การตรวจวัดฝุ่นละอองขนาดเล็กในพื้นที่ภาคหนือตอนบนด้วยการสำรวจด้วยดาวเทียม

Detection of fine particulate matter in the upper northern region by satellite survey in International Multi-Sport Events

Name: ขนิษฐา เจริญมาก

ThaSH: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ -- วิทยานิพนธ์. วท.ม. (การบริหารทรัพยากรป่าไม้และสิ่งแวดล้อม) 2562.

Classification :.LCCS: TD884.5

ThaSH: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. -- สาขาการบริหารทรัพยากรป่าไม้และสิ่งแวดล้อม -- วิทยานิพนธ์

ThaSH: ฝุ่น -- แง่สิ่งแวดล้อม

ThaSH: แสง

ThaSH: ดัชนีคุณภาพอากาศ

ThaSH: มลพิษทางอากาศ

ThaSH: การสำรวจด้วยภาพถ่าย

Abstract: การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างความเข้มข้นของฝุ่นละออง (PM2.5 และ PM10) กับความหนาเชิงแสงของละอองลอย (Aerosol Optical Thickness; AOT) ที่ได้จากดาวเทียม Suomi NPP ระบบ VIIRS และดาวเทียม TERRA ระบบ MODIS ระหว่างวันที่ 11 – 30 มีนาคม 2562 เริ่มจากการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ แล้วดำเนินการสร้างสมการประมาณค่าด้วย การวิเคราะห์การถดถอย 4 รูปแบบ โดยพิจารณาสมการที่ให้ค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจสูงสุด ในแต่ละระบบดาวเทียม สำหรับใช้ในการประมาณค่าฝุ่นละออง แล้วทำการเปรียบเทียบกับค่าที่วัดได้จริง ด้วยการทดสอบ t – test เพื่อตรวจสอบว่ามีความแตกต่างทางสถิติหรือไม่ หลังจากนั้น ทำการประเมินความแม่นยำของสมการด้วยรากที่สองของความคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (RMSE) และค่าเฉลี่ยของเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์ (MAPE) แล้วนำไปจัดทำเป็นแผนที่แสดงการกระจายตัวของฝุ่นละอองที่ได้จากการประมาณค่า จากการศึกษาพบว่า ความหนาเชิงแสงของละอองลอยจากระบบ VIIRS และระบบ MODIS มีความสัมพันธ์ทางสถิติกับความเข้มข้นของฝุ่นละออง (PM2.5 และ PM10) ที่ได้จากสถานีตรวจวัดคุณภาพอากาศ โดยสมการถดถอยที่ดีที่สุดของระบบดาวเทียมระบบ VIIRS และระบบ MODIS ที่ทำการวิเคราะห์กับค่า PM2.5 และ PM10 อยู่ในสมการรูปแบบ linear (r2 = 0.516), สมการรูปแบบ exponential (r2 = 0.412), สมการรูปแบบ linear (r2 = 0.553) และสมการรูปแบบ power (r2 = 0.401) ตามลำดับ ซึ่งจากการศึกษาครั้งนี้แสดงให้เห็นว่า ดาวเทียมระบบ VIIRS ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในการประมาณค่า PM2.5 โดยมีค่า RMSE = 29.16 และค่า MAPE = 28.57 % ซึ่งเมื่อนำค่าที่ได้จากการประมาณค่าจากสมการและค่าที่วัดได้จริงมาเปรียบเทียบกัน ปรากฏว่าไม่มีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในทางสถิติที่ระดับความเชื่อมั่น 95 เปอร์เซ็นต์ โดยผลที่ได้จากการประมาณค่าความเข้มข้นของฝุ่นละอองสามารถนำไปสร้างเป็นแผนที่การกระจายตัวของฝุ่นละอองในบริเวณที่ทำการศึกษาได้ The study aimed to investigate the correlation between the PM2.5 and PM10 concentrations, derived in form of Aerosol Optical Thickness (AOT) measured by the Suomi NPP satellite via VIIRS sensor and the TERRA satellite via MODIS sensor, during 11 – 30 March 2019. Firstly, the correlation was analyzed, then the regression analysis in 4 different form of predictive models were performed. Then, each study case of satellite sensors, an equation that gives the highest coefficient of determination was selected to predict PM values comparing to the measured values from field stations. The next step, the t – test was used to determine whether the comparison values are statistically different or not. The accuracy of the models have been verified by the root mean square error (RMSE) and the mean absolute percentage error (MAPE). Finally, the distribution of dust was estimated and mapped. The study revealed that the AOT data from both the VIIRS and MODIS systems statistically correlated with the amount of PM2.5 and PM10 measured from the field weather stations. The best regression equation in the case of VIIRS and MODIS, each co – analysed with the values of PM2.5 and PM10, were in forms of linear (r2 = 0.516), exponential (r2 = 0.412), linear (r2 = 0.553), and power model (r2 = 0.401), respectively. That is, the case of VIIRS provides the best results for estimating the PM2.5 in the regression model. By testing in the case of PM2.5, it derived results given the RMSE of 29.16 and MAPE of 28.57%. When comparing the estimated PM2.5 from the equation and the real value from the field, there is no statistical difference at 95 percent confidence level. The result of the PM2.5 estimation was able to map the dust distribution over the study area

มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. สำนักหอสมุด

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: tdckulib@ku.ac.th

Name: กาญจน์เขจร ชูชีพ

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์หลัก

Name: วันชัย อรุณประภารัตน์

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์ร่วม

Created: 2562

Modified: 2567-05-28

Issued: 2567-05-28

วิทยานิพนธ์/Thesis

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

URL: https://kasetsart.idm.oclc.org/login?url=http://www.lib.ku.ac.th/KUthesis/2562/khanidtha-cha-all.pdf

CallNumber: TD884.5.ข15

tha

DegreeName: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: การบริหารทรัพยากรป่าไม้และสิ่งแวดล้อม

Grantor: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

©copyrights มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	khanidtha-cha-all.pdf	5.6 MB	3	2025-04-29 16:52:00

ใช้เวลา

0.025814 วินาที