
งานวิจัยนี้มีจุดประสงค์เพื่อเปรียบเทียบการจำแนกการใช้ประโยชน์ที่ดินจากภาพถ่ายดาวเทียม Landsat 8 ในปี พ.ศ. 2557 และ 2559 ด้วยวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีน (Support Vector Machine: SVMs) กับวิธีความน่าจะเป็นไปได้สูงสุด (Maximum Likelihood Classifier: MLC) ในพื้นที่จังหวัดกาฬสินธุ์ นำผลที่ได้จากการจำแนกมาวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงการใช้ประโยชน์ที่ดิน เพื่อประเมินปริมาณการใช้น้ำโดยใช้ข้อมูลของการใช้น้ำในกิจกรรมต่าง ๆ ซึ่งประกอบด้วย การใช้น้ำในด้านเกษตรกรรม อุตสาหกรรม และการอุปโภคบริโภค นำมาวิเคราะห์ร่วมกับข้อมูลเชิงพื้นที่จากการจำแนกการใช้ประโยชน์ที่ดินในแต่ละประเภท ประเมินปริมาณน้ำท่าด้วยแบบจำลองอุทกวิทยา SWAT ซึ่งผลที่ได้พบว่า การจำแนกด้วยวิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์แมชชีนให้ค่าความถูกต้องโดยรวมสูงกว่าวิธีความน่าจะเป็นไปได้สูงสุด 0.50 - 4.49 เปอร์เซ็นต์ เมื่อนำผลที่ได้จากการการจำแนกมาวิเคราะห์ปริมาณการใช้น้ำพบว่าในพื้นที่จังหวัดมีปริมาณการใช้น้ำในด้านการเกษตรมากกว่าด้านอื่นๆ จากการประเมินปริมาณน้ำท่าเพื่อหาปริมาณน้ำต้นทุนธรรมชาติในพื้นที่ศึกษา พบว่ายังไม่เพียงพอกับความต้องการใช้น้ำในพื้นที่ ซึ่งจะต้องมีการจัดสรรน้ำจากแหล่งอื่นๆ เพื่อให้เพียงพอต่อความต้องการ
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
