ผลของแหล่งที่มาของแบบจ...
TRANSCRIPT
Thai J. For. 38 (1) : 122-132 (2019) วารสารวนศาสตร 38 (1) : 122-132 (2562)
นพนธตนฉบบ
ผลของแหลงทมาของแบบจ�าลองความสงเชงเลขตอความถกตองของการแยกโครงขาย
การระบายน�าอตโนมตดวยวธการวเคราะหเชงพนททางอทกวทยา
Effect of Digital Elevation Model Sources on Accuracy of Automated Drainage Network Extraction based on Hydrological Spatial Analysis
Methods
ชนสา สวางจนทร* Chanisa Sawangjan*
ชชชย ตนตสรนทร Chatchai Tantasirin
คณะวนศาสตร มหาวทยาลยเกษตรศาสตร จตจกร กรงเทพฯ 10900
Faculty of Forestry, Kasetsart University, Chatuchak, Bangkok 10900, Thailand
*Corresponding Author, E-mail: [email protected]
รบตนฉบบ 1 สงหาคม 2561 รบแกไข 27 กนยายน 2561 รบลงพมพ 9 ตลาคม 2561
ABSTRACT
The automated drainage network extraction is a hydrological spatial analysis processes use to derive drainage pattern of a watershed area based on the digital elevation model (DEM). Different sources of the DEM may affect the obtained network. This study compared the effects of using DEM from different sources including DEM from Land Development Department (LDD), ASTER GDEM, SRTM and DEM obtained from ANUDEM algorithm on automatic drainage network extraction. Accuracy of the extracted network was verified using field observation data. Three different terrain characteristics of selected watershed including steep slope, moderate slope area and flat area were compared. It was found that the appropriated drainage area threshold (DAT) derived from different DEM source were different. The higher DEM resolution, the lesser DAT was obtained. Drainage density that derived from automated extraction method was larger than that from the topographic map. The highest accuracy of extracted drainage network using the LDD DEM in the steep watershed area was found while that from the ANUDEM, SRTM and ASTER GDEM were smaller. The accuracy are equal to 85.83, 40.73, 38.75 and 29.55 percent, respectively. In the moderate slope watershed, it was found that the accuracy of extracted drainage from SRTM was the highest and smaller when the ANUDEM, SRTM and ASTER GDEM were used. The accuracy are equal to 73.33, 72.45, 31.49 and 30.03 percent, respectively. The accuracy of the extracted drainage network obtained from the different DEMs of the flat area watershed was smaller but in the same order of that found from the moderate slope area. The accuracy are equal to 39.17, 37.77, 19.20
123วารสารวนศาสตร 38 (1) : 122-132 (2562)
and 18.32 percent, respectively. Base on the results from this study, it is recommended that the automatic drainage network extraction could be used when the higher DEM resolution.
Keywords:DigitalElevationModel(DEM),DrainageNetwork,HydrologicalSpatialAnalysis
บทคดยอ
การแยกโครงขายการระบายน�าอตโนมต คอ กระบวนการวเคราะหเชงพนททางอทกวทยาเพอใหไดรปแบบ
ล�าน�า โดยใชแบบจ�าลองความสงเชงเลข (DEM) เปนขอมลหลกในการวเคราะห ซงหากมแหลงทมาแตกตางกน อาจ
สงผลตอผลลพธของโครงขายทได การศกษานเปรยบเทยบผลของการใชแบบจ�าลองความสงเชงเลขจากแหลงทมา
ทแตกตางกน ไดแก กรมพฒนาทดน (LDD DEM), ASTER GDEM, SRTM และจากขนตอนวธ ANUDEM เปน
ขอมลหลกเพอแยกโครงขายการระบายน� าอตโนมต และตรวจสอบความถกตองกบโครงขายการระบายน� าจรง
ทส�ารวจภาคสนาม โดยเปรยบเทยบผลการศกษาในภมประเทศทตางกน 3 แบบ คอ พนทความลาดชนสง พนทความ
ลาดชนปานกลาง และพนทราบ
ผลการศกษาพบวา คา DAT ทเหมาะสมทไดจากแบบจ�าลองความสงเชงเลขจากแหลงทมาตาง ๆ มคาตาง
กน โครงขายการระบายน�าอตโนมตเกอบทงหมดมความยาวและความหนาแนนของการระบายน�ามากกวาล�าน�าจาก
แผนทภมประเทศ โดยโครงขายล�าน�าอตโนมตของพนทสงชนทแยกจากขอมล LDD DEM มความถกตองมากทสด
รองลงมาคอ ANUDEM, SRTM และ ASTER GDEM โดยมคาความถกตอง เทากบรอยละ 85.83, 40.73, 38.75 และ
29.55 ตามล�าดบ สวนพนทความลาดชนปานกลางและพนทราบ พบวา โครงขายการระบายน�าจากแบบจ�าลองความสง
เชงเลขของ SRTM มความถกตองสงสด รองลงมาคอ LDD DEM, ANUDEM และ ASTER GDEM โดยมคาความ
ถกตองเทากบรอยละ 73.33, 72.45, 31.49 และ 30.03 ในพนทความลาดชนปานกลาง และรอยละ 39.17, 37.77, 19.20
และ 18.32 ในพนทราบ ตามล�าดบ
ขอเสนอแนะจากผลการศกษานคอการแยกโครงขายการระบายน�าอตโนมตเหมาะส�าหรบการน�าไปประยกต
ใชกบพนทความลาดชนสงและปานกลาง โดยใช LDD DEM เปนขอมลส�าหรบวเคราะห เนองจากมความถกตอง
และความละเอยดสง
ค�าส�าคญ: แบบจ�าลองความสงเชงเลข (DEM) โครงขายการระบายน�า การวเคราะหเชงพนททางอทกวทยา
ค�าน�า
โครงขายการระบายน� าคอขอมลทแสดง
เสนทางการไหลของน�าทมการเชอมโยงตอกนในพนท
ลมน�าตงแตจดทมความสงมากทสดจนถงจดออกของ
น� าซงเปนจดต�าสดของลมน� า โดยเปนขอมลทถกน�า
มาใชเพออธบายโครงสรางและลกษณะการระบายน�า
ของลมน�า เชน ความยาวของล�าน�า ความหนาแนนการ
ระบายน� า เปนตน และยงเปนพารามเตอรส�าหรบใช
กบแบบจ�าลองทางอทกวทยาอกดวย โดยปกตขอมล
โครงขายการระบายน�าไดมาจากการ digitize ตามขอมล
ล�าน�าทแสดงอยบนแผนทภมประเทศ ท�าใหเกดปญหา
ตอการน�าไปใชประโยชนเนองจากขอมลล�าน� าจาก
แผนทภมประเทศเปนขอมลทไมไดแสดงล�าน� าทมอย
จรงทงหมด โดยเฉพาะล�าน�าขนาดเลกบนพนทตนน�าท
อาจไมมปรากฏในแผนทภมประเทศทงทมล �าน�านนอย
ในพนทจรงจงท�าใหขาดความถกตอง อกทงขอมลทได
124 Thai J. For. 38 (1) : 122-132 (2019)
อาจมปญหาความคลาดเคลอนทเกดตงแตกระบวนการ
แปลภาพถายทางอากาศและจากขนตอนการ digitize
ของผใชงานแตละทาน ดงนนเพอแกปญหานจงไดมวธ
การแยกโครงขายการระบายน�าอตโนมตโดยใชวธการ
วเคราะหเชงพนททางอทกวทยา เชน การเตม (fill sink)
การค�านวณทศทางการไหล (flow direction) และการ
ไหลสะสม (flow accumulation) เปนตน ท�าใหไดล �าน�า
อตโนมตทสอดคลองกบลกษณะภมประเทศ สะดวก
ตอการน�าใชงานเนองจากไมตอง digitize เสนล�าน� า
จากแผนทภมประเทศเอง และลดความคลาดเคลอน
ของต�าแหนงล�าน�าทเกดจากการ digitize ผดพลาดของ
ผใชงานแตละทาน โดยการแยกโครงขายการระบาย
น�าอตโนมตจะใชแบบจ�าลองความสงเชงเลข (Digital
Elevation Model; DEM) เปนขอมลในการวเคราะห
แบบจ�าลองความสงเชงเลขคอขอมลทจ�าลอง
ความสงต�าของพนผวโลก ซงมแหลงทมาจาก 3 แหลง
คอ การส�ารวจทางพนดน การใชขอมลการรบรระยะไกล
และการแทรกคาขอมลเชงพนท (spatial interpolation)
จากขอมลเสนชนความสง แบบจ�าลองความสงเชงเลข
แตละแหลงมทมาและความละเอยดทตางกน สงผล
ท�าใหคาความสงและความถกตองของพนทแตกตางกน
ดงนนการใชแบบจ�าลองความสงเชงเลขทมแหลงทมา
ตางกนมาเปนขอมลในการแยกโครงขายการระบายน�า
อาจมผลใหไดโครงขายการระบายน�าทมลกษณะและ
ความถกตองแตกตางกนได
ดงนนการศกษานจงมวตถประสงคเพอแยก
โครงขายการระบายน�าอตโนมตโดยใชแบบจ�าลองความสง
เชงเลขจากแหลงทมาทตางกน ตรวจสอบความถกตอง
กบโครงขายการระบายน�าทไดจากการส�ารวจจรง และ
เปรยบเทยบผลทมแหลงทมาของ DEM ทแตกตางกน
โดยมพนทศกษาทมลกษณะภมประเทศตางกน 3 ลกษณะ
คอ พนทลาดชนสง พนทลาดชนปานกลาง และพนท
ราบ ซงผลการศกษานสามารถเปนแนวทางในการเลอก
แบบจ�าลองความสงเชงเลขเพอแยกโครงขายการระบายน�า
อตโนมตทเหมาะสมกบลกษณะภมประเทศไดตอไป
อปกรณและวธการ
1. พนทศกษา 1.1 ลมน� าตวแทนพนทความลาดชนสง คอ
ลมน�าหวยหนองหอย ตงอยใน ต.โปงแยง และ ต.แมแรม
อ.แมรม จ.เชยงใหม มพนท 14.62 ตร.กม. เปนพนทภเขา
สลบซบซอน มความลาดชนเฉลย 37% มความสงจาก
ระดบน�าทะเลสงสด 1,427 ม. ต�าสด 740 ม. และเฉลย
เทากบ 1,076 ม.
1.2 ลมน�าตวแทนพนทความลาดชนปานกลาง
คอ ลมน�าหวยห ตงอยใน ต.อดมทรพย อ.วงน� าเขยว
จ.นครราชสมา มขนาดพนท 19.59 ตร.กม. ความลาดชน
เฉลย 11% มความสงจากระดบน�าทะเลสงสด 598 ม.
ต�าสด 270 ม. และเฉลยเทากบ 437 ม.
1.3 ลมน�าตวแทนพนทราบ คอ ลมน�าคลองไทร
ตงอยใน ต.คลองเรอ อ.วหารแดง จ.สระบร มขนาดพนท
15.25 ตร.กม. โดยพนทสวนใหญเปนทราบทมความ
ลาดชนนอยกวา 5% และมพนทภเขาเปนสวนนอยทาง
ตอนบนของลมน�า มความสงจากระดบน�าทะเลสงสด
425 ม. ต�าสด 10 ม. และเฉลยเทากบ 48 ม.
2. การรวมรวมขอมล 2.1 แบบจ�าลองความสงเชงเลข (DEM) จาก
แหลงตางๆ คอ
2.1.1 กรมพฒนาทดน (LDD DEM) ม
ความละเอยด 5 ม.
2.1.2 ASTER GDEM ไดมาจากขอมล
ดาวเทยม Advanced Spaceborne Thermal Emission
and Reflection Radiometer (ASTER) ซงเปนโครงการ
รวมมอระหวาง NASA และ METI (The Ministry of
Economy, Trade and Industry) ของประเทศญปน ม
ความละเอยด 30 ม.
2.1.3 SRTM (Shuttle Radar Topography
Mission) ไดมาจากขอมลจากดาวเทยม Space shuttle
radar ของ NASA ความละเอยด 90 ม.
2.2 เสนชนความสงเทา 20 ม. ของกรมแผนท
ทหาร มาตราสวน 1:50,000
125วารสารวนศาสตร 38 (1) : 122-132 (2562)
2.3 โครงขายการระบายน�าเชงเลขจากแผนท
ลกษณะภมประเทศของกรมแผนททหาร มาตราสวน
1:50,000
3. การวเคราะหขอมล
3.1 สรางแบบจ�าลองความสงเชงเลขความ
ละเอยด 5 ม. ดวยวธแทรกคาขอมลเชงพนท (spatial
interpolation) ดวยขนตอนวธ (algorithm) ANUDEM
(Australian National University Digital Elevation
Model) ทพฒนาโดย Hutchinson (1988, 1989, 1997)
3.2 วเคราะหเชงพนททางอทกวทยา โดยม
ขนตอนดงน
3.2.1 ปรบแกความคลาดเคลอนทาง
อทกวทยาของแบบจ�าลองความสงเชงเลขทเรยกวา
sink ซงหมายถงกรดทมคาความสงนอยกวากรดทอย
รอบ ๆ โดยใชขนตอนวธการเตม (fill) ของ Jenson and
Domingue (1988) เพอใหการค�านวณทางอทกวทยา
เกยวกบการไหลของน�าไปยงกรดตางๆ มความตอเนอง
3.2.2 ค�านวณทศทางการไหลของน� า
(flow direction) และการไหลของน� าสะสม (flow
accumulation) โดยใชขนตอนวธของ Jenson and
Domingue (1988)
3.2.3 ก�าหนดจดออกของน�าและค�านวณ
ลมน�าอตโนมต (watershed) แลวตด (clip) ชนขอมล
การไหลสะสมใหมขอบเขตเทากบพนทลมน�า
3.3 แยกโครงขายการระบายน�าอตโนมตโดย
การก�าหนดคา Drainage Area Threshold (DAT) ซง
เปนคาขนาดพนทการไหลสะสมทเหมาะสมส�าหรบ
ใชแยกโครงขายการระบายน� าดวยวธของ Tantasirin
et al. (2016) โดยใชคาจ�านวนกรดล�าน�าทคลาดคลอน
(number of error stream cell; NESC) เปนพารามเตอร
ในก�าหนดคา DAT
3.4 ปรบแกความถกตองของโครงขายการ
ระบายน� าอตโนมตทมลกษณะไมถกตอง ไดแก ชวง
ของล�าน�า (stream link) ทมความยาวนอยกวา 90 ม.
(ขนาดกรดทใหญทสด 1 กรด) และล�าน�าทมการไหล
ขนานกน (parallel stream line) โดยลบกรดดงกลาวออก
3.5 ค�านวณความหนาแนนของการระบาย
น�าของโครงขายการระบายน�าอตโนมตจากสมการ (1)
ดงน
ความหนาแนนของการระบายน�า (Dd)
= ( ความยาวล�าน�าทงหมด (ΣL)
พนทลมน�า (A) ) (1)
3.6 ตรวจสอบความถกตองของโครงขาย
การระบายน�าอตโนมต โดยมขนตอนดงน
3.6.1 สมวางแปลงขนาด 250 × 250 ม.
จ�านวน 20 แปลง ใหกระจายทงบรเวณล�าน�าล �าดบท 1
(first order) จดเชอมตอของล�าน�า (conjunction stream)
และล�าน�าทอยบนทราบ(flat area)
3.6.2 ส�ารวจภาคสนามเพอบนทกเสนทาง
การไหลของน� าทอยในแปลงทก�าหนดขนดวยเครอง
รบสญญาน GPS
3.6.3 ขยายระยะ (buffer) ออกจากเสน
ล�าน�าธรรมชาตทส�ารวจไดเปนระยะทาง 10 ม. ซงเปน
ระยะทอาจเกดจากความคลาดเคลอนของเครองรบ
สญญาน GPS และแปลงเปนขอมลราสเตอร
3.6.4 ค�านวณจ�านวนกรดทงหมดของ
โครงขายการระบายน�าอตโนมต และจ�านวนกรดล�าน�า
อตโนมตทตรงกบล�าน�าทส�ารวจ (ในระยะ 10 ม. ทขยาย
ระยะ) แลวค�านวณรอยละความถกตองดวยสมการ (2)
ดงน
รอยละความถกตอง
= ( จ�านวนกรดล�าน�าอตโนมตทตรงกบล�าน�าทส�ารวจ
จ�านวนกรดทงหมดของโครงขายการระบายน�าอตโนมต) × 100 (2)
ขนตอนการแยกโครงขายการระบายน� า
อตโนมตดวยวธการวเคราะหเชงพนททางอทกวทยา
สามารถสรปไดดง Figure 1
126 Thai J. For. 38 (1) : 122-132 (2019)
4
รอยละความถกตอง =( )x 100 (2)
ขนตอนการแยกโครงขายล าน าอตโนมตดวยวธการวเคราะหเชงพนททางอทกวทยาสามารถสรปไดดง Figure 1
Figure 1 Automated Drainage Network Extraction based on Hydrological Spatial Analysis
Methods
ผลและวจารณ การแยกโครงขายล าน าอตโนมตโดยใชแบบจ าลองความสงเชงเลขจากแหลงทมาตาง ๆ ไดผลการศกษาดง Table 1 และ Figure 2 ถง 4 โดยมรายละเอยดดงน
จ านวนกรดล าน าอตโนมตทตรงกบล าน าทส ารวจ จ านวนกรดทงหมดของโครงขายล าน าอตโนมต
Figure 1 Automated Drainage Network Extraction based on Hydrological Spatial Analysis Methods
ผลและวจารณ การแยกโครงขายการระบายน�าอตโนมตโดย
ใชแบบจ�าลองความสงเชงเลขจากแหลงทมาตาง ๆ
ไดผลการศกษาดง Table 1 และ Figure 2 ถง 4 โดย
มรายละเอยดดงน
Table 1 Characteristics of automatic drainage network extraction.
Study areaParameter digitize from Source of DEM
topo map ANUDEM LDD ASTER SRTM
1. steep slope area 1.1 DAT (m2) - 50,000 22,500 39,600 89,100HuaiNong Hoi 1.3 stream length (km) 27.36 35.72 49.21 42.62 24.91
watershed 1.4 DD (km/km2) 1.87 2.46 3.39 2.96 1.70(Chiangmai) 1.5 Avg. acuracy (%) 33.39 40.73 85.83 29.55 38.75
2. moderate slope area 2.1 DAT (m2) - 37,500 52,500 64,800 97,200Huai Hu watershed 2.3 stream length (km) 17.18 35.72 38.65 48.58 28.24
(NakhonRatchasima) 2.4 DD (km/km2) 1.06 2.21 2.43 2.87 1.752.5 Avg. acuracy (%) 25.86 31.49 72.45 30.03 73.33
3.flatarea 3.1 DAT (m2) - 22,500 20,833 39,600 94,500Huai Shai watershed 3.3 stream length (km) 14.73 47.49 59.28 50.22 22.32
(Saraburi) 3.4 DD (km/km2) 0.97 2.87 4.37 3.14 2.033.5 Avg. acuracy (%) 31.66 19.20 37.77 18.32 39.17
Remarks: DAT is drainage area threshold DD is drainage density
127วารสารวนศาสตร 38 (1) : 122-132 (2562)
1. คา Drainage Area Threshold (DAT) ทใช
ในการแยกโครงขายการระบายน�าอตโนมต
การค�านวณคา DAT เพอใชแยกโครงขาย
การระบายน�าโดยวเคราะหดวยวธของ Tantasirin et al.
(2016) ไดผลการศกษาดงน
1.1 พนทความลาดชนสง พบวา คา DAT จาก
ขอมล LDD DEM มคานอยทสด รองลงมา คอ ASTER
GDEM, ANUDEM และ SRTM โดยมคา DAT เทากบ
22,500 39,600 50,000 และ 89,100 ตร.ม. ตามล�าดบ
1.2 พนทความลาดชนปานกลาง พบวา คา
DAT จากขอมล ANUDEM มคานอยทสด รองลงมา
คอ LDD DEM, ASTER GDEM และ SRTM โดยม
คา DAT เทากบ 37,500 52,500 64,800 และ 97,200
ตร.ม. ตามล�าดบ
1.3 พนทราบ พบวา การแยกโครงขายการ
ระบายน� าจากขอมล LDD DEM ท�าใหพนทลมน� าท
ท�าการศกษาแยกออกเปน 3 ลมน�ายอย มคา DAT ของ
แตละลมน� ายอย เทากบ 15,000 25,000 และ 22,500
ตร.ม. โดยมคาเฉลยของ DAT เทากบ 20,833 ตร.ม.
นอยกวา DEM จากแหลงอน รองลงมาคอ ANUDEM
และ ASTER GDEM โดยมคา DAT เทากบ 22,500 และ
39,600 ตร.ม. ตามล�าดบ สวนโครงขายการระบายน�าท
แยกจาก SRTM มผลท�าใหพนทลมน�าแยกออกเปน 3
ลมน�ายอยเชนเดยวกบ LDD DEM โดยมคา DAT ของ
แตละลมน�ายอย เทากบ 48,600 89,100 และ 145,800
ตร.ม. มคาเฉลยของ DAT เทากบ 94,500 ตร.ม. มากกวา
DEM จากแหลงอน
การค�านวณคา DAT จากแบบจ�าลองความสง
เชงเลขแตละแหลงทมามผลไมเหมอนกน เนองจาก
แบบจ�าลองความสงเชงเลขจากแตละแหลงทมามวธ
การส�ารวจ อปกรณ และกระบวนการจดท�าทไมเหมอน
กน ท�าใหคาความสงแตละกรดของแบบจ�าลองเชงเลขม
ความแตกตางกน ยอมสงผลตอการค�านวณทศทางการ
ไหลของน�าและคาการไหลสะสม ท�าใหผลการค�านวณ
คา DAT แตกตางกนไป
นอกจากนยงพบวาความละเอยดของแบบ
จ�าลองความสงเชงเลขมความสมพนธกบขนาด DAT
โดยพบวา SRTM ซงเปนแบบจ�าลองความสงเชงเลขทม
ความละเอยดต�า (ขนาดกรดใหญ) คา DAT ทวเคราะห
ไดมขนาดพนทใหญกวาแบบจ�าลองความสงเชงเลข
ทมความละเอยดสง (ขนาดกรดเลก) เนองจากขนาด
กรดทใหญจะครอบคลมพนทเปนบรเวณกวาง ดงนน
การก�าหนดคา DAT ขนาดเลกจะท�าใหเกดกรดล�าน�าท
ผดพลาดจ�านวนมาก สงผลใหกรดล�าน�าทมคาการไหล
สะสมมากกวาคา DAT อยตดกนเกนไปจนไมสามารถ
แยกเปนเปนล�าน�าได (Figure 2) แสดงใหเหนวาแบบ
จ�าลองความสงเชงเลขความละเอยดสงเทานนทสามารถ
ก�าหนดคา DAT ทมขนาดพนทเลกได สอดคลองกบ
Liu and Zhang (2010)
6
DAT =8,100 m2
(1grid) DAT =16,200 m2
(2grid) DAT =24,300 m2
(3grid) DAT =48,600 m2
(6grid) DAT =97,200 m2
(12grid) DAT =194,400 m2
(24grid)
ใหคาความสงแตละกรดของแบบจ าลองเชงเลขมความแตกตางกน ยอมสงผลตอการค านวณทศทางการไหลของน าและคาการไหลสะสม ท าใหผลการค านวณคา DAT แตกตางกนไป นอกจากนยงพบวาความละเอยดของแบบจ าลองความสงเชงเลขมความสมพนธกบขนาด DAT โดยพบวา SRTM ซงเปนแบบจ าลองความสงเชงเลขทมความละเอยดต า (ขนาดกรดใหญ) คา DAT ทวเคราะหไดมขนาดพนทใหญกวาแบบจ าลองความสงเชงเลขทมความละเอยดสง (ขนาด กรดเลก) เนองจากขนาดกรดทใหญจะครอบคลมพนทเปนบรเวณกวาง ดงนนการก าหนดคา DAT ขนาดเลกจะท าใหเกดกรดล าน าทผดพลาดจ านวนมาก สงผลใหกรดล าน าทมคาการไหลสะสมมากกวาคา DAT อยตดกนเกนไปจนไมสามารถแยกเปนเปนล าน าได (Figure 2) แสดงใหเหนวาแบบจ าลองความสงเชงเลขความละเอยดสงเทานนทสามารถก าหนดคา DAT ทมขนาดพนทเลกได สอดคลองกบ Liu and Zhang (2010)
Figure 2 Effect of drainage area threshold (DAT) on automatic drainage network extraction.
2. ลกษณะโครงขายล าน าอตโนมต โครงขายล าน าทแยกอตโนมตมลกษณะดง Table 1 และ Figure 3 มรายละเอยดดงน
2.1 พนทความลาดชนสง พบวา โครงขายล าน าอตโนมตจาก LDD DEM มความยาวล าน าทงหมดและหนาแนนการระบายน ามากทสด รองลงมา คอ ASTER GDEM, ANUDEM และ SRTM โดยมความหนาแนนของการระบายน าเทากบ 3.39, 2.96, 2.46 และ 1.70 กม./ตร.กม. ตามล าดบ
2.2 พนทความลาดชนปานกลาง พบวา โครงขายล าน าอตโนมตจาก ASTER GDEM มความยาวล าน าทงหมดและความหนาแนนการระบายน ามากทสด รองลงมา คอ LDD DEM, ANUDEM และ SRTM โดยมความหนาแนนของการระบายน าเทากบ 2.87, 2.43, 2.21 และ 1.75 กม./ตร.กม. ตามล าดบ
2.3 พนทราบ พบวา โครงขายล าน าอตโนมตจาก LDD DEM มความยาวล าน าทงหมดและความหนาแนนการระบายน ามากทสด รองลงมา คอ ASTER GDEM, ANUDEM และ SRTM โดยมคาความหนาแนนการระบายน าเทากบ 4.37, 3.14, 2.87 และ 2.03 กม./ตร.กม. ตามล าดบ โดยล าน าอตโนมตทไดมลกษณะไมสอดคลองกบการไหลของน าตามธรรมชาต คอ โครงขายล าน าจาก ANUDEM มลกษณะเปนเสนตรง และ
Figure 2 Effect of drainage area threshold (DAT) on automatic drainage network extraction.
128 Thai J. For. 38 (1) : 122-132 (2019)
2. ลกษณะโครงขายการระบายน�าอตโนมต
โครงขายการระบายน� าทแยกอตโนมตม
ลกษณะดง Table 1 และ Figure 3 มรายละเอยดดงน
2.1 พนทความลาดชนสง พบวา โครงขายการ
ระบายน�าอตโนมตจาก LDD DEM มความยาวล�าน� า
ทงหมดและหนาแนนการระบายน�ามากทสด รองลงมา
คอ ASTER GDEM, ANUDEM และ SRTM โดยม
ความหนาแนนของการระบายน� าเทากบ 3.39, 2.96,
2.46 และ 1.70 กม./ตร.กม. ตามล�าดบ
2.2 พนทความลาดชนปานกลาง พบวา โครง
ขายการระบายน�าอตโนมตจาก ASTER GDEM มความ
ยาวล�าน�าทงหมดและความหนาแนนการระบายน�ามาก
ทสด รองลงมา คอ LDD DEM, ANUDEM และ SRTM
โดยมความหนาแนนของการระบายน� าเทากบ 2.87,
2.43, 2.21 และ 1.75 กม./ตร.กม. ตามล�าดบ
2.3 พนทราบ พบวา โครงขายการระบายน�า
อตโนมตจาก LDD DEM มความยาวล�าน�าทงหมดและ
ความหนาแนนการระบายน� ามากทสด รองลงมา คอ
ASTER GDEM, ANUDEM และ SRTM โดยมคา
ความหนาแนนการระบายน� าเทากบ 4.37, 3.14, 2.87
และ 2.03 กม./ตร.กม. ตามล�าดบ โดยล�าน� าอตโนมต
ทไดมลกษณะไมสอดคลองกบการไหลของน� าตาม
ธรรมชาต คอ โครงขายการระบายน�าจาก ANUDEM
มลกษณะเปนเสนตรง และ ASTER GDEM มทศทาง
การไหลของน� าตางจากล�าน� าจรงมาก สวนโครงขาย
การระบายน�าจาก LDD DEM และ SRTM มลกษณะ
เปนล�าน�า 3 สายแยกจากกน
ความยาวและความหนาแนนการระบายน� า
ของโครงขายการระบายน�าทแยกอตโนมตในพนทความ
ลาดชนสงเทานนทสอดคลองกบคา DAT เนองจาก
พนทความลาดชนสงมการเปลยนแปลงลกษณะพนผว
ภมประเทศทชวยก�าหนดทศทางการไหลของล�าน� าได
อยางชดเจนเชน สนเขา หบเขา เปนตน ท�าใหล �าน� า
อตโนมตจากแบบจ�าลองความสงเชงเลขแตละแหลงม
ทศทางการไหลใกลเคยงกน ดงนนความยาวของล�าน�า
ทแตกตางกนจงขนอยกบคา DAT ทตางกนเปนหลก
ท�าใหแบบจ�าลองความสงเชงเลขทก�าหนด DAT นอย
จะไดล �าน� าทมความยาวและความหนาแนนมากกวา
แบบจ�าลองความสงเชงเลขทก�าหนด DAT ขนาดใหญ
แตพนทความลาดชนปานกลางและทราบพบวา ความ
ยาวและความหนาแนนการระบายน�าของโครงขายการ
ระบายน�าทแยกอตโนมตไมสอดคลองกบ DAT เนองจาก
พนทนมการเปลยนแปลงพนผวภมประเทศนอย ท�าให
ล �าน�าอตโนมตจากแบบจ�าลองความสงเชงเลขของแตละ
แหลงมทศทางการไหลทแตกตางกน สงผลใหความยาว
ของล�าน�าและความหนาแนนการระบายน�าตางกน และ
ไมสอดคลองกบ DAT
โครงขายการระบายน�าทแยกจาก SRTM ใน
ทกสภาพภมประเทศมความยาวและความหนาแนนของ
ล�าน� านอยกวาแหลงอนอยางชดเจน เพราะ SRTM ม
ขนาดกรดใหญ ดงนนเพอใหไดล �าน� าทมลกษณะเปน
โครงขายทมจ�านวนกรดล�าน�าทผดพลาดนอย จงตอง
ก�าหนดคา DAT ขนาดใหญ สงผลใหไดล �าน�าทมจ�านวน
และความยาวนอยกวาแหลงอน ๆ สอดคลองกบ Giertz
et al. (2006), Tague and Pohl-Costello (2008) และ Liu
and Zhang (2010) พบวา การแยกโครงขายการระบาย
น� าจากลกษณะกายภาพของพนทโดยใชกระบวนการ
อทกวทยานนแบบจ�าลองความสงเชงเลขทมความละเอยด
สงจะท�าใหไดขอมลล�าน�าล �าดบนอยหรอล�าน�าในพนท
ตนน�าทมรายละเอยดดกวาแบบจ�าลองความสงเชงเลข
ทมความละเอยดต�า
ล �าน� าทแยกอตโนมตเกอบทงหมดมความ
หนาแนนของล�าน�ามากกวาล�าน�าจากแผนทภมประเทศ
ยกเวนล�าน�าอตโนมตจาก SRTM ในพนทสงชน เนองจาก
เปนการแยกล�าน� าจากแบบจ�าลองความสงเชงเลขทม
กรดใหญในพนททมความซบซอนของภมประเทศสง
จงตองก�าหนดคา DAT ขนาดใหญเพอลดจ�านวนกรด
ล�าน�าทผดพลาด จงท�าใหความยาวล�าน�าและความหนาแนน
การระบายน�าลดลง
129วารสารวนศาสตร 38 (1) : 122-132 (2562)
8
Figure 3 Automatic drainage network extraction using different digital elevation model sources on
different terrain characteristics.
3. ความถกตองของโครงขายล าน าทแยกดวยวธอตโนมต การตรวจสอบความถกตองของล าน าทแยกดวยวธอตโนมตจากขอมลล าน าทไดจากการส ารวจภาคสนาม ไดผลการศกษาแสดงดง Table 1 และ Figure 4 มรายละเอยดดงน
Figure 4 Percentage of Accuracy automatic drainage network.
0
20
40
60
80
100
1. steep slope area 2. moderate slope area 3. flat area
Accur
acy (%
)
ANUDEM LDD ASTER SRTM
Figure 3 Automatic drainage network extraction using different digital elevation model sources on different terrain characteristics.
3. ความถกตองของโครงขายการระบายน�าทแยกดวยวธอตโนมต
การตรวจสอบความถกตองของล�าน� าทแยก
ดวยวธอตโนมตจากขอมลล�าน�าทไดจากการส�ารวจภาค
สนาม ไดผลการศกษาแสดงดง Table 1 และ Figure 4
มรายละเอยดดงน
8
Figure 3 Automatic drainage network extraction using different digital elevation model sources on
different terrain characteristics.
3. ความถกตองของโครงขายล าน าทแยกดวยวธอตโนมต การตรวจสอบความถกตองของล าน าทแยกดวยวธอตโนมตจากขอมลล าน าทไดจากการส ารวจภาคสนาม ไดผลการศกษาแสดงดง Table 1 และ Figure 4 มรายละเอยดดงน
Figure 4 Percentage of Accuracy automatic drainage network.
0
20
40
60
80
100
1. steep slope area 2. moderate slope area 3. flat area
Accur
acy (%
)
ANUDEM LDD ASTER SRTM
Figure 4 Percentage of Accuracy automatic drainage network.
3.1 พนทความลาดชนสง พบวา โครงขาย
การระบายน�าจาก LDD DEM มความถกตองมากทสด
รองลงมาคอ ANUDEM, SRTM และ ASTER GDEM
โดยมคาความถกตองเทากบรอยละ 85.83, 40.73, 38.75
130 Thai J. For. 38 (1) : 122-132 (2019)
และ 29.55 ตามล�าดบ
3.2 พนทความลาดชนปานกลาง พบวา โครงขาย
การระบายน�าจาก SRTM มความถกตองสงสด รองลงมา
คอ LDD DEM, ANUDEM และ ASTER GDEM โดย
มคาความถกตองเทากบรอยละ 73.33, 72.45, 31.49
และ 30.03 ตามล�าดบ
3.3 พนทราบ พบวา โครงขายการระบายน�า
อตโนมตจาก SRTM มความถกตองสงสด รองลงมา
คอ LDD DEM, ANUDEM และ ASTER GDEM โดย
มคาความถกตองเทากบรอยละ 39.17, 37.77, 19.20
และ 18.32 ตามล�าดบ
ผลการศกษาแสดงใหเหนวาโครงขายการ
ระบายน� าอตโนมตจาก LDD DEM มความถกตอง
มากกวา ANUDEM และ ASTER GDEM ตามล�าดบ
ในทกสภาพภมประเทศ สวนโครงขายการระบายน� า
จาก ASTER GDEM มความถกตองนอยในทกสภาพ
ภมประเทศ ซงสอดคลองกบ Mantelli et al. (2011)
ทกลาววา ASTER GDEM ใหผลการแยกโครงขาย
การระบายน�าทมคาความคลาดเคลอนสง
โครงขายการระบายน�าจาก LDD DEM ใน
พนทสงชนมความถกตองสง สอดคลองกบ Tantasirin
et al. (2016) เนองจาก LDD DEM ถกผลตขนเพอใช
ในประเทศไทยโดยมเกณฑความถกตองทระดบความ
เชอมน 95% (Land Development Department, 2008)
อกทงมความละเอยดสง (5 ม.) ท�าใหขอมลความสง
ใกลเคยงกบความสงของภมประเทศจรง (Srisoontorn
et al., 2017) และสามารถจ�าลองสภาพภมประเทศทม
การเปลยนแปลงของผวโลกบรเวณพนทสงชนไดด สงผล
ใหโครงขายการระบายน�าจาก LDD DEM มความถกตอง
มากกวาแหลงอน ดานพนทความลาดชนปานกลางแมวา
ล�าน� าจาก SRTM และ LDD DEM จะมความถกตอง
สงใกลเคยงกน แตล�าน�าจาก LDD DEM มความเหมาะสม
กบการน�าไปประยกตใชมากกวาเนองจากโครงขายการ
ระบายน� าทไดมลกษณะใกลเคยงกบล�าน� าธรรมชาต
มากกวา อกทงสาเหตทท�าใหล �าน�าจาก SRTM มความ
ถกตองสงนนเนองจากขนาดแปลงส�ารวจเลกเกนไป
ทจะใชกบแบบจ�าลองความสงเชงเลขความละเอยดต�า
(ขนาดกรดใหญ) สวนพนทราบพบวา โครงขายการ
ระบายน�าอตโนมตจากแบบจ�าลองความสงเชงเลขทก
แหลงทมามความถกตองนอย เนองจากพนผวของแบบ
จ�าลองความสงเชงเลขในแตละกรดมความสงแตกตาง
กนนอยมาก สงผลใหการค�านวณทศทางการไหลทได
ไมสอดคลองกบสภาพการไหลตามธรรมชาต เพราะตาม
ธรรมชาตเมอปจจยดานความสงของพนทไมแตกตาง
กนจงท�าใหปจจยสงแวดลอมอนๆ เขามามอทธพลกบ
การไหลของน�ามากขน เชน Ket-ord (2015) ไดศกษา
พบวาโครงสรางทางธรณวทยาสงผลใหมรปแบบการ
ระบายน� าทแตกตางกนได เปนตน จงท�าใหทศทาง
การไหลของล�าน� าธรรมชาตตางจากทศทางการไหล
ของล�าน� าอตโนมตทใชเพยงปจจยความสงของพนท
เพยงอยางเดยว
สรป การแยกโครงขายการระบายน�าอตโนมตดวยวธการ
วเคราะหเชงพนททางอทกวทยา สรปผลการศกษาไดดงน
1. คา DAT ทเหมาะสมของแบบจ�าลองความ
สงเชงเลขจากแหลงตาง ๆ มคาตางกน และDAT มความ
สมพนธกบขนาดกรด โดยแบบจ�าลองความสงเชงเลขท
มความละเอยดต�า (ขนาดกรดใหญ) ไมสามารถก�าหนด
DAT ขนาดเลกเพอใชแยกโครงขายการระบายน�าได เพราะจะ
ท�าใหกรดล�าน�าอยตดกนเกนไปจนไมมสภาพเปนล�าน�า
2. การแยกโครงขายการระบายน�าอตโนมต
ในพนทความลาดชนสงและพนทราบโดยใชขอมล
จาก LDD DEM มคาความยาวล�าน�าทงหมดและความ
หนาแนนการระบายน�ามากทสด รองลงมา คอ ASTER
GDEM, ANUDEM และ SRTM ตามล�าดบ สวนพนท
ความลาดชนปานกลาง โครงขายการระบายน�าอตโนมต
ทแยกจากขอมล ASTER GDEM มคาความยาวล�าน�า
และความหนาแนนการระบายน� ามากทสด รองลงมา
คอ LDD DEM, ANUDEM และ SRTM ตามล�าดบ
โดยความยาวของโครงขายการระบายน�าทแยกอตโนมตใน
131วารสารวนศาสตร 38 (1) : 122-132 (2562)
พนทลาดชนสงเทานนทสอดคลองกบคา DAT และล�าน�า
อตโนมตเกอบทงหมดมความยาวและความหนาแนนของ
การระบายน�ามากกวาขอมลล�าน�าจากแผนทภมประเทศ
(ยกเวนล�าน� าอตโนมตจาก SRTM ในพนทสงชน)
3. โครงขายการระบายน�าอตโนมตในพนท
ความลาดชนสงทแยกจากขอมล LDD DEM มความ
ถกตองมากทสด รองลงมาคอ ANUDEM, SRTM และ
ASTER GDEM สวนพนทความลาดชนปานกลางและ
พนทราบ โครงขายการระบายน�าจาก SRTM มความ
ถกตองสงสด รองลงมาคอ LDD DEM, ANUDEM และ
ASTER GDEM ตามล�าดบ
4. การแยกโครงขายการระบายน�าอตโนมต
เปนวธทเหมาะส�าหรบการน�าไปใชกบพนทความลาดชนสง
และความลาดชนปานกลาง โดยควรใช LDD DEM
เปนขอมลหลกส�าหรบการวเคราะหเนองจากท�าใหได
โครงขายการระบายน�าทมความถกตองและความละเอยด
สง แตวธนไมควรใชกบพนทราบเพราะโครงขายการ
ระบายน�าอตโนมตทไดมความถกตองนอยและมรปราง
ของล�าน�าไมสอดคลองกบธรรมชาต และในการศกษา
ครงตอไปควรศกษาเปรยบเทยบผลทเกดจากการใช
ANUDEM ทมความละเอยด (ขนาดกรด) ทแตกตางกน
เพมเตม เนองจากวธการ ANUDEM ผใชงานสามารถ
ก�าหนดความละเอยดทแตกตางกนได ซงอาจมผลตอ
ความถกตองของโครงขายการระบายน�าอตโนมต
REFERENCESLand Development Department. 2008. Digital
Elevation Model (DEM). Source: http://
www.lddservice.org/services/dem.php, 20
July 2018.
Ket-ord, R. 2015. Geomorphological features and
drainage patterns in earthquake area, Mae
Pung and Mae Lao Sub-Watershed, Chiang
Rai province. Thai Journal of Forestry
34 (2): 42-50.
Srisoontorn, W., K. Chuchip, P. Saguantam. 2017.
Estimation of the average height of forest
stand using digital elevation Model in Khlong
Lan National Park, Kamphaeng Phet province.
Thai Journal of Forestry 36 (2): 87-97.
Giertz, S., B. Diekkrüger and G. Steup. 2006.
Physically-based modelling of hydrological
processes in a tropical headwater catchment
(West Africa) - process representation and
multi-criteria validation. Hydrology and
Earth System Sciences 10: 829-847.
Hutchinson, M. F. 1988. Calculation of hydrologically
sound digital elevation models. pp. 117-
133. In Third International Symposium
on Spatial Data Handling. International
Geographical Union, Sydney.
______ . 1989. A new procedure for gridding elevation
and stream line data with automatic removal
of spurious pits. Journal of Hydrology 106:
211-232.
______. 1997. ANUDEM Version 4.6, Users Guide.
Canberra, Australia.
Jenson, S. K. and J. O. Domingue. 1988. Extracting
topographic structure from digital elevation
data for Geographic Information System
analysis. Photogrammetric Engineering
and Remote Sensing. 54 (11): 1593–1600.
Liu, X. and Z. Zhang. 2010. Extracting drainage network
from high resolution DEM in Toowoomba,
Queensland. pp. 1-12. In Queensland
Surveying and Spatial Conference 2010.
Surveying & Spatial Sciences Institute.
Brisbane, Australia.
Mantelli L.R., J.M. Barbosa and M.D. Bitencourt. 2011.
Assessing ecological risk through automated
drainage extraction and watershed delineation.
132 Thai J. For. 38 (1) : 122-132 (2019)
Ecological Informatics 6: 325–331.
Tague, C. and M.P. Costello. 2008. The potential utility
of physically based hydrologic modeling in
ungauged urban streams. Annals of the
Association of American Geographers
98(4): 818-833.
Tantasirin, C., M. Nagai, T.Tipdecho and N.K. Tripathi.
2016. Reducing hillslope size in digital
elevation models at various scales and the
effects on slope gradient estimation. Geocarto
International 31(2): 140-157.