การวิเคราะห์พื้นที่ปกคลุมทางการเกษตรในประเทศไทยด้วยกระบวนการ CNN

Abstract

การพัฒนาด้านเกษตรกรรมจำเป็นต้องมีความเข้าใจและมีข้อมูลเชิงภาพที่แสดงถึงพื้นที่ปกคลุมที่จะแสดงให้เห็นถึงภูมิทัศน์ทางภูมิศาสตร์ของพื้นที่ศึกษา บทความวิจัยฉบับนี้นำเสนอการวิเคราะห์พื้นที่ปกคลุมเพื่อการเกษตรในประเทศไทยโดย Convolutional Neural Network (CNN) โดยมีการสร้างชุดข้อมูลรูปภาพ 4 คลาส จำแนกออกเป็น ป่า ต้นปาล์ม นาข้าว และสิ่งปลูกสร้าง รวมกันทั้งสิ้นประมาณ 1,500,000 ภาพ แต่ละภาพจะมีขนาด 64x64 จุดภาพ อีกทั้งแต่ละชุดข้อมูลจะผ่านกระบวนการประมวลผลด้วยโมเดล CNN ที่มีการปรับค่าพารามิเตอร์จนได้ย่านความแม่นยำอยู่ระหว่าง 80-90% ภายหลังจากการประมวลผล โมเดลจะจำแนกพื้นที่ปกคลุมคัดแยกตามชุดข้อมูลรูปภาพแต่ละชุด หลังจากนั้นจะใช้กระบวนการคัดแยก RGB เพื่อจำแนกระดับการเจริญเติบโตของข้าวและขนาดของต้นปาล์ม ก่อนที่จะทำการประมาณการผลผลิตจากต้นปาล์มและนาข้าว