพรวมความเสี่ยงมากกว่าพื้นที่อื่นๆ
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของวารสาร สักทอง : วารสารมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ สถาบันวิจัยและพัฒนา มหาวิทยาลับราชภัฏกำแพงเพชร
ข้อคิดเห็นใดๆ ที่ปรากฎในวารสารเป็นวรรณกรรมของผู้เขียนโดยเฉพาะ ซึ่งมหาวิทยาลัยราชภัฏกำแพงเพชรและบรรณาธิการไม่จำเป็นต้องเห็นด้วย
เอกสารอ้างอิง
Cetin, M., Pekkan, Ö., Özenen, M., Ilker, A., Suhrabuddin, N., Masoud, D. & Saye, C. (2022). GIS-based forest fire risk determination for Milas district, Turkey. Natural Hazards, 113(1),
-17.
Chengcheng Gai, Wenguo Weng & Hongyong Yuan. (2011). GIS-based Forest Fire Risk Assessment and Mapping. Fourth International Joint Conference on Computational Sciences and Optimization, 1,240-1,244. Kunming and Lijiang City, China.
Chuvieco, E. & Congalton, R. G. (1989). Application of Remote Sensing and Geographic Information Systems to forest fire hazard mapping. Remote Sensing of Environment, 29(2), 147-159.
Cocke, A.E., Fule, P.Z. & Crouse, J.E. (2005). Comparison of burn severity assessments using differenced normalized burn ratio and ground data. International Journal of Wildland Fire, 14(2), 189-98.
Eastman, J.R. (1999). Multi-criteria evaluation and GIS. In Goodchild, M. F., Maguire, D.J., & Rhind, D.W. (Eds.). Geographical Information Systems, 493-502, USA: Longley, John Wiley and Sons.
Guanghua Chi, Han Fang, Sourav Chatterjee & Joshua, E.B. (2022). Microestimates of wealth for all low-and middle-income countries. PNAS, 29(3). 1-11.
Keeley, J.E. (2009). Fire intensity, fire severity and burn severity: A brief review and suggested usage. International Journal of Wildland Fire, 18(1), 116-126.
Key, C. & Benson, N. (2005). Landscape assessment: Ground measure of severity; The Composite Burn Index, and remote sensing of severity, the Normalized Burn Index. In Lutes, D., Keane, R., Caratti, J., Key, C., Benson, N., Sutherland, S. & Gangi, L., (Eds.), FIREMON : Fire Effects Monitoring and Inventory System. USA: Rocky Mountains
Research Station, USDA Forest Service: Fort Collins.
Malczewski, J. (1999). GIS and Multicriteria Decision Analysis. Canada: John Wiley and Sons.
NASA. (2022). Fire Information for Resource Management System. [Online]. Available : https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/ [2022, April 28].
Petrakis, M., Psiloglou, B. & Lianou, M. (2005). Evaluation of forest fire risk and fire extinction difficulty at the mountainous park of Vikos-Aoos, Northern Greece: use of Remote Sensing and GIS techniques. International Journal of Risk Assessment and Management, 5(1), 50-65.
Rajeep, K.J., Saumitra, M., Kumaran, D.R. & Rajesh, S. (2002). Forest fire risk zone mapping from satellite imagery and GIS. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 4(1), 1-10.
Rinner, C. & Malczewski, J. (2002). Web-enabled spatial decision analysis using ordered weighted averaging (OWA). Journal of Geographical Systems, 4(4), 385-403.
Roszkowska, E. (2013). Rank Ordering Criteria Weighting Methods-A Comparative Overview. J. Dedicated Needs Sci. Practice, 5(65), 14-33.
Roy, D.P., Boschetti, L. & Trigg, S.N. (2006). Remote sensing of fire severity: Assessing the performance of the normalized burn ratio. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 3(1), 112-116.
Ruthamnong, S. (2022). Geoinformatics for Natural Disaster Management. Kamphaeng Phet: Kamphaeng Phet Rajabhat University. [In Thai]
Ruthamnong, S., Wattanatadsanee, B. & Klomklumnum, I. (2023). Geo-informatics innovation to create spatial knowledge for mitigation the natural and human activity threats of quality of life, Mae Sot District, Tak Province. National Research Council of Thailand (NRCT). [In Thai]
Stillwell, W.G., Seaver, D.A. & Edwards, W. (1981). A Comparison of Weight Approximation Techniques in Multiattribute Utility Decision-Making. Organizational Behavior and Human Performance, 28(1), 62-77.
Tak Provincial Office, Tak City Hall. (2021). Information for the administration of Tak Province. Tak : Tak Provincial Office, Tak City Hall. [In Thai]
USGS. (2022). Landsat Download Earth Explorer. [Online]. Available : https://earthexplorer.usgs.gov/ [2022, April 28].
van Wagtendonk, J.W., Root, R.R. & Key, C.H. (2004). Comparison of AVIRIS and Landsat ETM+ detection capabilities for burn severity. Remote Sensing of Environment, 92(3), 397-408.
XU Dong, DAI Li-min, SHAO Guo-fan, TANG Lei & WANG Hui. (2005). Forest fire risk zone mapping from satellite images and GIS for Baihe Forestry Bureau, Jilin, China. Journal of Forestry Research, 16(3), 169-174.
YIN Hai-wei, KONG Fan-hua & LI Xui-zhen. (2004). RS and GIS-based forest fire risk zone mapping In Da Hinggan Moutains. Chinese Geographical Science, 14(3), 251-257.
