การประยกตใชระบบสารสนเทศภมศาสตรเพอจ าลองรปแบบการใชประโยชนทดน โดยใชวธการวเคราะหการถดถอยโลจสตกเชงพนท กรณศกษา ต าบลวงบาล

อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ Change The Application of GIS-Based Spatial Logistic Regression for Land Use Change Mapping : A Case Study of Tambon Wangban Amphoe Lom Kao , Phetchaban Province

สกญญา ศรทอง

วทยานพนธระดบปรญญาตร เสนอภาควชาทรพยากรธรรมชาตและสงแวดลอม คณะเกษตรศาสตรทรพยากรธรรมชาตและสงแวดลอม มหาวทยาลยนเรศวร

เพอเปนสวนหนงของการศกษาหลกสตรปรญญาวทยาศาสตรบณฑต สาขาวชาภมศาสตร

ธนวาคม 2561 ลขสทธเปนของมหาวทยาลยนเรศวร

ประการศคณปการ

ผลงานวจย การประยกตใชระบบสารสนเทศภมศาสตรเพอจ าลองรปแบบการใชประโยชนทดนโดยใชวธการวเคราะหการถดถอยโลจสตกเชงพนทกรณศกษา ต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ ส าเรจลลวงไปดวยด เนองจากไดรบความอนเคราะหจากอาจารยทปรกษา อาจารยธญญาลคน จนทรสมบต เปนอยางยงทไดใหค าปรกษา และแนะน า ทมประโยชนในการท าวทยานพนธครงน ผวจยจงขอกราบขอบพระคณไว ณ โอกาสนดวย และขอขอบพระคณคณาจารย สาขาวชาภมศาสตรทกทานทไดใหค าแนะน า ความรอนเปนประโยชน ในการท าบทความวจยใหดยงขน ขอขอบคณ องคการบรหารสวนต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ ทใหความอนเคราะหขอมลขอบเขตหมบานทใชในการศกษาครงนส าเรจลลวงไปตามเวลาทก าหนด

สดทายนผวจยขอกราบขอบพระคณครอบครว ซงเปนผสนบสนนและคอยใหก าลงใจ และขอขอบคณเพอนๆ ทใหค าปรกษา และชวยแนะน าใหงานวจยฉบบนส าเรจลลวงไปดวยด

สกญญา ศรทอง

ชอเรอง การประยกตใชระบบสารสนเทศภมศาสตรเพอจ าลองรปแบบการใช ประโยชนทดนโดยใชวธการวเคราะหการถดถอยโลจสตกเชงพนท กรณศกษา ต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ ผวจย นางสาวสกญญา ศรทอง ประธานทปรกษา อาจารยธญญาลคน จนทรสมบต ประเภทสารนพนธ วทยานพนธ วท.บ. สาขาวชาภมศาสตร, มหาวทยาลยนเรศวร, 2561 ค าส าคญ การวเคราะหการถดถอยโลจสตก , การใชประโยชนทดน , ระบบ สารสนเทศภมศาสตร

บทคดยอ

การประยกตใชระบบสารสนเทศภมศาสตรเพอจ าลองรปแบบการใชประโยชนทดนโดยใชวธวเคราะหการถดถอยโลจสตกเปนเทคนคการวเคราะหตวแปรทมวตถประสงคเพอประมาณคาหรอท านายเหตการณทสนใจวาจะเกดหรอไมเกดเหตการณนนของตวปจจย แบบจ าลองโลจสตกประกอบดวยตวแปรตามและตวแปรอสระทอาจมตวเดยวหรอหลายตวกได การวเคราะหการถดถอยโลจสตกเกยวของกบทฤษฎความนาจะเปนจะมคาอยระหวาง 0-1 คา 0-0.5 มความหมายวาเปนกรณ ไมเกดเหตการณ ถาเกด 0.5 ขนไปหมายถงการเกดเหตกาณทสนใจ

ในการศกษางานวจยคร ง น ไ ดใ ชระบบสารสนเทศภมศาสตรม าประยกตใ ชกบแบบจ าลองโลจสตกในพนทต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ โดยอาศยขอมลแบบจ าลองความสงเชงเลข (DEM) ขอมลการใชประโยชนทดน และขอมลขอบเขตต าบลวงบาลมทงหมด 17 หมบาน และก าหนดปจจยทตองการศกษา 5 ปจจย คอ พนทอยอาศย ความสง ความลาดชน ระยะหางจากถนน ระยะหางจากพนทสเขยว ผลการศกษาแบบจ าลองการใชประโยชนทดนจากการก าหนด ตวแปรตามและตวแปรอสระทไดจากการค านวณผลคาความนาจะเปนของทง 17 หมบาน คอ หมท 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 16 มคาความนาจะเปน = 1 คอ หมท 11 12 13 14 17 มคาความนาจะเปน = 0

Title Application of Geographic Information System to Simulate Land Use Spatial Logistic Regression Analysis Case Study of Wangban Lom Kao Phetchabun Province

Author Sukanya Sritong

Advisors Tanyaluck Chansombut

Academic Paper Thesis B.S. in Geography, Naresuan University, 2018

Keywords Logistic regression, land use, geographic information system

Abstract

Application of Geographic Information System (GIS) to land use model using logistic regression. Is for analyzing variables that are intended to estimate or predict events of interest that will or will not occur. Logistic models consist of independent variables and variables that may be single or multiple. Logistic regression analysis involves probability theory with a value between 0 and 1. 0 - 0.5 is interpreted as case. No event occurs if 0.5 or more refers to the event of interest.

In this study the geographic information system was applied to the logistics model in Wang Bang area Lom Kao Phetchabun The digital elevation model (DEM) data on land use. There are 17 villages. Area of residence Elevation Slope Distance from road Distance from green area The study of land use model from the design. The dependent variable and independent variable obtained from the probability calculation of all 17 villages were 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 16 Probability = 1 and 11 12 13 14 17 Probability = 0

สารบญ

บทท หนา

1 บทน า 1

1.1 ความเปนมาและความส าคญ………....………………….……………….. 1 1.2 วตถประสงค ………………....………………….………………………... 2 1.3 ขอบเขตของงานวจย……………………....…………..…………………... 3 1.4 กรอบแนวคด…………....…............................……………….………..... 4 1.5 นยามศพทเฉพาะ…………………………....…………………....……….. 5

2 เอกสารและงานวจยทเกยวของ........................................................................ 6 2.1 ขอมลทวไปของพนทศกษา....…………………......……………………..... 6 2.2 ทฤษฎทเกยวของ……………………....………………........….………..... 7 2.3 การถดถอยโลจสตก……………………….....…………………………….. 15 2.4 งานวจยทเกยวของ…………....………………….….......………………... 21 3 วธด าเนนการวจย............................................................................................. 23

3.1 ขนตอนการด าเนนงาน……….............……....………………….………... 23 3.2 ขอมลในการศกษา………………....…...............……………….………... 24 3.3 เครองมอทใชในงานวจย………………………………………………….... 24 3.4 การเกบรวบรวมขอมล.……………………………………………………... 24 3.5 การเตรยมขอมล……………………………………………....................... 26

สารบญ (ตอ)

บทท หนา

4 ผลการวจย…………………......…………………………………………......…… 27 4.1 ผลจากการสรางแผนทปจจยทใชในการวเคราะห………………………….. 27 4.2 ผลการวเคราะหแบบจ าลองเชงเสน………………………………………... 31 4.3 ผลจากการวเคราะหแบบจ าลองโลจสตก……….……........................…... 32 4.4 ผลจากการวเคราะหกราฟ Receiver Operator Characteristics.............. 34

5 บทสรป............................................................................................................ 36

5.1 สรปผลการวจย.…………………………………………………………….. 36 5.2 อภปรายผลการวจย 37 5.3 ขอเสนอแนะ………………………………………………………………... 37

บรรณานกรม................................................................................................................. 38 ประวตผวจย………………………………………………………….……………................

39

สารบญตาราง

ตาราง หนา 1 เมตรกเพอการประเมน......................................................................................... 18 2 ขนตอนการด าเนนงาน……………………………………………………………….. 23 3 ขอมลในการศกษา.............................................................................................. 24 4 คาปจจยเชงพนทแตละหมบาน ของต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ. 26 5 ผลการค านวณคาปจจยแตละหมบาน................................................................... 30 6 ผลการวเคราะหแบบจ าลองเชงเสน....................................................................... 31 7 ผลการวเคราะหความนาจะเปนแบบจ าลองโลจสตก.............................................. 33

สารบญภาพ

ภาพ หนา

1.1 แผนทแสดงขอบเขตต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ....................... 3 1.2 กรอบแนวคด………..……………...................................................................... 4 2.1 แผนทการใชประโยชนทดนต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ ป 2556….. 6 2.2 แบบจ าลองของขอมลเชงพนทซงมลกษณะแบบวยตและขอมลตอเนอง …............. 7 2.3 การใช Binary Model มาใชวเคราะหกบขอมล Vector-based ดวยค าสงตรรกะ..... 9 2.4 การใช Binary Model มาใชวเคราะหกบขอมล Raster-based ดวยค าสงตรรกะ...... 1 2.5 การใช index model มาใชวเคราะหกบขอมล Vector-based ดวยการถวงน าหนก.. 11 2.6 การใช Index model และ binary model มาใชวเคราะหกบขอมล raster-based

ดวยการถวงน าหนก........................................................................................................ 11

2.7 กราฟแสดงความสมพนธ Logistic Regression................................................... 17 2.8 คาตดจากผลการทดสอบ.................................................................................... 18 2.9 Receiver Operator Characteristics Curve............................................................... 20 4.1 4.แบบจ าลองความสงเชงเลข ต าบลวงบาล......................................................... 27 4.2 แผนทขอมลความลาดชน............................................................................................... 28 4.3 แผนทขอมมลระยะหางจากถนน......................................................................... 29 4.4 แผนทระยะหางจากทอยอาศย............................................................................ 30 4.5 แผนทผลความนาจะเปนของแบบจ าลองการถดถอยโลจสตก................................ 34 4.6 การวเคราะหกราฟ ROC.................................................................................... 35

บทท 1

บทน า

1.1 ทมาและความส าคญ การด ารงชวตของมนษยปจจบนตองอาศยปจจยหลายดานประกอบกน และปจจยท

ส าคญหนงในนนกคอ ทดน เนองจากทดนเราสามารถน าไปใชประโยชนไดหลายอยางทงเปนทอยอาศย แหลงผลตอาหาร นอกจากนยงเปนปจจยส าคญอกอยางหนงทท าใหประเทศเกดการพฒนาและสรางความมนคงใหแกระบบเศรษฐกจของประเทศสามารถแขงขนกบประเทศอน ๆ ดานอตสาหกรรม ดานการเกษตรกรรมและดานการทองเทยว แตปจจบนพบวาการใชประโยชนทดนในประเทศประสบปญหาการใชทดนผดประเภท ไมเหมาะสมตามคณสมบตของดน เพอตอบสนองความตองการของประชาชนหรอการเปลยนแปลงการพฒนา เชน การสรางโรงงานอตสาหกรรม หรอแหลงทองเทยว ท าใหดนขาดความอดมสมสมบรณ (แขขวญ พนธแจม, 2549) การใชประโยชนทดนอยางไมเหมาะสมตามคณสมบตของทดนอาจกอใหเกดผลกระทบตอคณสมบตของทดนหรอสภาพแวดลอมในพนทไดสงผลใหเกดการเปลยนแปลงการใชประโยชนทดนในพนทเหลานน จากการวเคราะหการใชทดนของกรมพฒนาทดน พบวาประเทศไทยมการใชทดนไมเหมาะสมตามคณสมบตของดน (เมอป พ.ศ.2504) ในชวงทประเทศไทยเรมเขาสการการพฒนา จงตองอาศยปจจยหลายอยางไมวาจะเปน คน เครองจกร และทรพยากรธรรมชาต ไดแก น า ปาไม แรธาต และทดน สงผลใหการใชประโยชนทดนในประเทศไทยเรมมการเปลยนแปลงไป และจากขอมลการทองเทยวแหงประเทศไทยพบวาพนทในประเทศไทยมรายไดจากการทองเทยวเพมสงขนอยางตอเนอง ท าใหธรกจการทองเทยวในประเทศไทยขยายตวอยางรวดเรว พนทสวนใหญทไดรบความสนใจจากนกธรกจทองเทยวเปนพนททมทรพยากรธรรมชาตอดมสมบรณ เพราะไดรบความสนใจจากนกทองเทยวเพอการพกผอนหยอนใจ ผลจากการขยายตวอยางรวดเรวของการทองเทยว คอ เกดการเปลยนแปลงการใชประโยชนทดน เนองจากท าใหสาธารณปโภคในพนทไดรบการพฒนาเพมขน เพอรองรบการทองเทยว จงเปนสาเหตหนงในการเปลยนแปลงการใชประโยชนทดนในประเทศไทย (สไบทอง กนนะ,2556)

2

ต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ มพนททงหมดประมาณ 103 ตารางกโลเมตร หรอประมาณ 64,441 ไร ประกอบดวยหมบานทงหมด 17 หมบาน มบานภทบเบกเปนสถานททองเทยวทไดรบการจดตงใหเปนนคมสงเคราะหชาวเขา เพอใหประชาชนใชเปนพนทอยอาศยท ากน แตในปจจบนถกจบจองเปนพนทของธรกจทางการทองเทยวในรปแบบตาง ๆ เชน การกอสรางอาคาร และรสอรท รานอาหาร และรานคา เพอประโยชนทางธรกจ เนองจากพนทภทบเบกมทรพยากรธรรมชาตทสมบรณ ภมประเทศสวนใหญเปนภเขาสลบซบซอน สภาพพนทเปนปาไมและภเขา มทราบตามไหลเขาใชส าหรบการปลกพชเศรษฐกจ จงเปนทสนใจของนายทนในการทจะเขามาใชประโยชนในพนท มการบกรกพนทปาไมท าใหพนทปาไมมการเปลยนแปลงไปเกดการขยายตวของการทองเทยวในพนทต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ ในรปแบบทพกตากอากาศจงเปนสาเหตหนงทท าใหการเปลยนแปลงการใชประโยชนทดนพนทต าบลวงบาล และยงสงผลเ ชอมโยงไปยงสาเหตหนงของการลดลงของพนทปาไมกอใหเกดผลกระทบสงแวดลอม

การศกษาวจยในครงนจะท าการศกษาเกยวกบการเปลยนแปลงการใชประโยชนทดน จากปญหาการขยายตวของพนทอยอาศยแตละหมบานในเขตพนทการศกษา โดยใชเทคนคการวเคราะหการถดถอยโลจสตกเชงพนท (Spatial Logistic Regression Analysis) รวมกบการประยกตใชระบบสารสนเทศภมศาสตรมาแสดงขอมลเชงพนท เปนแบบจ าลองระบบสารสนเทศภมศาสตร เพอวเคราะหคาดการณเหตการณทสนใจ คอ การขยายตวของพนทอยอาศยในพนทต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ ในอนาคตวาจะเกดเหตการณขนหรอไมและเพอท าแผนทความนาจะเปนของการขยายตวของพนทอยอาศย อาจจะเปนประโยชนตอหนวยงานทเกยวของตาง ๆ และเพอคาดการณเกยวกบการจดการอนรกษทรพยากรธรรมชาตใหมความอดมสมบรณจากการใชทรพยากรในอนาคตไดยาวนานอกดวย

1.2 วตถประสงค

1.2.1 เพอประยกตใชระบบสารสนเทศภมศาสตรจ าลองรปแบบการใชประโยชนทดนโดยใชวธการถดถอยโลจสตก (Spatial Logistic Regression)

1.2.2 เพอท าแผนทความนาจะเปนของการขยายตวของพนทอยอาศย

3

1.3 ขอบเขตของงานวจย

1.3.1 ขอบเขตเชงพนท

พนทศกษาในการวจยครงนอยในพนทต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ มทงหมด 17 หมบาน คอ หม 1 บานภปน หม 2 บานนาทราย หม 3 บานนาทราย หม 4 บานน าครง หม 5 บานน าครง หม 6 บานหนองไผ หม 7 บานน าครง หม 8 บานวงบาล หม 9 บานวงบาล หม 10 บานวงบาล หม 11 บานเหมองแบง หม 12 บานขนาค หม 13 บานหวยหอย หม 14 บานทบเบก หม 15 บานวงบาล หม 16 บานทบเบก หม 17 บานนาสะอง มพนททงหมด 103 ตารางกโลเมตร มความสงจากระดบน าทะเลประมาณ 1,768 เมตร ทศเหนอ ตดตอกบ ต าบลหนฮาว ทศตะวนออก ตดตอกบ ต าบลหลมเกา ทศใต ตดตอกบ ต าบลบานเนน ทศตะวนตก ตดตอกบอ าเภอดานซายจงหวดเลย

ภาพ 1.1 แผนทแสดงขอบเขตต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ

4

1.4 กรอบแนวคด

ภาพ 1.2 แสดงกรอบแนวคดของการด าเนนการวจย เรอง การประยกตใชระบบสารสนเทศ

ภมศาสตรเพอจ าลองรปแบบการใชประโยชนทดนโดยใชวธการวเคราะหการถดถอยโลจสตกเชง

พนท (Spatial Logistic Regression Analysis) กรณศกษา ภทบเบก อ าเภอหลมเกา จงหวด

เพชรบรณ

จากภาพ 1.2 เปนการแสดงถงขนตอนและกระบวนการในการศกษา ซงอธบายไดดงน

ก าหนดขอมลตวแปรทงหมด 5 ตวแปร ทจะน ามาเปนขอมลในการวเคราะหการถดถอยโลจสตกม

ความสง ความชน ระยะหางถนน ระยะหางจากพนทสเขยวและพนทอยอาศย จากนนน าขอมลเชง

พนททง 5 ตวแปรมาวเคราะหการถอถอยโลจสตก โดยใชโปรแกรม SPSS เพอหาคาสมประสทธ

จากนนกน าคาทไดมาวเคราะหคา ROC เพอประเมนความถกตองของแบบจ าลองโดยเปรยบเทยบ

รปแบบความนาจะเปนจะไดคาพนทใตเสนกราฟทมคาอยระหวาง 0-1 เมอท าการวเคราะห

แผนทความนาจะเปนของการทดน

ขอมลตวแปร

ความสง

ระยะหางจากพนทสเขยว

ความชน

พนทอยอาศย

ระยะหางจากถนน

การวเคราะหการถดถอยเชงพนท

วเคราะหความสมพนธ Receiver

Operating Characteristic

วธการ

การค านวณคา

สมประสทธตว

แปรโดยใช

5

เรยบรอยแลว จากนนจดท าแผนทความนาจะเปนของการใชประโยชนทดนท ไดจากการวเคราะห

การถดถอยโลจสตก

1.5 นยามศพทเฉพาะ

1.5.1 ระบบสารสนเทศภมศาสตร (Geographic Information System : GIS) หมายถง กระบวนการท างานเกยวกบขอมลในเชงพนทดวยระบบคอมพวเตอร ทใชก าหนดขอมลและสารสนเทศ ทมความสมพนธกบต าแหนงในเชงพนท สมพนธกบต าแหนงในแผนท ขอมลและแผนทใน GIS เปนระบบขอมลสารสนเทศทอยในรปของตารางขอมล และฐานขอมลทมสวนสมพนธกบขอมลเชงพนท (Spatial Data) สามารถน ามาวเคราะหดวย GIS และใหความหมายในเรองการเปลยนแปลงได เชน การบกรกท าลาย การเปลยนแปลงของการใชพนท ฯลฯ ขอมลเหลาน เมอปรากฏบนแผนทท าใหสามารถแปลความหมาย ใชงานไดงาย

1.5.2 การใชประโยชนทดน (Land Use) หมายถง การใชทดนเพอตอบสนองความตองการของมนษยในดานตาง ๆ เชน ท าการเกษตร แหลงน า ทอยอาศย และใชเปนพนทปา เปนตน จงมการเปลยนแปลงตามความตองการของผ ทเปนเจาของ เชน การเปลยนพนทปาไมเปนพนทการเกษตร การเปนพนทการเกษตรเปนพนทอยอาศย โดยการเปลยนแปลงดงกลาวขนอยกบปจจยหลากหลาย เชน ปจจยทางกายภาพ ทางเศรษฐกจและสงคม ทางนโยบาลรฐบาล เปนตน

1.5.3 การทองเทยว (Tourism) หมายถง การเดนทางไปยงสถานทหนง เพอการพกผอนหรอหาประสบการณ มการท ากจกรรมระหวางทาง อาจไปเปนหมคณะหรอไปเพยงล าพงตามความตองการของตนเอง อาจไปคางคนหรอชวคราว ตามความสนใจของนกทองเทยว

1.5.4 แบบจ าลอง (Model) หมายถง ตวแทนของทฤษฎทใชอธบายปรากฏการณในโลกแหงความเปนจรง

1.5.5 ตวแปรอสระหรอตวแปรตน (Independent Variable) หมายถง เปนตวแปรหรอปจจยทเปนสาเหตทกอใหเกดผล หรอกอใหเกดการเปลยนแปลงแปรผนของเหตการณ เปนตวแปรทผวจยก าหนดได เพอศกษาถงผลทเกดขนจากตวแปรน

1.5.6 ตวแปรตาม (Dependent Variable) หมายถง เปนตวแปรทเกดจากตวแปรตนหรอตวแปรอสระ เปนตวแปรทผวจยมงวดเพอเปนขอมลส าหรบน ามาวเคราะห

6

บทท 2

เอกสารและงานวจยทเกยวของ

2.1 ขอมลทวไปของพนทศกษา

2.2.1 ภมประเทศและสภาพภมอากาศ

ลกษณะภมประเทศของต าบลวงบาล ทางทศตะวนตกของต าบล เปนภเขาสงสลบซบซอนทอดเปนทวยาว ลกษณะพนทจะลาดเอยงจากดานทศเหนอลงมาทางทศใต และมล าหวยวงบาลไหลผานทางตอนกลางของต าบล สภาพอากาศไดรบอทธพลจากลมมรสมตะวนตกเฉยงใต ซงท าใหมชวงฤดฝนยาวนานและมรสมตะวนอกเฉยงเหนอพดผานท าใหฤดรอนและฝนระยะเวลาใกลเคยงกน ท าใหฤดฝนมน ามากเกนไปและฤดรอนเกดการขากแคลนน าดมน าใชในชวงฤดแลง

การใชประโยชนทดน

ต าบลวงบาลมพนททงหมด 103 ตารางกโลเมตร พนทสวนใหญเปนพนทปาไมและพนทการเกษตร มการใชประโยชนทดนเปนทอยอาศยสวนนอยเนองจากพนทต าบลวงบาลเปนพนทภเขาสงสลบซบซอนจงไมเหมาะตอการสรางทอยอาศย จากขอมลการใชประโยชนทดนของต าบลวงบาลในป 2556 แสดงในรปแบบแผนทไดดงภาพท 2.1

ภาพ 2.1 แผนทการใชประโยชนทดนต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ ป 2556

7

2.2 ทฤษฎทเกยวของ

2.2.1 แบบจ าลองเชงพนท (Spatial Model)

แบบจ าลองขอมลเชงพนทในวชาระบบสารสนเทศภมศาสตร เปนความเขาใจในลกษณะของ geodata ท าใหสามารถเลอกใชแบบจ าลองเชงพนทในการน าเสนอเปนขอมล GIS ไดอยางเหมาะสม ขอมลพนผว (surface) ชน ขอมล 2 มตจะแยกเปนชน ขอมลตามลกษณะขององคประกอบเชงพนท เชน ชนขอมลจด แสดงต าแหนงทตง ชนขอมลเสน แสดงถนนและเสนทางน า ชนขอมลรปปด แสดงขอบเขตการปกครอง เปนตน สวนขอมลพนผวมมตมากกวา 2 มต แตยงเปน 3 มตแทๆ เพราะยงไมมปรมาตร ชนขอมลพนผวเหลาน ไดแก ความสง ความดน อณหภม และปรมาณน าฝน เปนตน

ภาพท 2.2 แสดงแบบจ าลองทเหมาะกบขอมลเชงพนทซงสามารถแบงตามลกษณะธรรมชาตของขอมลไดเปน 2 ประเภท ไดแก ขอมลวยต (discrete) และขอมลตอเนอง (continuous)

ภาพ 2.2 แบบจ าลองของขอมลเชงพนทซงมลกษณะแบบวยต (discrete) และขอมลตอเนอง (continuous) ( Lo and Yeung, 2002)

8

ขอมลเชงพนทแบบวยต (discrete) ไดรบการน าเสนอเปน object-based model ซงมทงชนดทเมอแสดงเปนแผนทแลวมขอบเขตของ class แนนอน (exact object) เชน อาคารและถนน และแบบทมขอบเขตไมแนนอนหรอคลมเครอ (inexact object) เชน หนวยหนและหนวยดน ขอมลทจ าลองมาเปน object-based model นสามารถใชแบบจ าลองขอมลเชงพนททมโครงสรางไดทงแบบเวกเตอรและราสเตอร สวนขอมลเชงพนทแบบตอเนอง (continuous) เชน ความลาดชน อณหภม และความดน เปนตน จะจ าลองมาเปน field-based model ซงมรปแบบการน าเสนอเปนขอมลพนผว (surface) จะใชแบบจ าลองเชงพนททมโครงสรางแบบราสเตอรทงแบบกรด (regular tessellation) ทม cell รปสเหลยมขนาดเทากนหมดเปนหนวยยอยของขอมลและแบบ TIN (Triangulated Irregular Tessellation) ทมรปสามเหลยมหลายขนาดเปนหนวยยอยของขอมล

โครงสรางแบบจ าลองขอมลทใชส าหรบการจดเกบขอมลเชงพนทเปนแบบวยต ตองมการจดเกบขอมลเชงพนทไดทงแบบ จด เสน และรปปด และตองมตวก าหนด (identifier) ก ากบทก feature ซงสามารถใชเปนตวเชอมตอกบขอมลเชงอรรถทเกบขอมลบรรยายของขอมลเชงพนท feature ตอหนงระเบยน (record) แบบจ าลองส าหรบจดเกบขอมลเชงพนทสามารถแบงได 3 แบบ ไดแก เวกเตอร ราสเตอร และ TIN แตเมอตองการจ าลองความสมจรงทางดานการฉายภาพของสงแวดลอมท าใหตองใชเกณฑและหลกเกณฑในการตดสนใจเขามาวเคราะหมากขนดงนนจงมการใหความหมายของแบบจ าลองดงน

แบบจ าลอง (Model) หมายถง การแสดงอยางงายของปรากฎการณหรอระบบ (A simplified Representation of a phenomenon or a system)

การสรางแบบจ าลอง GIS (GIS Modeling) หมายถง การใช GIS ในกระบวนการสรางแบบจ าลองดวยเชงพนท (The use of GIS in the process of building models with spatial data) (ชฎา, 2553)

ลกษณะส าคญของการสรางแบบจ าลองดวย GIS - เปนเครองมอทสามารถผสมผสานแหลงขอมลทแตกตางกน ไดแก แผนท DEM GPS

ขอมลภาพ และตารางส าหรบการแสดงรวมกน และการเชอมโยงอยางพลวตร - แบบจ าลองเปนไดทง Vector-based หรอ Raster-based ซงจะใชแบบใดขนอยกบ

ธรรมชาตของแบบจ าลองแหลงขอมล และ อลกอรทมของการค านวณ

- รปแบบ (Format) ของขอมลไมวาจะอยในรปแบบ Vector-based หรอ Raster-based ไมเปนอปสรรคเนองจากสามารถเปลยนแปลงรปแบบเพอใหเหมาะตอการวเคราะหไดงาย

9

- อาจตองการการเชอมโยงไปยงโปรแกรมคอมพวเตอรอน ๆ เชน โปรแกรมสถต

2.2.2 ประเภทของแบบจ าลอง GIS

(1) แบบจ าลองดชน (Binary Model)

Binary Model เปนการใชค าสงตรรกะเพอเลอกลกษณะของแผนทจาก แผนทผสม (a composite map) หรอ กรดผลคณ หรอกรดทหลากหลาย (multiple grids) ผลลพธของ Binary Model คอไฟลในรปแบบ Binary โดยทเลข 1 หมายถง จรง (Truth) ตามค าสงตรรกะ สวนเลข 0 หมายถง เทจ (False) คอ ไมเปนไปตามค าสงตรรกะ

Binary Model ใชไดทง รปแบบ Vector-based Data หรอ Raster-based Data ดงแสดงในภาพท และ โดยกรณการสราง Vector-based Binary Model จ าเปนตองวางซอนขอมล (ทใช Criterion) เพอรวบรวมขอมลคณลกษณะ (To Combine Attributes) ใหอยในตารางเดยวกน ส าหรบถกใชค าสงตรรกะ กรณการสราง Raster-based Binary Model ไมจ าเปนตองรวบรวมขอมลลกษณะ แตสามารถกระท าไดโดยตรงจากการสอบถามขอมลกรดตางๆ ซงแตละขอมลกรดเปนตวแปรทใชเปน Criterion Binary Model เหมาะส าหรบการสอบถามขอมล (Data Query or Map Query) การประยกต Binary Model สวนมากจะใชกบการวเคราะหพนท (Siting Analysis) และการสกดการเปลยนแปลง (Change Detection) และใชเครองมอ Raster calculator, Map algebra หรอ Field calculator รวมถงขอมลอนทใกลเคยงกนมาใชกบการวเคราะหดวยค าสงตรรกะ เปนตน (สญญา, 2550)

ภาพ 2.3 การใช Binary Model มาใชวเคราะหกบขอมล Vector-based ดวยค าสงตรรกะ

10

ภาพ 2.4 การใช Binary Model มาใชวเคราะหกบขอมล Raster-based ดวยค าสงตรรกะ

(2) แบบจ าลองดชน Index Model

Index Model เปนการชาดชนทค านวณจากแผนทผสม (a composite map) หรอขอมล

กรดทเปนผลคณ (multiple grids) เพอผลตแผนทจดล าดบ (a ranked map) ใชไดทงขอมล Vector-based Data หรอ Raster-based (แตนยมใชแบบ Raster-based Index Model มากกวา Vector-based) ดงแสดงในภาพท และ ภาพท

ตวแปรทเลอกใชใน Index Model จะถกประเมนใน 2 ระดบคอ (1) การใหคา (น าหนก) ความส าคญแกตวแปร (The relative importance of each variable is evaluated against other variables, wi) และ (2) การใหคาคะแนนแกคาขอมลของตวแปร (The observed values of each variable are evaluated and given numeric scores, Vi)

Index Model แสดงในสมการเสนตรง

Index Variable = Sum of Selected Variables and their Weight

Index Variables = w1* v1+ w2* v2+…+wn* vn

11

ภาพ 2.5 การใช index model มาใชวเคราะหกบขอมล Vector-based ดวยการถวง

น าหนก

ภาพ 2.6 การใช Index model และ binary model มาใชวเคราะหกบขอมล raster-

based ดวยการถวงน าหนก

12

(3) แบบจ าลองกระบวนการ (Process Model)

Process Model เปนการผสมผสานองคความรเกยวกบกระบวนการทางสงแวดลอมในโลกจรงไปยงชดของความสมพนธและสมการส าหรบตรวจวดเชงปรมาณการบวนการดงกลาว (Integrates existing knowledge about environmental processes in the real world into a set of relationships and equation for quantifying the processes)

Model อนๆ เปนไดแบบพรรณนา (Descriptive) หรอแบบสถต (Statistical) เพยงอยางใดอยางหนง แต Process Model สามารถเปนไดทง Predictive และ Explanation มกนยมใชกบ raster-based

(4) แบบจ าลองถดถอยเชงเสน (Regression Model)

แบบจ าลองถดถอย (Regression Model) เปนการค านวณความสมพนธระหวางตวแปรตามกบตวแปรอสระมาสรางสมการซงสามารถใชสมการนในการประมาณคาหรอพยากรณได Regression Model แบงเปน 2 ชนด คอ Linear Regression ใชเมอตวแปรอสระและตวแปรตามเปนตวเลขเชงปรมาณ โดยในโปรแกรม Arcmap ตงแตเวอรชน 9.3.1 เปนตนมาจะมฟงกชนการสรางแบบจ าลองถดถอยซงจะใชว ธการ Ordinary Least Square (OLS) มาใชประมาณคาสมประสท ธของแบบจ าลอง นอกจากนแบบจ าลองถดถอยยงถกพฒนาค านวณหาคาสมประสทธของตวแปรอสระในรปแบบการถวงน าหนกจากตวแปรทอยใกลเคยงกนในเชงพนทหรอทเรยกวา แบบจ าลองถดถอยแบบถวงน าหนกภมศาสตร (Geographic Weighted Regression, GWR) โดยแบบจ าลองทงสองมความแตกตางกนดงน

การวเคราะหการถดถอยเชงเสนพหคณ

เปนวธการสถตทมวตถประสงคเพอสรางตวแปรการถดถอยทเหมาะส าหรบพยากรณคาของตวแปรตาม (Dependent Variable) ซงเปนตวแปรทสนใจศกษา โดยอาศยคาของตวแปรอสระ (Independent Variables) หรอตวแปรพยากรณ (Predictors) โดยตวแบบการถดถอยเชงเสนพหคณมลกษณะ ดงสมการ

Yi = β0 + β1 Xi1+ β2Xi2 +…+ βkXik + I i = 1,2,…,n, j = 1,2,…,k

เมอ Yi คอ คาสงเกตท i ของตวแปรตาม

β0 , β1,… βk คอ พารามเตอร (สมประสทธการถดถอย)

13

Xi1 , Xi2 ,…, Xik คอ คาสงเกตท i ของตวแปรอสระแตละตว

£i คอ คาคลาดเคลอนของคาสงเกตท i

N คอ จ านวนคาสงเกตทงหมด

K คอ จ านวนตวแปรอสระ

โดยตวแบบการถอถอยนมขอสมมตดงน

1. ตวแปรตามและตวแปรอสระมความสมพนธกนในเชงเสนตรง

2. คาคลาดเคลอน (£i) เปนตวแปรสมทเปนอสระกน มการแจกแจงปกตโดยมคาเฉลยเทากบ 0 และความแปรปรวนคงทเทากบ Q2 ในทกคาของตวแปรอสระ

3. ตวแปรอสระในตวแบบการถดถอยตองไมมความสมพนธกน

แบบจ าลองถดถอยแบบถวงน าหนก เช งภม ศาสตร (Geographically Weighted Regression)

แบบจ าลอง GWR เปนการใชสถตเชงพนทยอยกาความสมพนธระหวางของตวแปรอสระกบตวแปรตาม น ามาวเคราะหสมการถดถอยแบบพหเสนตรง เพอประมาณคามสมประสทธถดถอยในแตละจดถดถอยเชงเสนหรอในแตละจดส ารวจ (ESRI, 2012) ดงแสดงในสมการ

Yi = β0 (uivi) + β1 (uivi) x1 + β2 (uivi) x2… + βk (uivi) xk +

โดยในงานวจยคา Y คอ คาสงเกตท i ของตวแปรตาม

โดยท (uivi) คอ คาพกดฉากในแตละจดถอถอยเชงเสน

βk (uivi) คอ คาสมประสทธความถดถอยจากการประมาณในแตละจดถดถอยเชงเสน

หลกการเบองตนในการใชงาน GWR จะตองแบงขอบเขตพนทยอย (spatial unit) ของพนทศกษา เพอทแบบจ าลองสามารถค านวณการถวงน าหนกของตวแปรอสระได ในแตละจด

ถดถอยเชงเสนจะท าการประมาณคาสมประสทธความถดถอย (β)ของแตละตวแปรอสระ (x) เปนเมทรกซขนาด n+(k+1) ดงนนคาสมประสทธความถดถอยในแตละจดถดถอยเชงเสน

14

แบบจ าลอง GWR เปนการวเคราะหจากสมการถดถอยแบบพหเสนตรงในแตละจดถดถอยเสน ซงจะตองมการถวงน าหนกเพอใหความส าคญกบขอมล จากนนท าการประมาณคาสมประสทธความถดถอย

β(i) = (XTW(i)X)-1 XTW(i) y

แบบจ าลองถดถอยโลจสตก (Logistic regression)

หลกการของการวเคราะหความถดถอยแบบพหคณ ตวแปรตาม (ตวแปรเกณฑ) จะเปนตวแปร เชงปรมาณในขณะทตวแปรอสระ (ตวแปรพยากรณ) จะเปนตวแปรเชงปรมาณเพยงอยางเดยว หรออาจมตวแปรบางตวทเปนตวแปรเชงปรมาณและตวแปรบางตวเปนตวแปรเชงกลมหรอคณภาพ แตถาตวแปรตามเปนตวแปรเชงกลม จะตองใชเทคนคการวเคราะหการถดถอย (กลยา ,2546) ซงยงคงมวตถประสงคและแนวคดเหมอนกบการวเคราะหการถดถอยเชงเสน คอ เพอศกษาความสมพนธระหวางตวแปรตาม และตวแปรอสระ และน าสมการทไดไปประมาณหรอพยากรณตวแปรตาม เมอก าหนดตวแปรอสระ

เหตผลทใชการวเคราะหการถดถอยโลจสตกแทนการวเคราะหการถดถอยเชงเสน (สวสด

ชย , 2548) ไดกลาววา

1. เมอ Y มคาไดเพยง 2 คา ท าใหคาประมาณของ Y เปนโอกาสทเหตการณทสนใจจะเกดซงมคาระหวาง 0 ถง 1 ถาใชสมการถดถอยเชงเสนตรง คอ Y’ = a + bX คา Y’ ทไดอาจจะอยในชวง 0 ถง 1 หรอ อาจมคานอยกวา 0 หรอ มากกวา 1

2. Nonnormal Error Terms ในการว เคราะหการถดถอยเช ง เ สน ม เ งอนไขวา คาคลาดเคลอน ตองมการแจกแจงแบบปกต แตเมอ Y มคาเพยง 2 คา คอ 0 กบ 1 จะท าใหคาความคลาดเคลอน e มคาไดเพยง 2 คาดวย ซงเปนไปไมไดท e จะมการแจกแจงแบบปกต จงท าใหไมสามารถใชกบการวเคราะหการถดถอยเชงเสนโดยทวไป

3. Nonconstant Error Variance เนองจากเงอนไขของการวเคราะหการถดถอย คอ คาแปรปรวน ของคาความคลาดเคลอน หรอ V(e) ตองคงททกคาของ (X) แตใน Logistic นน เมอ Y มคาไดเพยง 2 คา และ Y มการแจกแจงแบบเบอรนล ซงท าใหคาแปรปรวนและคาเฉลยมความสมพนธกน จงท าให เงอนไขทวา V(e) คงทไมเปนจรง ซงท าใหไมสามารถใชการวเคราะหการถดถอยเชงเสนตรงตามปกตได

15

การประยกตใชแบบจ าลองถดถอยโลจสตกกบขอมลเชงพนทใชเมอตวแปรตามเปนตวเลขแสดงปรากฎการณแบบ Binary (เชน พบหรอไมพบ) และตวแปรอสระเปนตวเลขเชงปรมาณหรอล าดบ (Categorical or Numeric Data) การใชงานจะตองท าการสรางแบบจ าลองถดถอยเชงเสนขนมากอนในรปของสมการเชงเสนตรงดงสมการ

P = 1 / (1 – exp (-Y))

2.3 การถดถอยโลจสตก

การวเคราะหการถดถอยโลจสตก (Logistic Regression Analysis) เปนเทคนคการวเคราะหตวแปร เชงพหทมวตถประสงคเพอประมาณคาหรอท านายเหตการณทสนใจวาจะเกดหรอไมเกดเหตการณนนภายใต อทธของตวปจจย แบบจ าลองโลจสตกประกอบดวยตวแปรตาม (หรอตวแปรเกณฑ) ทตองเปนตวแปรแบบทว นาม (Dichotomous Variable) กลาวคอมไดสองคา เชน “เกด” กบ “ไมเกด” หรอ “เสยง” กบ “ไมเสยง” เปนตน และตวแปรอสระ (หรอตวแปรท านาย) ทอาจมตวเดยวหรอหลายตวทเปนไดทงตวแปรเชงกลม (Categorical Variable) หรอตวแปรแบบตอเนอง (Continuous Variable) การวเคราะหการถดถอยโลจสตก เกยวของกบทฤษฎความนาจะเปนทวนามถกเรยกวา Binomial Logistic Regression ถาตวแปรตามเปนพห นามจะเรยกวา Multinomial Logistic Regression การถดถอยโลจสตกจดเปนเครองมอวเคราะหขอมลใน การศกษาวจยทมวตถประสงคเพอท านายเหตการณ หรอประเมนความเสยง จงมการประยกตใชในงานวจย หลากหลายสาขา ทงสาขาทางการแพทย วศวกรรมศาสตร นเวศวทยา เศรษฐศาสตร และสงคมศาสตร (กาญจน ชชพ,2561)

2.3.1 แบบจ าลองโลจสตก

การวเคราะหการถดถอยโลจสตกเปนการประมาณคาความนาจะเปนของการเกดเหตการณ มตวแบบ มาจากฟงกชนโลจสตก หากมตวแปรอสระเพยงตวเดยวฟงกชนโลจสตก (Fig. 1a) จะแสดงความนาจะเปนของ เหตการณทมรปดงตอไปน

หรอ

เมอ

β0 คอ คาคงท (เมอไมมอทธพลจากตวแปรอสระใด)

16

β1 คอ คาสมประสทธของตวแปรอสระ (ประมาณไดจากขอมลสงเกต)

X คอ ตวแปรอสระ (ตวแปรท านาย)

e คอ ลอการทมธรรมชาต (มคาประมาณ 2.71828…)

ในกรณทมตวแปรท านายหลายตว (n) ฟงกชนโลจสตกจะแสดงในรปดงน

หรอ

เมอ Z คอ Linear Combination ทอยในรป

เมอการเกดเหตการณแสดงเปนความนาจะเปน ดงนนความนาจะเปนของการไมเกดเหตการณกคอ

ถาแทน Prob (event) ดวย Py และแทนคา Z ตามสมการท 5 เขาไปในสมการท 4 กจะไดภาพฟงกชน ดงน

17

ภาพ 2.7 กราฟแสดงความสมพนธ Logistic Regression

ความนาจะเปนจะมคาอยระหวาง 0 ถง 1 แตในการถดถอยโลจสตกทใชท านายเหตการณท นาสนใจทเปนไปไดสองทางเชนน จะใชคา odds แทนความนาจะเปน โดย odds คออตราสวนระหวางโอกาส ทจะเกดเหตการณกบโอกาสทจะไมเกดเหตการณ ซงจะมคาเปน 0 หรอมากกวา และใหความหมายวา เหตการณทจะเกดนนมโอกาสเปนกเทาของเหตการณทจะไมเกด (odds โดยทวไปกคอการแสดงคของตวเลข ในลกษณะอตราตอรอง)

2.3.2 การประเมนประสทธภาพของแบบจ าลอง

การประเมนประสทธภาพของสมการในการใหผลการท านายเปนสงจ าเปนถาเราตองการน าแบบจ าลองทไดนนไปท านายเหตการณทมคาปจจย (ตวแปรอสระ) แปรผนแตกตางออกไปจากคาทใชสราง แบบจ าลอง ควรทจะตองมการทดสอบการท านายของแบบจ าลองวาใหความถกตองเพยงใด โดยใชขอมลการ ส ารวจเหตการณจรงจ านวนหนงมาเปรยบเทยบกบสงทแบบจ าลองท านายได ซงในแบบจ าลองถดถอยโลจสตก เปนการท านายเหตการณวาจะเกดหรอไมเกด ดงนน การทดสอบกจะเปนการหาขอมลเหตการณอางองมาเพอ เปรยบเทยบ ขอมลตวอยางนจะสามารถแบงไดเปนสองประชากรคอ กลมทเกดเหตการณ กบ กลมทไมเกด เหตการณ ซงในทางปฏบตการจ าแนกสองประชากรนโดยสมบรณเปนสงทกระท าไดยาก ผลของการทดสอบ หากน ามาแสดงเปนกราฟการกระจายตวของขอมลจะมการซอนทบกนบางสวน ดงรป

18

ภาพ 2.8 คาตดจากผลการทดสอบ

แบบจ าลองทมตวแปรอสระทเราจดกลมไมวาจะเปนล าดบหรอไมกตามมกจะมผลตอประสทธภาพ ของสมการในการท านายเหตการณ ในท านองเดยวกนจดทเราก าหนดเปนคาเกณฑหรอคาทตดเหตการณ (cut off) เพอแยกความแตกตางกนระหวางสองประชากรดงกลาว บางครงสามารถสงผลใหการท านายเหตการณท เกดไดถกตองซงถอวาผลการท านายออกมาเปนบวก (หรอเชงบวก) แตบางครงกมผลการท านายเปนลบได ใน ท านองเดยวกนกรณทไมมเหตการณนนเกดขนจรงผลการท านายของแบบจ าลองกอาจใหผลเปนบวกหรอเปน ลบกไดเชนกน ดงนนในการทดสอบ จงมตวสถตหลายตวทใชอธบายประสทธภาพของแบบจ าลอง โดยตองน า ขอมลผลการท าสอบมาสรางเปนเมตรกเพอการประเมนในรปตอไปน

ตาราง 2.1 เมตรกเพอการประเมน

คาอางอง (เปนจรง) เกดเหตการณ ไมเกดเหตการณ รวม

ผลการท านายจากแบบจ าลอง

เกดเหตการณ True Positive (TP)

False Positive (FP)

TP + FP

ไมเกดเหตการณ

False Negative (FN)

True Negative (TN)

FN + TN

รวม TP + FN FP + TN TP+FP+FN+TN

19

คาจากเมตรกสามารถน ามาค านวณหาคาความไว (sensitivity) ความจ าเพาะ (specificity) คา ความถกตอง (Accuracy) คาท านายเปนบวก (Positive Predictive Value) คาท านายเปนลบ (Negative Predictive Value) อตราสวนความนาจะเปนเชงบวก (Positive Likelihood Ratio) และ อตราสวนความ นาจะเปนเชงลบ (Negative Likelihood Ratio) ไดดงสตรการหา ตอไปน

Sensitivity = TP / (TP+FN)

Specificity = TN / (FP+TN)

Accuracy = (TP+TN) / (TP+FP+FN+TN)

Positive Predictive Value = TP / (TP+FP)

Negative Predictive Value = TN / (FN+TN)

Positive Likelihood Ratio = Sensitivity / (1 – Specificity)

Negative Likelihood Ratio = (1-Sensitivity) / Specificity

โดย

- Sensitivity คอ ความนาจะเปนทผลการท านายจะเปนบวกเมอเหตการณทสนใจนนเกดขนจรง (TP แสดงเปนเปอรเซนต

- Specificity คอ ความนาจะเปนทผลการท านายจะเปนลบเมอเหตการณทสนใจนนไมเกดขน (TN แสดงเปนเปอรเซนต)

- Positive Predictive Value คอ ความนาจะเปนทเกดเหตการณทสนใจเมอผลทดสอบออกมาเปน บวก (แสดงเปนเปอรเซนต)

- Negative Predictive Value คอ ความนาจะเปนทไมเกดเหตการณทสนใจเมอผลทดสอบออกมา เปนลบ (แสดงเปนเปอรเซนต)

- Positive Likelihood Ratio คอ อตราสวนระหวางความนาจะเปนของผลการทดสอบทเปนบวกเมอ เกดเหตการณทสนใจ กบ ความนาจะเปนของผลการทดสอบทเปนบวกเมอไมเกดเหตการณทสนใจ

20

- Negative Likelihood Ratio คอ อตราสวนระหวางความนาจะเปนของผลการทดสอบทเปนลบเมอ เกดเหตการณทสนใจ กบ ความนาจะเปนของผลการทดสอบทเปนลบเมอไมเกดเหตการณทสนใจ

ส ร า งกราฟ Receiver Operator Characteristics (ROC) จากคาความ ไวและค าความจ าเพาะจะไดดง ภาพ ROC เปนตวประเมนทชวยใหเราสามารถเปรยบเทยบประสทธภาพระหวางแบบจ าลองได ROC สรางจากการพลอตคาทมความถกตองเชงบวก (true positive rate) กบคาทความถกตองเชงลบ (true negative rate) ณ คา threshold ทก าหนด (cut off value) โดย ROC จะมคาพนทใตเสนกราฟ (AUC) อย ระหวาง 0 – 1 โดยหากคาเขาใกล 1 คอ ด โดยทวไปในการประยกตทางงานดานภมสารสนเทศคา AUC ตงแต 0.7 ขนไปถอวาแบบจ าลองนนมประสทธภาพทยอมรบได

ภาพ 2.9 Receiver Operator Characteristics Curve

21

2.4 งานวจยทเกยวของ

Amin Tayyebi, Mahmoud Reza Delavar, Mohammad Javad Yazdanpanah, Bryan Christopher Pijanowski, Sara Saeedi, and Amir Hossein Tayyebi (2010) ไดศกษารปแบบการขยายตวของเมองทใชการถดถอยโลจสตกเปนเครองมอในการจ าลองและคาดการณรปแบบการขยายตวของเมอง การถดถอยโลจสตกใชเปนหลกในโมเดลนและภาพถายระยะไกลทมชวงเวลาและตวแปรสภาพแวดลอมใชในระบบขอมลเชงพนทตวแปรทางสงคมเศรษฐกจและสงแวดลอมถกใชเปนปจจยการผลตในขณะทพนทในเขตเมองและนอกเขตเมองถอไดวาเปนผลของรปแบบการถดถอยโลจสตก การประเมนแบบจ าลองไดด าเนนการกบลกษณะการด าเนนงานสมพทธ กรณศกษาการขยายตวของเมองในพนท Shiraz Metropolitan Area (SMA) เพอจ าลองการเปลยนแปลงการใชประโยชนทดน บทความนน าเสนอโมเดลโลจสตก ซงเปนพารามเตอรส าหรบ SMA และศกษาวาปจจยตางๆ เชน ถนน อาคารพนทศนยบรการ พนทสเขยว ความสงและความลาดเอยง สามารถท าใหเกดการขยายตวของเมองได เมอใชพารามเตอรแบบจ าลองทมชวงเวลาเฉพาะเจาะจงและสมมตวามการขยายตวในเมองเดยวกนใชโมเดลการถดถอยโลจสตกทน าเสนอมาเพอสรางสถานทในการขยายตวของเมองในอนาคต M. Pir Bavaghar (2015) ไ ด ศ ก ษ า เ ร อ ง Deforestation modelling using logistic regression and GIS วธการศกษาไดถกน ามาใชโดยนกประดษฐและนกวางแผนสามารถก าหนดปรมาณความแนนอนในการพยากรณต าแหนงทตงของการตดไมท าลายปาได และระบบขอมลทางภมศาสตรและการวเคราะหการถดถอยโลจสตกถกน ามาใชในการท านายการกระจายตวของการตดไมท าลายปาและตรวจหาปจจยทมอทธพลตอการท าลายปาไม Hyrcanian ของตะวนตก Gilan ประเทศอหราน แบบจ าลองการถดถอยโลจสตกเสนอวาการตดไมท าลายปาเปนหนาทของความลาดเอยงระยะหางทางถนนและทอยอาศย คาสมประสทธของตวแปรชใหเหนวาความเปนไปไดในการตดไมท าลายปามความสมพนธกบความลาดชนระยะทางจากถนนและทอยอาศย ปจจยดานระยะทางพบวาเปนสาเหตการตดไมท าลายปาผลกระทบของมนต ากวาความชน ความสมพนธของการตดไมท าลายปาอาจเปลยนแปลงไปตามชวงเวลาดงนนรปแบบเชงพนทควรไดรบการปรบปรงเปนระยะ ๆ เพอสะทอนถงการเปลยนแปลงเหลาน เชนเดยวกบในรปแบบใด ๆ คณภาพอาจไดรบการปรบปรงโดยตวแปรใหม ๆ ทอาจน าไปสการอธบายการกระจายตวของการตดไมท าลายปาในเชงพนท

22

Z.X.Zhang H.Y.Zhang D.W.Zhou (2010) ไ ดศกษาเ รอง Using GIS spatial analysis and logistic regression to predict the probabilities of human-caused grassland fires การศกษาครงนนไดสรางวธการตรวจสอบความนาจะเปนของการจดไฟทเกดจากการกระท ามนษยในทงหญาทางดานตะวนออกของมองโกเลยประเทศจน การวเคราะหเชงพนทใชเพอหาสาเหตการจดไฟทเกดจากมนษยซงเกดขนในพนทศกษาในชวงป พ.ศ. 2519-2539 พนทถกแบงออกเปนเซลลตารางและส าหรบแตละเซลลตารางระยะทางทจะสรางโครงสรางพนฐานทมนษยสรางขนและปจจยสภาพอากาศถกก าหนด การถดถอยโลจสตกถกน ามาใชในการสรางแบบจ าลองคาดการณถงความเปนไปไดทจะเกดการจดไฟของทงหญาทกเซลลตารางโดยใชภมประเทศระยะทางและปจจยสภาพอากาศเปนตวแปรพยากรณ ความนาจะเปนของการตดไฟของเซลลกมมนตภาพรงสมความสมพนธเชงบวกกบความสมพนธเชงลบกบการตกตะกอนความชนสมพทธและระยะทางในหมบานถนนทเปนสงสกปรกทางรถไฟและอาคารแยกเซลลตารางถกจดกลมเปนหาชนของความนาจะเปน ไดแก <0.2, 02 -0.4 04-0.6, 0.6-08 และ 0.8 วธการและผลการประเมนเหลานควรเปนประโยชนกบผจดการบรหารทองถนในการประเมนความเสยงในการตดไฟเบองตนของทงหญา

23

บทท 3

วธการด าเนนงานวจย

3.1 ขนตอนการด าเนนงาน

ในการศกษางานวจยเรอง การประยกตใชระบบสารสนเทศภมศาสตรเพอจ าลองรปแบบการใชประโยชนทดนโดยใชวธการวเคราะหการถดถอยโลจสตกเชงพนทกรณศกษาต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ ประกอบดวยการด าเนนการทงหมด 10 ขนตอนดงน 1) พฒนาโครงรางกบอาจารยทปรกษา 2) ตงปญหางานวจย 3) ก าหนดขอบเขตงานวจย 4) ทบทวนวรรณกรรม 5) สงโครงราง 6) เกบรวบรวมขอมล 7) ด าเนนการวเคราะหขอมล 8) สรปและอภปรายผล 9) สงรางงานวจยฉบบสมบรณ และ 10) สงเลมวจย ทงนขนตอนทงหมดจะใชเวลาในการด าเนนการทงสน 11 เดอน นบตงแตเดอนกมภาพนธ พ.ศ. 2561 ถงเดอนธนวาคม พ.ศ. 2561

ตาราง 3.1 ขนตอนการด าเนนงาน

แผนการด าเนนงาน ก.พ ม.ค เม.ย พ.ค ม.ย ก.ค ส.ค ก.ย ต.ค พ.ย ธ.ค 1) พฒนาโครงรางกบอาจารยทปรกษา

2) ตงปญหางานวจย

3) ก าหนดขอบเขตงานวจย

4) ทบทวนวรรณกรรม

5) สงโครงราง

6) เกบรวบรวมขอมล

7) ด าเนนกาวเคราะหขอมล

8) สรปและอภปรายผล

9) สงรางงานวจยฉบบสมบรณ

24

ตาราง 3.1 ขนตอนการด าเนนงาน (ตอ)

แผนการด าเนนงาน ก.พ ม.ค เม.ย พ.ค ม.ย ก.ค ส.ค ก.ย ต.ค พ.ย ธ.ค 10) สงเลมวจย

3.2 ขอมลในการศกษา ตาราง 3.2 ขอมลทใชในการศกษา ขอมล แหลงขอมล ความละเอยด

1. ขอมลแบบจ าลองความสงเชงเลข

Digital Elevation Model (DEM)

https://earthexplorer.usgs.gov/ 30*30 เมตร

2. ขอมลการใชประโยชนทดน กรมพฒนาทดนป 2556

3. ขอมลขอบเขตต าบลวงบาล องคการบรหารสวนต าบล

ขอมลแบบจ าลองความสงเชงเลข (DEM) เปนการจดเกบคาความสงภมประเทศในรปแบบของขอมลตารางกรด หรอขอมลราสเตอร โดยแสดงคาความสงทางภมประเทศตามระยะความละเอยดทมหนวยตามระยะบนพนผวโลก ขอมลแบบจ าลองความสงเชงเลขในงานวจยครงนดาวนโหลดจาก https://earthexplorer.usgs.gov/ มความละเอยด 30*30 เมตร ขอมลการใชประโยชนทดน (Land Use) เปนการจ าแนกประเภทจากขอมลการส ารวจระยะไกลและการส ารวจภาคสนามตามระบบการจ าแนกการใชประโยชนทดน ขอมลการใชประโยชนทดนป 2556 ในงานวจยนไดรบความอนเคราะหจากกรมพฒนาทดน ขอมลขอบเขตต าบลวงบาล เปนขอมลเวกเตอรในรปแบบปด (Polygon) ของแตละหมบานไดรบความอนเคราะหจากหวหนาฝายกองชางองคการบรหารสวนต าบลวงบาล 3.3 เครองมอทใชในงานวจย 3.3.1 โปรแกรมระบบสารสนเทศภมศาสตร 3.3.2 โปรแกรม SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) 3.4 การเกบรวบรวมขอมล

3.4.1 ก าหนดปจจยเชงพนททใชในการวเคราะหขอมล ประกอบดวยปจจยดงน

25

1.) ความสง เปนลกษณะภมประเทศบรเวณพนททมระดบสงขนกวาบรเวณทอยโดยรอบ เปนพนททมความตางระดบมากกวา 150 เมตร และสงกวาระดบทะเลตงแต 100 เมตร จนถง 1,500 เมตร เนองจากปจจยทสนใจจะศกษาเปนพนทอยอาศยจงก าหนดใหคาความสง 0-150 เปนพนททโดยทวไปสามารถเปนทอยอาศยได จงท าการหาพนทแบงชนขอมลออกเปน 2 ชนคอ ชนทสามารถอยอาศยได และชนทไมสามารถอยอาศยไดดวยวธการจ าแนกชนขอมล (Classify) คดเปนตารางกโลเมตร

2.) ความลาดชน การประเมนหาบรเวณทมความลาดชน แบงเปนชน ๆ ของประเภทเปน 4 ระดบ ตามขอตกลงของ ไดแก ทราบ (ความชน นอยกวา 5%) สามารถกอสรางไดด ทลาดชนนอย (ความชน 5-10%) สามากอสรางอาคารได แตไมเหมาะกบสนามกฬา ทลาดชนปานกลาง (ความชน 10-25%) สามารถกอสรางอาคารบางประเภทไดเทานน ทลาดชนมาก (ความลาดชนสงกกวา 25%) ตองการเทคนคพเศษในการกอสราง เพอแกปญหา เนองจากปจจยทสนใจจะศกษาเปนพนทอยอาศยจงก าหนดใหคาความลาดชน 0-20% เปนพนททโดยทวไปสามารถเปนทอยอาศยได จงท าการหาพนทแบงชนขอมลออกเปน 2 ชนคอ ชนทสามารถอยอาศยได และชนทไมสามารถอยอาศยไดดวยวธการจ าแนกชนขอมล (Classify) คดเปนตารางกโลเมตร

3.) ระยะหางจากถนน ปจจยระยะหางจากถนน ไดน าขอมลมาจากการใชประโชนทดนเปนปจจยทส าคญตอการ

กระตนการพฒนาเพราะการเขาถงทด โดยมนษยตองการถนนในการเขาถงพนททมทรพยากรทจะใชเปนผลในการเปลยนแปลงจงหาพนทระยะหางของแตละหมบานดวยวธ การ Buffer คดเปนตารางกโลเมตร

4.) ระยะหางจากพนทสเขยว ปจจยระยะหางจากพนทสเขยว ไดน าขอมลมาจากการใชประโชนทดนแบงออกเปน พนท

การเกษตรเปนพนททมการใชประโยชนเพอเกษตรกรรมและเลยงสตว ประกอบดวย พนทนา พนทไร ไมยนตน ไมผล พชสวนและไรหมนเวยน พนทปาไม บรเวณทมตนไมนานาชนด ประกอบดวย ปาไมไมผลดใบและปาไมผลดใบ

3.4.2 ก าหนดคาเชงพนทปจจยแตละหมบานโดยใชหนวยการค านวณเปนตารางกโลเมตร เมอมการก าหนดคาปจจยพนทตวแปรแตละหมบานแลวจงน ามาค านวณหาแบบจ าลองเชงเสน

26

3.4.3 เมอไดแบบจ าลองแลวจะน ามาท าการแปลงคาตวแปรตามใหเปนคาความนาจะเปนดวยแบบจ าลองการถดถอยโลจสตก ในสมการ

P = 1 / (1 + exp (-Y)) 3.4.4 น าผลทไดจากแบบจ าลองการถดถอยโลจสตกมาวเคราะหความถกตองของ

แบบจ าลองดวยวธการ ROC ในโปรแกรม SPSS 3.5 การเตรยมขอมล หาคาปจจยเชงพนททใชในการวเคราะหการถดถอยโลจสตกท าการวเคราะหโดยระบบสารสนเทศภมศาสตรของต าบลวงบาลมทงหมด 17 หมบาน ปจจยทใชไดแก ความสง ความลาดชน ระยะหางจากถนน และระยะหางจากพนทสเขยวมหนวยเปนตารางกโลเมตร ตาราง 3.5 คาปจจยเชงพนทแตละหมบาน ของต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ

หมบาน ความสง ความลาดชน ระยะหางจากถนน ระยะหางจากพนทสเขยว 1. บานภปน 1.769 0.010 0.096 3.718 2. บานนาทราย 2.720 0.072 0.064 1.652 3. บานนาทราย 2.475 0.067 0.101 1.139 4. บานน าครง 1.067 0.025 0.032 0.819 5. บานน าครง 1.156 0.023 0.047 0.982 6. บานหนองไผ 3.006 0.026 0.098 5.318 7. บานน าครง 3.800 0.037 0.112 5.043 8. บานวงบาล 1.223 0.020 0.035 1.115 9. บานวงบาล 1.909 0.034 0.062 2.860 10. บานวงบาล 3.177 0.072 0.072 3.034 11. บานเหมองแบง 3.255 0.094 0.317 8.915 12. บานขนาค 3.258 0.054 0.129 6.486 13. บานหวยหอบ 2.283 0.047 0.312 18.852 14. บานทบเบก 0 0.061 0.306 8.334 15. บานวงบาล 0.613 0.156 0.009 0.309 16. บานทบเบก 0 0.377 0.202 8.332 17. บานนาสะอง 0 0.377 0.123 23.085

27

บทท 4

ผลการศกษา

การศกษางานวจยในครงนไดประยกตใชระบบสารสนเทศภมศาสตรเพอจ าลองรปแบบการใชประโยชนทดนโดยใชวธการวเคราะหการถดถอยโลจสตกเชงพนท (Spatial Logistic Regression Analysis) กรณศกษา ต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ

4.1 ผลจากการสรางแผนทปจจยทใชในการวเคราะห

ผลจากการสรางแผนทปจจยทใชในการวเคราะหไดแบงปจจยการวเคราะหเปน 4 ปจจย ดงน

1. ความสง เปนลกษณะภมประเทศบรเวณพนททมระดบสงขนกวาบรเวณทอยโดยรอบ เปนพนททมความตางระดบมากกวา 150 เมตร และสงกวาระดบทะเลตงแต 100 เมตร จนถง 1,500 เมตร เนองจากปจจยทสนใจจะศกษาเปนพนทอยอาศยจงก าหนดใหคาความสง 0 -150 เปนพนททโดยทวไปสามารถเปนทอยอาศยได จงท าการหาพนทแบงชนขอมลออกเปน 2 ชนคอ ชนทสามารถอยอาศยได และชนทไมสามารถอยอาศยไดดวยวธการจ าแนกชนขอมล (Classify) คดเปนตารางกโลเมตร

ภาพ 4.แบบจ าลองความสงเชงเลข ต าบลวงบาล

28

2. ความลาดชน การประเมนหาบรเวณทมความลาดชน แบงเปนชน ๆ ของประเภทเปน 4 ประเภททราบ (ความชน นอยกวา 5%) สามารถกอสรางไดด ทลาดชนนอย (ความชน 5-10%) สามารถกอสรางอาคารได แตไมเหมาะกบสนามกฬา ทลาดชนปานกลาง (ความชน 10-25%) สามารถกอสรางอาคารบางประเภทไดเทานน ทลาดชนมาก (ความลาดชนสงกกวา 25%) ตองการเทคนคพเศษในการกอสราง เพอแกปญหา เนองจากปจจยทสนใจจะศกษาเปนพนทอยอาศยจงก าหนดใหคาความลาดชน 0-20% เปนพนททโดยทวไปสามารถเปนทอยอาศยได จงท าการหาพนทแบงชนขอมลออกเปน 2 ชนคอ ชนทสามารถอยอาศยได และชนทไมสามารถอยอาศยไดดวยวธการจ าแนกชนขอมล (Classify) คดเปนตารางกโลเมตร

ภาพ 4.2 แผนทขอมลความลาดชน

3. ระยะหางจากถนน

ปจจยระยะหางจากถนน ไดน าขอมลมาจากการใชประโชนทดนเปนปจจยทส าคญตอการกระตนการพฒนาเพราะการเขาถงทด โดยมนษยตองการถนนในการเขาถงพนททมทรพยากรทจะใชเปนผลในการเปลยนแปลงจงหาพนทระยะหางของแตละหมบานดวยวธ การ Buffer คดเปนตารางกโลเมตร

29

ภาพ 4.3 แผนทขอมลระยะหางจากถนน

4. ระยะหางจากพนทสเขยว ปจจยระยะหางจากพนทสเขยว ไดน าขอมลมาจากการใชประโชนทดนแบงออกเปน พนท

การเกษตรเปนพนททมการใชประโยชนเพอเกษตรกรรมและเลยงสตว ประกอบดวย พนทนา พนทไร ไมยนตน ไมผล พชสวนและไรหมนเวยน พนทปาไม บรเวณทมตนไมนานาชนด ประกอบดวย ปาไมไมผลดใบและปาไมผลดใบ

30

ภาพ 4.4 แผนทระยะหางจากทอยอาศย

ตาราง 4.1.1 ผลจากการค านวณคาปจจยแตละหมบานมหนวยเปนตารางกโลเมตร

หมบาน ความสง ความลาดชน ระยะหางจากถนน

ระยะหางจากพนทสเขยว

1. บานภปน 1.769 0.010 0.096 3.718

2. บานนาทราย 2.720 0.072 0.064 1.652

3. บานนาทราย 2.475 0.067 0.101 1.139

4. บานน าครง 1.067 0.025 0.032 0.819

5. บานน าครง 1.156 0.023 0.047 0.982

6. บานหนองไผ 3.006 0.026 0.098 5.318

7. บานน าครง 3.800 0.037 0.112 5.043

31

4.2 ผลการวเคราะหแบบจ าลองเชงเสน

การวเคราะหแบบจ าลองเชงเสนโดยโปรแกรม ArcGIS จากการน าขอมลเวกเตอรรปปดของขอบเขตหมบานทมฟลดขอมลคาปจจยทไดค านวณตามตารางท 4.1.1 ของตวแปรตามและตวแปรอสระ และท าการก าหนดคาการท างานของฟงกชน OLS ไดผลลพธตามตารางท 4.2.1 ดงน ตาราง 4.2.1 ผลการวเคราะหแบบจ าลองเชงเสน

ตาราง 4.1.1 ผลจากการค านวณคาปจจยแตละหมบานมหนวยเปนตารางกโลเมตร (ตอ) หมบาน ความสง ความลาดชน ระยะหางจาก

ถนน ระยะหางจากพนทสเขยว

8. บานวงบาล 1.223 0.020 0.035 1.115

9. บานวงบาล 1.909 0.034 0.062 2.860

10. บานวงบาล 3.177 0.072 0.072 3.034

11. บานเหมองแบง 3.255 0.094 0.317 8.915

12. บานขนาค 3.258 0.054 0.129 6.486

13. บานหวยหอบ 2.283 0.047 0.312 18.852

14. บานทบเบก 0 0.061 0.306 8.334

15. บานวงบาล 0.613 0.156 0.009 0.309

16. บานทบเบก 0 0.377 0.202 8.332

17. บานนาสะอง 0 0.377 0.123 23.085

หมบาน Estimated Residual StdResid

1. บานภปน 0.155 -0.035 -0.379

2. บานนาทราย 0.164 -0.068 -0.729

3. บานนาทราย 0.183 -0.061 -0.650

32

4.3 ผลจากการวเคราะหแบบจ าลองโลจสตก

ผลจากการวเคราะหความนาจะเปนของแบบจ าลองโลจสตกโดยโปรแกรม ArcGIS เพมฟลด Probabil ใชฟงกชน Field calculator ค านวณคาความนาจะเปนของแบบจ าลองโลจสตก การค านวณตวแปรตาม ใชคาทไดจากการค านวณแบบจ าลองเชงเสน (ฟลด Estimated)

ตาราง 4.2.1 ผลการวเคราะหแบบจ าลองเชงเสน (ตอ) หมบาน Estimated Residual StdResid 4. บานน าครง 0.127 0.066 0.716

5. บานน าครง 0.135 -0.005 -0.006

6. บานหนองไผ 0.164 -0.051 -0.547

7. บานน าครง 0.183 -0.136 -1.458

8. บานวงบาล 0.129 0.035 0.380

9. บานวงบาล 0.144 0.035 0.374

10. บานวงบาล 0.167 0.238 2.552

11. บานเหมองแบง -0.274 0.007 0.079

12. บานขนาค -0.180 0.033 0.353

13. บานหวยหอบ -0.210 0.021 0.232

14. บานทบเบก -0.231 -0.018 -0.193

15. บานวงบาล 0.125 -0.082 -0.878

16. บานทบเบก 0.206 0.033 0.354

17. บานนาสะอง -0.094 -0.01883 -0.201

33

ตาราง 4.3.1 ตารางผลจากการวเคราะหความนาจะเปนของแบบจ าลองโลจสตก

หมบาน Estimated Residual StdResid Probabil

1. บานภปน 0.155 -0.035 -0.379 0.538

2. บานนาทราย 0.164 -0.068 -0.729 0.541

3. บานนาทราย 0.183 -0.061 -0.650 0.545

4. บานน าครง 0.127 0.066 0.716 0.531

5. บานน าครง 0.135 -0.005 -0.006 0.533

6. บานหนองไผ 0.164 -0.051 -0.547 0.540

7. บานน าครง 0.183 -0.136 -1.458 0.545

8. บานวงบาล 0.129 0.035 0.380 0.532

9. บานวงบาล 0.144 0.035 0.374 0.536

10. บานวงบาล 0.167 0.238 2.552 0.541

11. บานเหมองแบง -0.274 0.007 0.079 0.431

12. บานขนาค -0.180 0.033 0.353 0.454

13. บานหวยหอบ -0.210 0.021 0.232 0.447

14. บานทบเบก -0.231 -0.018 -0.193 0.442

15. บานวงบาล 0.125 -0.082 -0.878 0.531

16. บานทบเบก 0.206 0.033 0.354 0.551

17. บานนาสะอง -0.094 -0.01883 -0.201 0.476

34

ภาพ 4.5 แผนทผลความนาจะเปนของแบบจ าลองการถดถอยโลจสตก

4.4 ผลจากการวเคราะหกราฟ Receiver Operator Characteristics

การวเคราะหกราฟ Receiver Operator Characteristics (ROC) เปนตวประเมนทชวยให

สามารถเปรยบเทยบประสทธภาพระหวางแบบจ าลองได ROC สรางจากการพลอตคาทมความ

ถกตองเชงบวก กบคาทมความถกตองเชงลบ มคาอยระหวาง 0 – 1 โดยคาเขาใกล 1 ถอวาด

35

0

0.2

0.4

0.6

0.8Tr

ue

Posi

tive

Per

cen

t

False Positive Percent

ROC

ภาพ 4.6 การวเคราะหกราฟ ROC

ปจจยทมผลตอพนทอยอาศย มากทสดคอ ระยะหางจากพนทสเขยวมคาเทากบ 0.639

ลองลงมาเปนความสงมคาเทากบ 0.583 ความลาดชนมคาเทากบ 0.556 ระยะหางจากถนนมคา

เทากบ 0.292 ตามล าดบ

36

บทท 5

บทสรป

จากสภาพสงแวดลอมในเขตต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ เกดปญหาการบกรกพนทปาไมเพอประโยชนทางธรกจท าใหมการเปลยนแปลงของสภาพแวดลอมดานพนทอยอาศยอยางรวดเรว จงท าการศกษา การวเคราะหการถดถอยโลจสตกเชงพนท (Spatial Logistic Regression Analysis) รวมกบการประยกตใชระบบสารสนเทศภมศาสตรมาแสดงขอมลเชงพนท เปนแบบจ าลองระบบสารสนเทศภมศาสตร เพอวเคราะหคาดการณเหตการณทสนใจ คอ การขยายตวของพนทอยอาศยในพนทต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ ในอนาคตวาจะเกดเหตการณหรอไมและเพอท าแผนทความนาจะเปนของการขยายตวของพนทอยอาศย สรปผลการศกษาไดดงน

5.1 สรปผลการศกษา

การถดถอยโลจสตก เปนเทคนคการวเคราะหทางสถตส าหรบการท านายความนาจะเปน

ของการเกดเหตการณทสนใจจากชดตวแปรจะมคาอยระหวาง 0–1 คา 0–0.5 มความหมายวาเปน

กรณไมเกดเหตการณ ถาเกน 0.5 ขนไปมความหมายวามการเกดเหตการณทสนใจ จากการศกษา

งานวจยในครงนไดน าเอาระบบสารสนเทศภมศาสตรมาประยกตใชกบการถดถอยโลจสตกเชง

พนทเพอจ าลองรปแบบการใชประโยชนทดนไดแบงปจจยการวเคราะหเปน 5 ปจจย คอ พนทอย

อาศยเปนตวแปรตาม (Y) ความสง (X1) ความลาดชน (X2) ระยะหางจากถนน (X3) และระยะหาง

จากพนทสเขยว (X4) เปนตวแปรอสระ โดยอยากทราบถงเหตการณความนาจะเปนการเกดขนของ

พนทอยอาศยในเขตต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ

ตารางผลการศกษาแบบจ าลองการใชประโยชนทดนการก าหนดปจจย ไดผลจากการค านวณคาความนาจะเปนของทง 17 หมบานพบวา หมท 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 และ 16 มคาความนาจะเปน = 1 หมท 11 12 13 14 และ 17 มคาความนาจะเปน = 0 ซงมหมายความวาหมบานทมคาความนาจะเปนเทากบ 1 มโอกาสการเกดพนทอยอาศยเพมขน หมบานทมคาความนาจะเปนเทากบ 0 ไมมโอกาสการเพมขนของพนทอยอาศย และจากตารางผลการค านวณคา ROC เพอประเมนความถกตองของแบบจ าลองการใชประโยชนทดนพบวา ปจจยทมผลตอพนทอย

37

อาศย มากทสดคอ ระยะหางจากพนทสเขยวมคาเทากบ 0.639 ลองลงมาเปนความสงมคาเทากบ 0.583 ความลาดชนมคาเทากบ 0.556 ระยะหางจากถนนมคาเทากบ 0.292 ตามล าดบ

5.2 อภปรายผลการศกษา

การศกษาครงนเปนการประยกตใชระบบสารสนเทศภมศาสตรเพอจ าลองรปแบบการใชประโยชนทดน มการก าหนดปจจยทสนใจศกษาเปน พนทอยอาศยเปนตวแปรตาม ความสง ความลาดชน ระยะหางจากถนน และระยะหางจากพนทสเขยวเปนตวแปรอสระ โดยมการน าเอาระบบสารสนเทศภมศาสตรมาประยกตใชการถดถอยโลจสตก เพอศกษาปจจยทมผลตอความนาจะเปนของการท านายพนทอยอาศยในเขตต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ ค านวณหาคาสมประสทธดวยสตรการถดถอยโลจสตก ผลทไดจากการศกษาแบงเปนแตละขอบเขตหมบานทไดท าการแบงชนขอมลของแตละปจจยมหนวยเปนตารางกโลเมตรทงหมด 17 หมบาน จะมคาความนาจะเปนอยระหวาง 0 – 1 คา 0 – 0.5 มความหมายวาเปนกรณ ไมเกดเหตการณ ถาเกด 0.5 ขนไปหมายถงมการเกดเหตกาณทสนใจศกษา

จากการศกษาพบวาหมท 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 และ 16 มคาความนาจะเปน = 1 หมท 11 12 13 14 และ 17 มคาความนาจะเปน = 0 เนองจากหมบานทมคาความนาจะเปนเทากบ 1 มพนทอยใกลขอบเขตอ าเภอมากกวาบรเวณรอบนอกทสวนใหญมแตภเขาสงและปาไมและอกหนงหมบานคอหมบานภทบเบก เปนหมบานเชงทองเทยวซงมการสรางทอยอาศยลกษณะรสอรตจงมโอกาสการการขยายตวของทอยอาศยและการพฒนาเชงทองเทยวมากกวา จากการประเมนความถกตองของแบบจ าลอง ROC พบวาปจจยระยะหางจากพนทสเขยวมผลตอแบบจ าลองมากทสด ลองลงมาเปนปจจยความสงเนองจากพนทต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ เปนพนททราบภเขา พนทสวนใหญเปนปาไม พนทการเกษตรและมความสงมากจงไมเหมาะตอการขยายตวของพนทอยอาศย

5.3 ขอเสนอแนะในงานวจยครงตอไป

5.3.1 การศกษาครงนเปนการศกษาเบองตน ทแสดงใหเหนถงพนทความนาจะเปนของการวเคราะหการถอถอยโลจสตกเปนแบบจ าลอง GIS หากจะน าวจยฉบบนเปนแนวทางในการศกษา ควรขยายพนทการศกษาใหมากยงขน เพอทจะเหนถงผลการศกษาทชดเจนมากกวาน

5.3.2 ควรเลอกชวงปในการศกษาเปนชวงทหางกนประมาณ 5 – 10 ปขนไปเพอทจะไดเหนถงการเปลยนแปลงของการใชประโยชนทดนไดชดเจน

บรรณานกรม

38

บรรณานกรม

กฤตวชญ สของ และ สรสวด นางแล (2559) Integrating geographic information system and

environmental factors for landslide susceptibility mapping at

BanNanglaeNai,Muang district, Chiang Rai province.

อาครา ราชเวยง และ วรวฒน เพงชวย (2559) The development of geographic information system for tourism industry to ASEAN community in in Phetchaburi Province.

ฐตมา ครสเตยนเซน (2557) การพยากรณปจจยความเสยงส าหรบโครงการพฒนาซอฟตแวร โดยวธการถดถอยโลจสตกเชงพห

ยทธ ไกยวรรณ (2555) หลกการและการใชการวเคราะหการถดถอยโลจสตคส าหรบการวจย

สวสดชย ศรพนมธนากร (2548) การวเคราะหการถดถอยโลจสตก

สบคนเมอวนท 26 พฤษภาคม 2560 จาก http://www.thairenu.com/logistic.htm.

Amin Tayyebi, และคณะ (2010) A Spatial Logistic Regression Model for Simulating Land Use Patterns: A Case Study of the Shiraz Metropolitan Area of Iran.

M. Pir Bavaghar (2015) Deforestation modelling using logistic regression and GIS .

Omar F. Althuwaynee (2017) How to use Logistic Regression in GIS using ArcGIS and statistics.

Z.X.Zhang H.Y.Zhang D.W.Zhou (2010) Using GIS spatial analysis and logistic regression to predict the probabilities of human-caused grassland fires.

ประวตผวจย

39

ประวตผวจย

ชอ - สกล สกญญา ศรทอง

วน เดอน ป เกด 22 กนยายน 2539

ทอยปจจบน 25 หม 3 ต าบลทาแดง อ าเภอหนองไผ จงหวดเพชรบรณ

ประวตการศกษา

พ.ศ. 2558 – ปจจบน วท.บ (ภมศาสตร) มหาวทยาลยนเรศวร เกรดเฉลย 2.49

พ.ศ. 2552 – 2557 ระดบมธยมศกษา (วทย - คณต) โรงเรยนสระหลวงพทยาคม

ต าบลในเมอง อ าเภอเมอง จงหวดพจตร เกรดเฉลย 3.27

ผลงานตพมพ

สกญญา ศรทองและธญญาลคน จนทรสมบต (2561). การประยกตระบบสารสนเทศ

ภมศาสตรเพอจ าลองรปแบบการใชประโยชนทดนโดยใชวธการว เคราะหการถดถอยโลจสตกเชง

พนท กรณศกษา ต าบลวงบาล อ าเภอหลมเกา จงหวดเพชรบรณ

กจกรรมทเขารวม

1. ไดเขารบการอบรมเชงปฏบตการหวขอ “การจดท าระบบแผนทออนไลนดวยซอฟแวรรหสเปด” วนท 16 -17 กนยายน 2560 ณ คณะเกษตรศาสตรทรพยากรธรรมชาตและสงแวดลอม มหาวทยาลยนเรศวร จงหวดพษณโลก 2. เขารวมการอบรมกระบวนการโฟโตแกรมเมตรเชงเลขจากขอมลภาพถายทางอากาศ ระหวางวนท 29-30 ตลาคม 2559 ณ คณะเกษตรศาสตร ทรพยากรธรรมชาตและสงแวดลอม มหาวทยาลยนเรศวร 3. คายโครงการพฒนาชนบท ครงท 1 ระหวางวนท 22-24 ตลาคม 2559 ณ โรงเรยนบานปาถว อ าเภอไทรงาม จงหวดก าแพงเพชร 4. เขารวมงานประชมการพฒนาระบบฐานขอมลผสงอายเพอรองรบการเปลยนแปลงและตดตามการดแลดวยระบบ GIS ในหวขอ “การประยกตงานดานภมศาสตรและภมสารสนเทศ กบงานดานผสงอายในยค Thailand 4.0” วนท 21 ธนวาคม 2560 5. เปนฝายสถานทของมหาวทยาลยนเรศวร ปการศกษา 2558

40

6. เปนสมาชกในการท างานสโมสรนสตคณะเกษตรศาสตร ปการศกษา 2560 คณะเกษตรศาสตรฯ มหาวทยาลยนเรศวร