Head GISDTDA

Band Combinations (การผสมสีข้อมูลจากดาวเทียม)

Band Combinations (การผสมสีข้อมูลจากดาวเทียม)

.

     ในช่วงต้นสัปดาห์ที่ผ่านมาเนื่องในเทศกาลวันวาเลนไทน์ หลายท่านน่าจะผ่านตากับภาพถ่ายจากดาวเทียมที่แสดงให้เห็นเกาะในลักษณะคล้ายรูปหัวใจสีแดงหวานแหวว อยู่ในพื้นที่บริเวณอุทยานแห่งชาติ หมู่เกาะสิมิลัน ทะเลฝั่งอันดามัน นำเสนอโดย GISTDA ซึ่งนั่นอาจสร้างความสงสัยให้กับแฟนเพจได้ว่าเกาะดังกล่าวนั้นมันมีสีแดงจริงหรือ ? แล้วถ้าไม่ใช่ ทำไมภาพที่เห็นถึงเป็นเช่นนั้น แล้วประโยชน์ของการผสมสีภาพถ่ายจากดาวเทียมนั้นมีอะไรบ้าง เดี๋ยวเรามาทำความเข้าใจไปพร้อมๆ กันครับ ลุย !

.

     อันดับแรกผมขอพาไปรู้จักกับ ข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียม (Satellite imagery) กันก่อน โดยเป็นการบันทึกข้อมูลเชิงตัวเลขด้วยคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า ซึ่งก็คือพลังงานจากดวงอาทิตย์รูปแบบหนึ่งที่ประกอบไปด้วยแสงที่ตามองเห็น (Visible light) และอินฟาเรด (Infrared) ส่องไปยังวัตถุบนพื้นโลกแล้วสะท้อนกลับมายังตัวรับสัญญาณบนดาวเทียม (Censor) ชนิดหลายช่องสัญญาณ (Multispectral imaging system) โดยแต่ละช่องสัญญาณจะทำหน้าที่รับและบันทึกข้อมูลค่ารังสีที่สะท้อนมาจากวัตถุ จัดเก็บในระบบเชิงตัวเลข (Digital Number) แสดงผลในรูปแบบของจุดภาพ (Pixel) เมื่อวัตถุบนพื้นโลกมีคุณลักษณะที่แตกต่างทำให้ค่ารังสีที่สะท้อนจากวัตถุแตกต่างไปด้วยเช่นกัน หลักการดังกล่าวทำให้เราสามารถจำแนกวัตถุแต่ละชนิดออกจากกันได้

.

คำถามต่อมาก็คือ แล้วเรามองเห็นภาพเหล่านั้นเป็นภาพสีได้อย่างไร ?

.

     ก่อนอื่นเรามาทำความเข้าใจพื้นฐานในเรื่องของการมองเห็นกันก่อนครับ มนุษย์เราสามารถมองเห็นได้จากการที่แสง ซึ่งเป็นคลื่นแม่เหล็กไฟฟ้า (Electromagnetic waves) สะท้อนวัตถุนั้นๆ มากระทบที่ดวงตาของเรา ส่วนการจำแนกสีเกิดจากสเปกตรัมของแสง โดยแสงที่ตามองเห็น (Visible light) หรือ แสงขาว ที่เป็นส่วนประกอบหนึ่งของแสงจากดวงอาทิตย์ มีความยาวคลื่นประมาณ 400 นาโนเมตร ถึง 700 นาโนเมตร ประกอบไปด้วยสีทั้ง 7 หรือที่เราเรียกกันว่าสีรุ้ง ดังนั้น เมื่อแสงขาวส่องไปกระทบกับวัตถุสีใดสีหนึ่ง สีของวัตถุนั้นๆ จะดูดซับสีอื่นๆ และสะท้อนกลับเฉพาะช่วงคลื่นสีของตนเองเข้าสู่ดวงตามนุษย์เท่านั้น

.

     โดยปกติเราจะใช้ประโยชน์จากข้อมูลภาพถ่ายจากดาวเทียมเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลหรือการแปลตีความเพื่อให้ได้ซึ่งคำตอบของวัตถุประสงค์ที่เราต้องการ แต่เนื่องจากข้อมูลภาพถ่ายนั้นถูกจัดเก็บในรูปแบบตัวเลข (Digital number) ทำให้เราจึงต้องใช้เทคนิคในการผสมชั้นข้อมูล (ผสมสี) เพื่อให้สามารถเข้าใจและสามารถแยกความแตกต่างลักษณะของพื้นที่ได้ชัดเจนมากยิ่งขึ้น การรวมแบนด์หรือการผสมสีภาพถ่ายที่เราเรียกกันนั้นเกิดจากการนำ 3 ช่องสัญญาณคลื่น ได้แก่ สีแดง สีเขียว และสีน้ำเงิน มารวมกันเพื่อให้เกิดภาพสี สามารถจำแนกได้ 3 รูปแบบด้วยกัน คือ

.

     1) สีผสมเชิงบวก (Additive color composite) คือ การผสมสีแดง เขียว และน้ำเงิน ซึ่งเป็นช่วงคลื่นที่ตามองเห็น หากต้องการผสมภาพให้ได้สีผสมตามธรรมชาติ (Natural color composite) ต้องใช้ข้อมูลช่วงคลื่นสีน้ำเงิน สีเขียว และสีแดงตามลำดับ แต่หากผสมจากข้อมูลช่วงคลื่นที่แตกต่างไปจากนี้ จะได้ผลลัพธ์ที่เรียกว่า ภาพสีผสมเท็จ (False color composite) ซึ่งการผสมสีของทั้ง 2 ประเภทนั้นก็จะมีความแตกต่างกันออกไปตามวัตถุประสงค์ของการใช้งาน

     2) สีผสมเชิงลบ (Subtractive color composite) คือ การผสมสีเหลือง สีม่วงแดง และสีน้ำเงินแกมเขียวมาผสมกัน ผลลัพธ์ที่ได้จะกลับไปเป็นแม่สีบวก (แดง เขียว น้ำเงิน) โดยการผสมลักษณะนี้นิยมใช้ในงานพิมพ์ งานโปสเตอร์ หรืองานหนังสือพิมพ์เป็นต้น

     3) การแสดงผลแบบสีเทียม (Pseudo color) คือการแสดงผลข้อมูลเพียง 1 ช่วงคลื่นเท่านั้น แล้วให้การไล่ระดับสีตามค่าของการสะท้อนที่ถูกเก็บบันทึกในระบบเชิงตัวเลข ยกตัวอย่างเช่น การแสดงผลของอุณหภูมิบนพื้นโลก เป็นต้น

.

     ส่วนประโยชน์ของการผสมสีในรูปแบบต่างๆ ตามที่ได้กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ คือเพื่อช่วยในการแปลตีความด้วยสายตา เนื่องจากมนุษย์เราสามารถแยกลำดับชั้นของสีได้ดีกว่าความเข้มของสีเทา การผสมสีจึงมีมากมายหลายรูปแบบขึ้นอยู่กับว่าเราต้องการทราบรายละเอียดของสิ่งใดเป็นเฉพาะ โดยทั่วไปภาพที่เรามองเห็นผ่านแอปพลิเคชันหรือแพลตฟอร์มต่างๆ มักจะแสดงผลในรูปแบบของสีธรรมชาติ แต่นอกเหนือกว่านั้นหากเราต้องการที่จะเน้นพื้นที่ลักษณะใดลักษณะหนึ่งก็จะมีรูปแบบในการผสมสีมากมายแตกต่างกันออกไป

.

     ยกตัวอย่างเช่น 1) การผสมสีธรรมชาติ (Red, Green, Blue) ลักษณะของสิ่งปกคลุมดินจะปรากฏคล้ายกับการมองเห็นของมนุษย์ พืชหรือต้นไม้ที่มีสุขภาพดีจะมีสีเขียว ถนนเป็นสีเทา 2) สีอินฟราเรด (NIR, Red, Green) รูปแบบนี้ได้รับความนิยมอย่างมาก เพื่อศึกษาเกี่ยวกับพืชพรรณโดยเฉพาะ เนื่องจากพืชจะปรากฏเป็นสีแดงแยกกับวัตถุชนิดอื่นๆ อย่างชัดเจน 3) เกษตรกรรม (SWIR, Red, Blue) การผสมในรูปแบบนี้มีประโยชน์ในการตรวจสอบพืชผลการเกษตร พืชที่แข็งแรงสมบูรณ์จะแสดงผลสีเขียวสดใส ส่วนที่รกล้างว่างเปล่าจะแสดงเป็นสีน้ำตาลหรือสีม่วง 4) ความเป็นเมือง (SWIR2, SWIR1, Red) การผสมรูปแบบนี้มีความใกล้เคียงกับการผสมสีธรรมชาติ แตกต่างที่เมืองจะสามารถแยกได้ชัดเจนมากกว่า รวมไปถึงแหล่งน้ำที่เป็นสีดำเข้มและพื้นที่ที่มีอุณภูมิสูงจะเป็นสีแดงหรือเหลือง ซึ่งจะมีประโยชน์ในการตรวจสอบไฟป่า 5) ดัชนีพืชพรรณ (NIR – Red) / (NIR + Red) ใช้เพื่อวิเคราะห์ ติดตามความสมบูรณ์ของพืช ซึ่งค่าดัชนีที่ได้จากการคำนวณจะแสดงผลระหว่าง -1 ถึง 1 หากบริเวณไหนที่พืชมีค่าดัชนีพืชพรรณเข้าใกล้ 1 มากที่สุดนั่นหมายถึง พืชมีความอุดมสมบูรณ์สูง

.

     ดังนั้นจึงเป็นเหตุผลว่าทำไมภาพเกาะสิมิลันที่ GISTDA เผยแพร่ในตอนต้นสัปดาห์ ในลักษณะที่คล้ายรูปหัวใจถึงได้มีสีแดง อย่างไรก้ตามการผสมสีนั้นขึ้นอยู่กับชนิดของดาวเทียม ความยาวคลื่นของแต่ละช่องสัญญาณ และเทคนิคในการผสมสีภาพแบบต่างๆ ทำให้ไม่มีรูปแบบตายตัว นอกจากเทคนิคการผสมสีภาพถ่ายดาวเทียมแล้วยังมีอีกหลายองค์ประกอบในการอ่านแปลตีความข้อมูลจากดาวเทียมอีกมาก ไม่ว่าจะเป็นขนาดของวัตถุ รูปร่าง รูปแบบ ฯลฯ อีกทั้งยังต้องอาศัยประสบการณ์ ทักษะ และความชำนาญเฉพาะด้านอีกด้วย

#จิสด้าก้าวสู่ปีที่22 #จิสด้า #GISTDA #BandCombinations #satelliteimagery #ภาพถ่ายจากดาวเทียม #NDVI #รวมแบนด์ #การผสมสี #แปลตีความ

Phapawich Mahamart 11/2/2565 0
Share :

บทความที่เกี่ยวข้อง