การประมาณค่าช่วง (Interpolation)
การวิเคราะห์พื้นผิว (Surface analysis) เป็นการวิเคราะห์การกระจาย ของค่าตัวแปรหนึ่งซึ่งเปรียบเสมือนเป็นมิติที่ 3 ของข้อมูลเชิงพื้นที่
โดยข้อมูลเชิงพื้นที่มีค่าพิกัดตามแนวแกน X และ Y ส่วนตัวแปรที่น ามา วิเคราะห์เป็นค่า Z ที่มีการกระจายตัวครอบคลุมทั้งพื้นที่
ตัวอย่างของค่า Z ได้แก่ ข้อมูลความสูงของพื้นที่ ความเข้มข้นของ สารเคมี ปริมาณน้ำฝน และอุณหภูมิ เป็นต้น
IDW (Inverse Distance Weight)
เป็นการประมาณค่าโดยท้าการสุ่มจุดตัวอย่างแต่ละจุดจากต้าแหน่งที่ สามารถส่งผลกระทบไปยังเซลล์ที่ต้องประมาณค่าได้ ซึ่งจะมีผลกระทบ น้อยลงเรื่อย ๆ ตามระยะทางที่ไกลออกไป
เหมาะกับตัวแปรที่อ้างอิงกับระยะทางในการค้านวณ ยิ่งใกล้ยิ่งมีอิทธิพล มาก เช่น ความดังของเสียง ความเข้มข้นของสารเคมี
เปิดชั้นข้อมูลจุด ชื่อ SPOT ซึ่งมีค่า Elevation
Open Attribute Table ของข้อมูล
ไปที่ ArcToolbox > Spatial Analyst Tools >
Interpolation > IDW
ช่อง Input
point features ใส่ ชั้นข้อมูล SPOT ช่อง Z value field ให้ใส่ fieldที่เก็บค่าความสูง คือ Elevation ช่อง Output rasterให้เลือกโฟร์เดอร์ เเล้วตั้งชื่อ ช่อง Output cell size ให้ใส่ค่าขนานของ Pixel 40 ก็พอ จากนั้นกด Environments เพื่อตัดขอบข้อมูล
เลือก Processing Extent > ในช่อง Extent เลือกSame as layer PROVINCE
จากนั้นเลือก Raster Analysis > ตรงช่องMask เลือก PROVINCE
ซึ่งเป็นขอบเขตจังหวัดที่จะทำการตัดขอบ
จากนั้นกด OK
ผลลัพธ์ที่ได้จากการทำ IDW
Natural Neighbors
หลักการของ Natural Neighbors คือ การสร้าง subset ที่อยู่ใกล้จุด ตัวอย่างมากที่สุด จากนั้นจะทำการแทรกค่าโดยใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ตามขนาดของพื้นที่ของข้อมูลจุดตัวอย่าง
ในเบื้องต้นจะทำการสร้างโพลิกอนรอบล้อมจุดตัวอย่าง เรียกว่า Voronoi (Thiessen) polygon จากนั้นจะมีการสร้าง Voronoi ขึ้นใหม่รอบจุดที่ ต้องการแทรกค่า โดยขนาดพื้นที่ของ Voronoi ที่สร้างใหม่นี้จะนำไปใช้ ค้านวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก
ไปที่ ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Interpolation > Natural Neighbor
ช่อง Input
point features ใส่ ชั้นข้อมูล SPOT ช่อง Z value field ให้ใส่ fieldที่เก็บค่าความสูง คือ Elevation ช่อง Output rasterให้เลือกโฟเดอร์ เเล้วตั้งชื่อ ช่อง Output cell size ให้ใส่ค่าขนานของ Pixel 40 ก็พอ จากนั้นกด Environments เพื่อตัดขอบข้อมูล
Spline
เป็นวิธีการแทรกค่าให้พอดีกับพื้นผิวที่มีความโค้งเว้าอย่างน้อยตามจุด ข้อมูลตัวอย่างที่นำเข้ามา เหมือนการบิดงอของแผ่นยางผ่านจุดตัวอย่าง โดยพยายามให้อย่างน้อยความโค้งทั้งหมดเข้าหาจุดตัวอย่างเหล่านั้นมา เป็นพื้นผิว
วิธี Spline เป็นการนำสมการทางคณิตศาสตร์มาใช้ในการคำนวณ เหมาะกับพื้นผิวที่มีการเปลี่ยนแปลงแบบค่อยเป็นค่อยไป เช่น ความสูง และความลึกของพื้นน้ำ เป็นต้น
วิธี Spline แบ่งเป็น 2 แบบ ได้แก่
1. Regularized spline เป็นเทคนิคที่ท้าให้ผลลัพธ์ที่ได้มีความเรียบ และค่า ของข้อมูลมีการเพิ่มขึ้นหรือลดลงแบบค่อยเป็นค่อยไปมากขึ้น โดยการ กำหนดค่าน้ำหนักที่เหมาะสมควรอยู่ระหว่าง 0-0.5
2. Tension spline เป็นเทคนิคที่มีการควบคุมความแข็งกระด้างของพื้นผิว ให้เป็นไปตามลักษณะของปรากฏการณ์ โดยผลลัพธ์ที่ได้มีความเรียบน้อย กว่าแบบ Regularize
ไปที่ ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Interpolation > Spline
เลือก Processing Extent > ในช่อง Extent เลือกSame as layer PROVINCE
จากนั้นเลือก Raster Analysis > ตรงช่องMask เลือก PROVINCE ซึ่งเป็นขอบเขตจังหวัดที่จะทำการตัดขอบ จากนั้นกด OK
รอโปรแกรมประมวลผล แล้วจะได้ข้อมูลที่ผ่านการสร้าง Spline มาเรียบร้อย
Kriging
เป็นวิธีการประมาณค่าชว่งขั้นสูง โดยการใช้กระบวนการทางสถิติและ สมการทางคณิตศาสตร์เข้ามาช่วยในการวเิคราะห์
วิธีการนี้จะทำการเลือกสมการทางคณิตศาสตร์ที่เหมาะสมกับจุดตัวอย่าง ที่เลือกไว้ ภายในรัศมีที่กำหนดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ในแต่ละพื้นที่ออกมา
การใช้ Kriging ควรต้องรู้ระยะทางที่สัมพันธ์ทางพื้นที่หรือทิศทางเอนเอียงในข้อมูล
Kriging แตกต่างจากการประมาณค่าช่วงด้วยวิธีอื่น เช่น IDW หรือ Spline เนื่องจากทั้ง 2 วิธีนี้เป็นการประมาณค่าโดยรอบจุดตัวอย่าง โดยตรง หรือใช้สมการทางคณิตศาสตร์ ผลลัพธ์ที่ได้จึงมีความเรียบ แต่วิธี Kriging จะท้าการประมาณค่าโดยใช้แบบจ้าลองทางสถิติ เช่น ค่าสหสัมพันธ์ (Correlation)
ดังนั้น เมื่อใช้ Kriging จะได้ผลลัพธ์ที่มาจากการวิเคราะห์ที่แน่นอนและมี ความถูกต้องสูง
ไปที่ ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Interpolation > Kriging
ช่อง Input point features ใส่ ชั้นข้อมูล SPOT ช่อง Z value field ให้ใส่ fieldที่เก็บค่าความสูง คือ Elevation ช่อง Output rasterให้เลือกโฟเดอร์ เเล้วตั้งชื่อ ช่อง Output cell size ให้ใส่ค่าขนานของ Pixel 40 ก็พอ จากนั้นกด Environments เพื่อตัดขอบข้อมูล
ผลลัพธ์ที่ได้จากการทำ Kriging จะเป็นลักษณะพื้นผิวที่หยาบ
เมื่อ Zoom in เข้าไปจะสามารถเห็นได้ชัดเจน
Trend
วิธีนี้จะท้าการเลือกสมการทางคณิตศาสตร์ที่เหมาะสม โดยการระบุลำดับของพีชคณิต (Polynomial) ให้กับจุดตัวอย่างทั้งหมด
Trend เปรียบได้กับการน้าเอากระดาษไปวางไว้บนจุดตัวอย่าง ซึ่งพื้นผิว ที่ได้จะมีความสอดคล้องกับความสูงของจุดตัวอย่างนั่นเอง
ผลลัพธ์ที่ได้จะเป็นพื้นผิวที่มีความแปรปรวนต่ำ สัมพันธ์กับจุดตัวอย่าง และต่อเนื่องตามแนวโน้มข้อมูล
ในบางกรณี พื้นที่ไม่ได้เป็นลักษณะของพื้นราบเสมอไป เช่น บริเวณที่เป็น หุบเขา
ดังนั้น เมื่อใช้ Trend ในการประมาณค่าช่วง จึงต้องมีการค้านวณสมการ ทางคณิตศาสตร์ใหม่ให้สอดคล้องกับลักษณะของพื้นผิวที่โค้ง โดยหากพื้นที่มีลักษณะเป็นพื้นที่ราบ จะใช้สมการพีชคณิตแบบเส้นตรง (Linear polynomial)
ถ้าพื้นที่มีความโค้งหนึ่งแห่ง จะใช้สมการพีชคณิตแบบก้าลังสอง (Quadratic polynomial)
ถ้าพื้นที่มีความโค้งสองแห่ง จะใช้สมการพีชคณิตแบบก้าลังสาม (Cubic polynomial)
โดยใน ArcGIS Spatial Analyst สามารถประมาณค่าพื้นที่ที่มีความโค้ง ได้สูงสุด 12 แห่ง
ไปที่ ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Interpolation > Tread
ผลลัพธ์ที่ได้
Topo to Raster
เป็นวิธีการที่ออกแบบมาเพื่อสร้างแบบจำลองความสูงเชิงเลขทางอุทกศาสตร์ (Hydrological correct digital elevation model: DEMs) โดยใช้ข้อมูลเส้น Contour
ผลลัพธ์ที่ได้ ได้แก่ โครงสร้างการระบายน้ำ รวมทั้งการแสดงลักษณะของ สันเขาและลำธารที่มีความถูกต้อง
เปิดชั้นข้อมูลขึ้นมา
ไปที่ ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Interpolation > Topo to Raster
ช่อง Input point features ใส่ ชั้นข้อมูลเเละกำหนดค่าตามรูป ช่อง Output rasterให้เลือกโฟร์เดอร์ เเล้วตั้งชื่อ ช่อง Output cell size ให้ใส่ค่าขนานของ Pixel 40 ก็พอ จากนั้น กด OK
ผลลัพธ์ที่ได้
การสร้าง TIN
ช่อง Output
ให้เลือกโฟเดอร์ที่จะเก็บ
เเล้วตั้งชื่อ ช่อง Input
Feature Class ให้ใส่ชั้นข้อมูล เเล้วปรับค่าตามรูป เเล้วติ๊กเครื่องหมายถูกหน้า Constrained Delaunay จากนั้นกด OK
การเอาเส้นชั้นความสูงออก
ผลลัพธ์ที่ได้
Video ประกอบข้อมูล
โดยข้อมูลเชิงพื้นที่มีค่าพิกัดตามแนวแกน X และ Y ส่วนตัวแปรที่น ามา วิเคราะห์เป็นค่า Z ที่มีการกระจายตัวครอบคลุมทั้งพื้นที่
ตัวอย่างของค่า Z ได้แก่ ข้อมูลความสูงของพื้นที่ ความเข้มข้นของ สารเคมี ปริมาณน้ำฝน และอุณหภูมิ เป็นต้น
IDW (Inverse Distance Weight)
เป็นการประมาณค่าโดยท้าการสุ่มจุดตัวอย่างแต่ละจุดจากต้าแหน่งที่ สามารถส่งผลกระทบไปยังเซลล์ที่ต้องประมาณค่าได้ ซึ่งจะมีผลกระทบ น้อยลงเรื่อย ๆ ตามระยะทางที่ไกลออกไป
เหมาะกับตัวแปรที่อ้างอิงกับระยะทางในการค้านวณ ยิ่งใกล้ยิ่งมีอิทธิพล มาก เช่น ความดังของเสียง ความเข้มข้นของสารเคมี
เปิดชั้นข้อมูลจุด ชื่อ SPOT ซึ่งมีค่า Elevation
ผลลัพธ์ที่ได้จากการทำ IDW
หลักการของ Natural Neighbors คือ การสร้าง subset ที่อยู่ใกล้จุด ตัวอย่างมากที่สุด จากนั้นจะทำการแทรกค่าโดยใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก ตามขนาดของพื้นที่ของข้อมูลจุดตัวอย่าง
ในเบื้องต้นจะทำการสร้างโพลิกอนรอบล้อมจุดตัวอย่าง เรียกว่า Voronoi (Thiessen) polygon จากนั้นจะมีการสร้าง Voronoi ขึ้นใหม่รอบจุดที่ ต้องการแทรกค่า โดยขนาดพื้นที่ของ Voronoi ที่สร้างใหม่นี้จะนำไปใช้ ค้านวณค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนัก
ไปที่ ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Interpolation > Natural Neighbor
Spline
เป็นวิธีการแทรกค่าให้พอดีกับพื้นผิวที่มีความโค้งเว้าอย่างน้อยตามจุด ข้อมูลตัวอย่างที่นำเข้ามา เหมือนการบิดงอของแผ่นยางผ่านจุดตัวอย่าง โดยพยายามให้อย่างน้อยความโค้งทั้งหมดเข้าหาจุดตัวอย่างเหล่านั้นมา เป็นพื้นผิว
วิธี Spline เป็นการนำสมการทางคณิตศาสตร์มาใช้ในการคำนวณ เหมาะกับพื้นผิวที่มีการเปลี่ยนแปลงแบบค่อยเป็นค่อยไป เช่น ความสูง และความลึกของพื้นน้ำ เป็นต้น
วิธี Spline แบ่งเป็น 2 แบบ ได้แก่
1. Regularized spline เป็นเทคนิคที่ท้าให้ผลลัพธ์ที่ได้มีความเรียบ และค่า ของข้อมูลมีการเพิ่มขึ้นหรือลดลงแบบค่อยเป็นค่อยไปมากขึ้น โดยการ กำหนดค่าน้ำหนักที่เหมาะสมควรอยู่ระหว่าง 0-0.5
2. Tension spline เป็นเทคนิคที่มีการควบคุมความแข็งกระด้างของพื้นผิว ให้เป็นไปตามลักษณะของปรากฏการณ์ โดยผลลัพธ์ที่ได้มีความเรียบน้อย กว่าแบบ Regularize
ไปที่ ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Interpolation > Spline
เลือก Processing Extent > ในช่อง Extent เลือกSame as layer PROVINCE
จากนั้นเลือก Raster Analysis > ตรงช่องMask เลือก PROVINCE ซึ่งเป็นขอบเขตจังหวัดที่จะทำการตัดขอบ จากนั้นกด OK
รอโปรแกรมประมวลผล แล้วจะได้ข้อมูลที่ผ่านการสร้าง Spline มาเรียบร้อย
Kriging
เป็นวิธีการประมาณค่าชว่งขั้นสูง โดยการใช้กระบวนการทางสถิติและ สมการทางคณิตศาสตร์เข้ามาช่วยในการวเิคราะห์
วิธีการนี้จะทำการเลือกสมการทางคณิตศาสตร์ที่เหมาะสมกับจุดตัวอย่าง ที่เลือกไว้ ภายในรัศมีที่กำหนดเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ในแต่ละพื้นที่ออกมา
การใช้ Kriging ควรต้องรู้ระยะทางที่สัมพันธ์ทางพื้นที่หรือทิศทางเอนเอียงในข้อมูล
Kriging แตกต่างจากการประมาณค่าช่วงด้วยวิธีอื่น เช่น IDW หรือ Spline เนื่องจากทั้ง 2 วิธีนี้เป็นการประมาณค่าโดยรอบจุดตัวอย่าง โดยตรง หรือใช้สมการทางคณิตศาสตร์ ผลลัพธ์ที่ได้จึงมีความเรียบ แต่วิธี Kriging จะท้าการประมาณค่าโดยใช้แบบจ้าลองทางสถิติ เช่น ค่าสหสัมพันธ์ (Correlation)
ดังนั้น เมื่อใช้ Kriging จะได้ผลลัพธ์ที่มาจากการวิเคราะห์ที่แน่นอนและมี ความถูกต้องสูง
ไปที่ ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Interpolation > Kriging
ช่อง Input point features ใส่ ชั้นข้อมูล SPOT ช่อง Z value field ให้ใส่ fieldที่เก็บค่าความสูง คือ Elevation ช่อง Output rasterให้เลือกโฟเดอร์ เเล้วตั้งชื่อ ช่อง Output cell size ให้ใส่ค่าขนานของ Pixel 40 ก็พอ จากนั้นกด Environments เพื่อตัดขอบข้อมูล
ผลลัพธ์ที่ได้จากการทำ Kriging จะเป็นลักษณะพื้นผิวที่หยาบ
เมื่อ Zoom in เข้าไปจะสามารถเห็นได้ชัดเจน
Trend
วิธีนี้จะท้าการเลือกสมการทางคณิตศาสตร์ที่เหมาะสม โดยการระบุลำดับของพีชคณิต (Polynomial) ให้กับจุดตัวอย่างทั้งหมด
Trend เปรียบได้กับการน้าเอากระดาษไปวางไว้บนจุดตัวอย่าง ซึ่งพื้นผิว ที่ได้จะมีความสอดคล้องกับความสูงของจุดตัวอย่างนั่นเอง
ผลลัพธ์ที่ได้จะเป็นพื้นผิวที่มีความแปรปรวนต่ำ สัมพันธ์กับจุดตัวอย่าง และต่อเนื่องตามแนวโน้มข้อมูล
ดังนั้น เมื่อใช้ Trend ในการประมาณค่าช่วง จึงต้องมีการค้านวณสมการ ทางคณิตศาสตร์ใหม่ให้สอดคล้องกับลักษณะของพื้นผิวที่โค้ง โดยหากพื้นที่มีลักษณะเป็นพื้นที่ราบ จะใช้สมการพีชคณิตแบบเส้นตรง (Linear polynomial)
ถ้าพื้นที่มีความโค้งหนึ่งแห่ง จะใช้สมการพีชคณิตแบบก้าลังสอง (Quadratic polynomial)
ถ้าพื้นที่มีความโค้งสองแห่ง จะใช้สมการพีชคณิตแบบก้าลังสาม (Cubic polynomial)
โดยใน ArcGIS Spatial Analyst สามารถประมาณค่าพื้นที่ที่มีความโค้ง ได้สูงสุด 12 แห่ง
ไปที่ ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Interpolation > Tread
ช่อง Input
point features ใส่ ชั้นข้อมูล SPOT ช่อง Z value field ให้ใส่ fieldที่เก็บค่าความสูง คือ Elevation ช่อง Output rasterให้เลือกโฟเดอร์ เเล้วตั้งชื่อ ช่อง Output cell size ให้ใส่ค่าขนานของ Pixel 40 ก็พอ ส่วนช่อง Polynomial order ให้ใส่สมการ พีชคณิต ซึ่งถ้าพื้นที่ราบ ให้ใส่
เเค่ กำลัง1 ถ้าพื้นที่มีความโค้งหนึ่งแห่ง จะใช้สมการพีชคณิตแบบกำลังสอง
ถ้าพื้นที่มีความโค้งสองแห่ง จะใช้สมการพีชคณิตแบบกำลังสาม โดยใน ArcGIS Spatial Analyst สามารถประมาณค่าพื้นที่ที่มีความโค้งได้สูงสุด
12 แห่ง จากนั้นกด Environments
เพื่อตัดขอบข้อมูล
ผลลัพธ์ที่ได้
เป็นวิธีการที่ออกแบบมาเพื่อสร้างแบบจำลองความสูงเชิงเลขทางอุทกศาสตร์ (Hydrological correct digital elevation model: DEMs) โดยใช้ข้อมูลเส้น Contour
ผลลัพธ์ที่ได้ ได้แก่ โครงสร้างการระบายน้ำ รวมทั้งการแสดงลักษณะของ สันเขาและลำธารที่มีความถูกต้อง
เปิดชั้นข้อมูลขึ้นมา
ไปที่ ArcToolbox > Spatial Analyst Tools > Interpolation > Topo to Raster
ช่อง Input point features ใส่ ชั้นข้อมูลเเละกำหนดค่าตามรูป ช่อง Output rasterให้เลือกโฟร์เดอร์ เเล้วตั้งชื่อ ช่อง Output cell size ให้ใส่ค่าขนานของ Pixel 40 ก็พอ จากนั้น กด OK
การสร้าง TIN
ไปที่ ArcToolbox > 3D Analyst Tools >TIN Management > Create TIN
การเอาเส้นชั้นความสูงออก
ผลลัพธ์ที่ได้
Video ประกอบข้อมูล
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น