อัลกอริธึมท้องถิ่นเพื่อการวิเคราะห์คลอโรฟิลล์-เอ ที่ผิวทะเลโดยใช้ข้อมูลภาพถ่าย ดาวเทียม MODIS บริเวณ อ่าวไทยตอนบน

Abstract

          เนื่องจากการประมาณค่าคลอโรฟิลล์-เอ ด้วยข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียม Aqua/Terra-MODIS Level 2 ในบริเวณอ่าวไทยตอนบนที่ได้จากอัลกอริธึมสากลมีค่าที่สูงกว่าปกติ การศึกษานี้จึงมีจุดมุ่งหมายเพื่อวิเคราะห์และปรับปรุงอัลกอริธึมสากลให้สามารถนำไปใช้กับพื้นที่นี้ได้เป็นการเฉพาะ ประสิทธิภาพในการประมาณค่าคลอโรฟิลล์-เอ ด้วยอัลกอริธึมที่ดัดแปลงมาจากอัลกอริธึมสากล ได้แก่ OC3M, Aiken-C, rGBr และ Chula กับข้อมูลดาวเทียม MODIS ได้ถูกทดสอบกับข้อมูลคลอโรฟิลล์-เอ ที่ได้จากการตรวจวัด พบว่าอัลกอริธึม OC3M ให้ค่าสัมประสิทธิ์ของการตัดสินใจ (R 2 ) ดีที่สุด (0.14) ค่ารากของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (RMSE) น้อยที่สุด (4.12) และค่าเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสมบูรณ์เฉลี่ย (MAPE) อยู่ในระดับปานกลาง (86.30) เมื่อนำผลการประมาณค่าคลอโรฟิลล์-เอ จากอัลกอริธึมท้องถิ่นนี้ไปเปรียบเทียบกับอัลกอริธึมสากล และอัลกอริธึมอื่น พบว่าทุกอัลกอริธึมให้ผลการประมาณค่าเป็นไปในทิศทางเดียวกัน แต่อัลกอริธึมสากลให้ผลลัพท์มี่มีค่าสูงกว่าค่าที่วัดจริงในเกือบทุกสถานีโดยเฉพาะสถานีใกล้ปากแม่น้ำสายหลัก ในขณะที่อัลกอริธึมจากการศึกษาในครั้งนี้ให้ผลการคำนวณที่ใกล้เคียงกับค่าจากการตรวจวัดมากกว่าอัลกอริธึมอื่น อัลกอริธึมท้องถิ่นที่พัฒนาขึ้นสามารถนำไปใช้เพื่อการประมาณค่าคลอโรฟิลล์-เอ ที่ผิวทะเลในอ่าวไทยให้มีความถูกต้องมากขึ้นได้           Because chlorophyll-a data calculated by using the universal algorithm applied on Aqua/Terra-MODIS Level 2 imageries are overestimated, this study aims to analyze and develop a local algorithm, from the universal algorithms, specific for chlorophyll-a estimation in the upper Gulf of Thailand. Chlorophyll-a estimated by using algorithms modified from the universal algorithms namely OC3M, Aiken-C, rGBr and Chula with the MODIS satellite data were examined by comparing with measured chlorophyll-a. The results showed that modified OC3M algorithm gave the highest value of the coefficient of determination (R2 ) (0.41), the lowest value of root mean square error (RMSE) (4.12)and moderate of mean absolute percentage error (MAPE) (86.30). When the performance of the local algorithm was compared with those of the universal and another algorithm, it was found that all algorithms provided estimated chlorophyll-a results in the same trend. However, the results of the universal algorithms were overestimated for nearly all stations, especially the stations near the main river mouths, while those of the local algorithm developed from this study provided the best performance for chlorophyll-a prediction. The developed algorithm can be applied for the better estimation of sea surface chlorophyll-a for the upper Gulf of Thailand.