Modelling of the Predictive Carbon Storage in Para Rubber Plantation by Using Sentinel-2A Data

การสร้างแบบจำลองเพื่อประมาณค่าการกักเก็บคาร์บอน ในสวนยางพาราด้วยข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียม Sentinel-2A

Authors

  • Putcharee Kesornbua Geoinformatics Department, Faculty of Science, Buriram Rajabhat University, Buriram
  • Anutsara Hongkaew Geoinformatics Department, Faculty of Science, Buriram Rajabhat University, Buriram
  • Ekkaluk Salukkham Geoinformatics Department, Faculty of Science, Buriram Rajabhat University, Buriram

Keywords:

Carbon storage, Para rubber plantation, Sentinel-2A

Abstract

     Carbon dioxide, which is the main cause for climate change, can be exactly absorbed by Para rubber trees. In this research, the predictive models to estimate carbon storage in Para rubber plantation by using remotely sensed data were explored. The vegetation indices (RVI, NDVI, and SAVI), which were extracted from Sentinel-2A data, and in-situ carbon storage data in Para rubber plantation were used in regression modelling. Regarding the finding, carbon storage in Para rubber showed the same trend as the above ground biomass increased. The predictive model based on SAVI, which is Carbon = 9,138.299 - (5,783.380 × SAVI), provides the highest r2 (0.228). Furthermore, the t-test result indicated that the estimated carbon storage and in-situ carbon storage is not significantly different (Sig. < 0.05). However, the RMSE is around 680.06 kilogram per 100 square-meters. 

Downloads

Download data is not yet available.

References

Zhang Z, Pan SY, Li H, Cai J, Olabi AG, Anthony EJ, et al. Recent advances in carbon dioxide utilization. Renew Sust Energ Rev 2020;125:1-17.

ประดิษฐ์ ตรีพัฒนาสุวรรณ, สาพิศ ดิลกสัมพันธ์, ดุริยะ สถาพร, เจด็จ รัตนแก้ว. การกักเก็บคาร์บอนในมวลชีวภาพของพรรณไม้บางชนิดที่ปลูก ณ ศูนย์ศึกษาการพัฒนาภูพานอันเนื่องมาจากพระราชดำริ จังหวัดสกลนคร [อินเทอร์เน็ต]. 2553 [เข้าถึงเมื่อ 30 เมษายน 2564]. เข้าถึงได้จาก: http://frc.forest.ku.ac.th/ frcdatabase/bulletin/ ws_document/R195301.pdf

ทิชา โลลุพิมาน, กาญจนา นาคะภากร, อัจฉรา อัศวรุจิกุลชัย, สิริกร กาญจนสุนทร, สุเพชร จิรขจรกุล. การประเมินการกักเก็บคาร์บอนเหนือพื้นดินของสวนยางพาราโดยการประยุกต์เทคโนโลยีการสำรวจระยะไกล กรณีศึกษา จังหวัดระยอง. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี 2559;24:914-26.

Yasen K, Koedsin W. Estimating abovegrounad biomass of rubber tree using remote sensing in Phuket province, Thailand. J Med Biol Eng 2015;4:451-6.

นวลปราง นวลอุไร. การเปรียบเทียบค่าดัชนีพื้นที่ใบมวลชีวภาพและปริมาณคาร์บอนสะสมที่อยู่เหนือพื้นดินของระบบนิเวศป่าจากการสํารวจด้านป่าไม้และการรับรู้จากระยะไกลบริเวณอุทยานแห่งชาติแก่งกระจาน ประเทศไทย [วิทยานิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต]. กรุงเทพฯ: จุฬาลงกรณมหาวิทยาลัย; 2548.

สุรเชษฐ์ สีแดง. การประมาณการกักเก็บคาร์บอนเหนือพื้นดินของป่าชายเลนบริเวณเกาะลันตา จังหวัดกระบี่ [วิทยานิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต]. กรุงเทพฯ: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์; 2551.

สิริวรรณ น้อยรักษา. การประยุกต์ใช้การสํารวจระยะไกลเพื่อประเมินการสะสมคาร์บอนเหนือพื้นดินของไม้สักในสวนป่าขุนแม่คำมี จังหวัดแพร่ ประเทศไทย. กรุงเทพฯ: สำนักงานพัฒนาเทคโนโลยีอวกาศและภูมิสารสนเทศ (องค์การมหาชน); 2553.

สุขี บุญสร้าง, วันชัย อรุณประภารัตน์. การประมาณการกักเก็บคาร์บอนเหนือพื้นดินของป่าไม้ด้วยเทคนิคการสำรวจระยะไกล บริเวณเขตรักษาพันธุ์สัตว์ป่าแม่ตื่น จังหวัดตาก. วารสารวนศาสตร์ 2554;30:14-23.

สุระ พัฒนเกียรติ, วีรฉัตร์ ฉัตรปัญญาเจริญ, กฤษณัยย์ เจริญจิตร. บูรณาการดัชนีทางกายภาพและพืชพรรณกับข้อมูลดาวเทียมเพื่อประมาณการสะสมคาร์บอนในสวนป่าของประเทศไทย. วารสารสมาคมสำรวจข้อมูลระยะไกลและสารสนเทศภูมิศาสตร์แห่งประเทศไทย 2555;13:23-9.

ศูนย์ข้อมูลเทคโนโลยีชีวภาพและความปลอดภัยทางชีวภาพ. ยางพารา ไม้เศรษฐกิจลดโลกร้อน [อินเทอร์เน็ต]. 2552 [เข้าถึงเมื่อ 30 เมษายน 2564]. เข้าถึงได้จาก: http://www.safetybio.agri.kps.ku.ac.th/index.php?option=com_content&task=view&id=5470&Itemid=42

Granero-Belinchon C, Adeline K, Lemonsu A, Briottet X. Phenological dynamics characterization of alignment trees with Sentinel-2 imagery: a vegetation indices time series reconstruction metheodology adapted to urban areas. Remote Sens 2020;12:1-28.

Imran AB, Ahmed S, Ahmed W, Zia-ur-Rehman M, Iqbal A, Ahmed N, et al. Integration of Sentinel-2 derived spectral indices and in-situ forest inventory to predict forest biomass. Pak J Sci Ind Res 2021;64:119-30.

Mngadi M, Odindi J, Mutanga O. The utility of Sentinel-2 spectral data in quantifying above-ground carbon stock in an urban reforested landscape. Remote Sens 2021;13:1-15.

หาญพล จันทร์สูงเนิน. ต้นทุนและผลิตภาพแรงงานในการปลูกยางพาราในจังหวัดสุรินทร์ [วิทยานิพนธ์ปริญญาเศรษฐศาสตรมหาบัณฑิต]. กรุงเทพฯ: มหาวิทยาลัยศรี นครินทรวิโรฒ; 2554.

องค์การบริหารส่วนตำบลบัวเชด. ข้อมูลทั่วไป [อินเทอร์เน็ต]. 2564 [เข้าถึงเมื่อ 20 เมษายน 2564]. เข้าถึงได้จาก: http://www.buachetsurin.go.th/page.php

ชายฉัตร มุษะนะ, ภาณุ ตรัยเวช, ประสิทธิ์ มากสิน. การปรับเทียบเชิงรังสีระหว่างข้อมูลดาวเทียมไทยโชต ดาวเทียมแลนด์แซท-8 และดาวเทียมเซนทิเนล-2 เพื่อการใช้งานร่วมกัน. วารสารสมาคมสำรวจข้อมูลระยะไกลและสารสนเทศภูมิศาสตร์แห่งประเทศไทย 2562;20:173-88.

Jordan CF. Derivation of leaf-area index from quality of light on the forest floor. J Ecol 1969;50:663-6.

Rouse Jr. JW, Haas RH, Schell JA, Deering DW. Monitoring vegetation systems in the great plains with erts. NASA Spec Publ 1974;351:309-17.

Huete AR. A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sens Environ 1988;25:295-309.

สรวิศ สุภเวชย์. การพัฒนาเทคนิคการตรวจสกัดพื้นที่เพาะปลูกมันสำปะหลังโดยใช้ข้อมูลดาวเทียมเซนทิเนลตามอนุกรมเวลา [อินเทอร์เน็ต]. 2562 [เข้าถึงเมื่อ 30 เมษายน 2564]. เข้าถึงได้จาก: http://www.ce.eng.ku.ac.th/uploaded/files/ PPF.pdf

พงษ์ศักดิ์ วิทวัสชุติกุล, วารินทร์ จิระสุขทวีกุล. ผลผลิตมวลชีวภาพเหนือผิวดินของสวนยางพาราในลุ่มน้ำระยอง. กรุงเทพฯ: กรมป่าไม้; 2531.

Xiami Global Community. Xiaomi Duka LS-P laser range finder [Internet]. 2021 [cited 2021 April 20]. Available from: https://xiaomi-mi.com/ accessories-and-office-supplies/xiaomi-duka-ls-p-laser-range-finder/

สุนิสา สายอุปราช, ชวนี สุภิรัตน์, ปิยธิดา รุจะศิริ. การพัฒนาวิธีการวัดการพยากรณ์มรสุมฤดูหนาวในประเทศไทย. กรุงเทพฯ: มหาวิทยาลัยราชมงคลพระนคร; 2559.

ปริญญา ภูศักดิ์สาย, สาพิศ ดิลกสัมพันธ์, รุ่งเรือง พูลศิริ, ชนิษฐา จันทโชติ. มวลชีวภาพและการกักเก็บคาร์บอนของพรรณไม้ป่า 4 ชนิด ณ สถานีวนวัฒนวิจัยประจวบคีรีขันธ์ จังหวัดประจวบคีรีขันธ์. วารสารวนศาสตร์ 2561;37:13-26.

Xue J, Su B. Significant remote sensing vegetation indices: a review of developments and applications. J Sens 2017;2017:1-17.

เจษฎา โสภารัตน์. การใช้ภาพดาวเทียม SPOT-5 เพื่อประเมินดัชนีพื้นที่ใบของยางพารา กรณีศึกษา อําเภอนาหม่อม จังหวัดสงขลา [วิทยานิพนธ์ปริญญาวิทยาศาสตรมหาบัณฑิต]. สงขลา: มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์; 2552.

Downloads

Published

05-12-2022

How to Cite

1.
Kesornbua P, Hongkaew A, Salukkham E. Modelling of the Predictive Carbon Storage in Para Rubber Plantation by Using Sentinel-2A Data: การสร้างแบบจำลองเพื่อประมาณค่าการกักเก็บคาร์บอน ในสวนยางพาราด้วยข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียม Sentinel-2A. AdvSciJ [Internet]. 2022 Dec. 5 [cited 2024 Dec. 27];22(1):61-77. Available from: https://li02.tci-thaijo.org/index.php/adscij/article/view/376

Issue

Section

Research Articles