20/07/2026
✅️✅️ดร. กฤช เอี่ยมฐานนท์ ผู้อำนวยการศูนย์สารสนเทศการเกษตร มอบหมายให้เจ้าหน้าที่ส่วนภูมิสารสนเทศการเกษตร ลงพื้นที่สำรวจเพื่อจัดเก็บค่าการเจริญเติบโตของข้าว และการบินถ่ายภาพโดรน เพื่อวิเคราะห์ความสมบูรณ์ของพืชพรรณของแปลงตัวอย่าง เพื่อหาความสัมพันธ์กับข้อมูลดาวเทียมในสองระบบสำหรับการพัฒนาแบบจำลองพยากรณ์ผลผลิต ด้วยวิธี Regression Model สำหรับกิจกรรมย่อยประยุกต์ใช้เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศในการติดตามเนื้อที่เพาะปลูกและประเมินผลผลิตพืชไร่ ในสินค้าข้าวนาปี ปี 2569 ภายใต้กิจกรรมประยุกต์ใช้เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการพยากรณ์ผลผลิตสินค้าเกษตร โครงการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดทำสารสนเทศการเกษตรและการบริหารจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ปีงบประมาณ พ.ศ. 2569 กำหนดดำเนินงานในสินค้าข้าวนาปี ปี 2569 ในพื้นที่จังหวัดพิจิตร จำนวน 40 แปลงตัวอย่าง 🎯🎯ระหว่างวันที่ 9 - 25 กรกฎาคม 2569 การดำเนินงานสำรวจครอบคลุมช่วงการเจริญเติบโตของข้าว จำนวน 3 ช่วงอายุ ได้แก่ ช่วงตั้งท้อง (Panicle) ช่วงออกรวง (Flowering) และช่วงเก็บเกี่ยว (Harvesting)
ในการดำเนินงานสำรวจในครั้งนี้ มีการจัดเก็บค่าข้อมูลการเจริญเติบโตของข้าวที่คาดว่าจะมีความสำคัญในเชิงการพัฒนาของต้นข้าวและผลผลิตข้าว โดยมีการวัดข้อมูลที่สำคัญที่นำมาหาความสัมพันธ์กับข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียมได้ เช่น ค่าความหนาแน่นของต้นข้าว ความลึกของน้ำ ความสูงของต้นข้าว ค่าพื้นที่ผิวใบ (Leaf Area Index: LAI) ค่าปริมาณคลอโรฟิลด์ (Chlorophyll Contents) ค่าการสะท้อนแสง (Reflectance) ด้วยเครื่อง Spectroradiometer สำหรับงานสำรวจระยะไกล (Remote Sensing) เพื่อเปรียบเทียบกับการสะท้อนแสงในช่วง Blue-Green-Red-Near Infrared กับย่านความยาวคลื่นของภาพถ่ายดาวเทียมในระบบ Optical Sensor คือ ภาพถ่ายดาวเทียม Sentinel-2 เพื่อจำแนกตามรายพันธุ์ และค่าผลผลิตต่อไร่ โดยในการดำเนินงานครั้งนี้ประสบปัญหาเมฆฝนที่กระจายอยู่ทั่วพื้นที่ ข้อมูลการเจริญเติบโตของข้าวจะถูกนำมาวิเคราะห์ร่วมกับภาพถ่ายดาวเทียม กำหนดใช้ดาวเทียมระบบเรดาห์ช่องเปิดสังเคราะห์ (Synthetic Aperture Radar: SAR) ได้แก่ ภาพถ่ายดาวเทียม Sentinel-1 เพื่อนำมาพัฒนาแบบจำลองการพยากรณ์ผลผลิตข้าวในพื้นที่ ต่อไป 📌📌📌
🎯🎯During 9 - 25 July 2026, ✅️✅️✅️ Dr. Krit Iemthanon (Ph.D.), Director of Center for Agricultural Information (CAI) has an assignment to the staffs of Agricultural Geo-Information (GI) Division for field survey in Phichit province. The objective of this activity is supporting the “Applying Geo-Informatics for Agricultural Yield Forecasts and Spatial Data Management” under the project of “Enhancing the efficiency of agricultural information preparation and big data management” in 2026 fiscal year.
The commodity is defined in the wet season rice in 2026 in Phichit provinces is 40 sample units. The growth stage is defined in 3 main growth stages: panicle, flowering and harvesting. This field survey is collecting several of rice biophysical variables, which are related to the satellite images, are consisted of rice density, water depth, rice height, leaf area index (LAI), chlorophyll contents, reflectance with spectroradiometer for remote sensing, which is relevant with Blue-Green-Red-Near Infrared corresponded with optical wavelengths (classified with rice variety), and rice yield. This operation was hampered by scattered clouds throughout the area. Consequently, these rice biophysical variables analyze their relationships in terms of the Pearson correlation and develop linear regression model according to satellite imageries on Synthetic Aperture Radar (SAR: Sentinel-1) sensor. 📌📌📌
