2009-2015 ©
             ข้อมูลการเผยแพร่ผลงาน
การเผยแพร่ในรูปของบทความวารสารทางวิชาการ
ชื่อบทความ OBJECT-BASED IMAGE ANALYSIS APPLIED FOR DIFFERENT STAGES OF RUBBER PLANTATIONS MAPPING USING THAICHOTE SATELLITE DATA. 
วัน/เดือน/ปี ที่ได้ตอบรับ 26 มกราคม 2562 
วารสาร
     ชื่อวารสาร JOURNAL OF THEORETICAL AND APPLIED INFORMATION TECHNOLOGY 
     มาตรฐานของวารสาร SCOPUS 
     หน่วยงานเจ้าของวารสาร Little Lion Scientific 
     ISBN/ISSN 1992-8645 
     ปีที่ 97 
     ฉบับที่
     เดือน มีนาคม
     ปี พ.ศ. ที่พิมพ์ 2562 
     หน้า  
     บทคัดย่อ During 2000 to 2011, rubber plantations rapidly expanded in northeast Thailand, which had not been historically planted. Information about planted areas and their distribution is a prerequisite for formulating land use planning and understanding its consequences on ecosystems. This study aimed to establish a model for digitally devising a synergistic approach to distinguishing the different stages of rubber plantations in the northeasternmost region of Thailand and a small portion of the Lao People's Democratic Republic (Lao PDR). The combination of Object-Based Image Analysis (OBIA), Vegetation Canopy Density (VCD), plant phenology and intensive ground observation was applied to THAICHOTE satellite data. Two levels of classification based on OBIA approach were performed. At the first level, multi-scale image segmentation of pansharpened imagery was performed to divide the image set into objects with different spectral and spatial characteristics. Incorporating the normalized difference vegetation index (NDVI) and brightness index (BI) into the objects, the image set was subdivided into four different subsets of VCD. Analyses were then performed at the next level classification on each of VCD subsets by using certain and a range of different approaches to discriminate stand age rubber tree plantations. Rubber tree phenology and OBIA feature optimization were used to differentiate the different stages of rubber plantations. The results indicated that the agreement between field-based classification and image-based classification was well correlated. The overall accuracy of 79.00 % and Cohen’s kappa coefficient of 0.77 were achieved for the integrated models for the different stage of rubber plantations. 
     คำสำคัญ THAICHOTE satellite data; Different stages of rubber plantations; Object-based image analysis (OBIA); Vegetation canopy density (VCD); Plant phenology; Northeast Thailand 
ผู้เขียน
557020068-3 น.ส. วาสนา พุฒกลาง [ผู้เขียนหลัก]
คณะวิทยาศาสตร์ ปริญญาเอก ภาคปกติ

การประเมินบทความ มีผู้ประเมินอิสระ 
สถานภาพการเผยแพร่ ได้รับการตอบรับให้ตีพิมพ์ 
วารสารมีการเผยแพร่ในระดับ นานาชาติ 
citation มี 
เป็นส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์ เป็น 
แนบไฟล์
Citation 0