ความแตกต่างระหว่าง Forest Classification กับ Land Cover Classification

ทำความเข้าใจอย่างละเอียดระหว่าง Forest Classification กับ Land Cover Classification

Forest Classification เป็นกระบวนการสำคัญในการจัดจำแนกและวิเคราะห์ชนิดของป่าไม้ ซึ่งมีบทบาทอย่างมากในการบริหารจัดการทรัพยากรธรรมชาติและการวางแผนอนุรักษ์สิ่งแวดล้อม ในขณะที่การจำแนกประเภทการปกคลุมพื้นที่ดิน (Land Cover Classification) มุ่งเน้นที่ภาพรวมของลักษณะพื้นผิวโลก เช่น ป่า น้ำ หรือพื้นที่เกษตร การจำแนกประเภทป่าไม้จึงเป็นการต่อยอดจากระบบดังกล่าวเพื่อให้เข้าใจโครงสร้าง ชนิดและความอุดมสมบูรณ์ของป่าได้ละเอียดมากขึ้น การทำความเข้าใจความแตกต่างของทั้งสองแนวคิดนี้จึงช่วยให้สามารถใช้ข้อมูลเชิงพื้นที่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นในด้านการวางแผนสิ่งแวดล้อมและการติดตามการเปลี่ยนแปลงของระบบนิเวศ

แนวคิดหลักและนิยามความแตกต่างระหว่าง Forest Classification กับ Land Cover Classification

Land Cover Classification (การจำแนกสิ่งปกคลุมดิน) หมายถึง สภาพทางชีวกายภาพที่สังเกตเห็นได้บนพื้นผิวโลก เช่น ป่าไม้, พื้นที่เกษตรกรรม, แหล่งน้ำ, พื้นที่เมืองและสิ่งปลูกสร้าง, ทุ่งหญ้าและพื้นที่แห้งแล้ง/ว่างเปล่า ซึ่งเป็นการจำแนกที่ครอบคลุมในวงกว้าง โดยแบ่งพื้นผิวโลกออกเป็นประเภทหลักๆ ตามลักษณะทางกายภาพที่ปรากฏ เพื่อทำแผนที่แสดงการกระจายตัวของสิ่งปกคลุมดินประเภทต่างๆ บนพื้นที่ขนาดใหญ่ เพื่อใช้ในการติดตามการเปลี่ยนแปลงสิ่งแวดล้อม การบริหารจัดการทรัพยากรที่ดินและการสร้างแบบจำลองสภาพภูมิอากาศ ซึ่งระบบมาตรฐานที่ใช้ในการ Land Cover Classification คือเครื่องมือที่ชื่อว่า LCCS (Land Cover Classification System) ของ FAO ที่ได้ออกแบบโครงสร้างการจัดจำแนกตาม classifiers ที่อธิบายลักษณะทางกายภาพของพื้นผิว (เช่น ความชื้น, ความหนาแน่นของพืช, การปกคลุมของน้ำ ฯลฯ) โดย Land cover ได้รับความสนใจในงานศึกษาการเปลี่ยนแปลง (land cover change), การประมาณคาร์บอน พื้นที่สีเขียวและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม เป็นต้น อ้างอิงข้อมูลจาก : earthobservatory.nasa.gov และ wikipedia.org/wiki/Land_cover Forest Classification (การจำแนกประเภทป่า) เป็นกระบวนการที่มุ่งเน้นเฉพาะเจาะจงไปที่พื้นที่ที่ถูกจำแนกเป็นป่าไม้ (Forest) ในการจำแนกสิ่งปกคลุมดิน เช่น

• ชนิดของป่า : ป่าไม่ผลัดใบ (Evergreen Forest) ป่าผลัดใบ (Deciduous Forest) ป่าผสม (Mixed Forest)
• องค์ประกอบของพืชพรรณ : ป่าสน (Needleleaf Forest) ป่าไม้ใบกว้าง (Broadleaf Forest)
• ความหนาแน่นของเรือนยอด : ป่าปิด (Closed Forest) ป่าเปิด (Open Forest)
• ระดับการถูกรบกวน : ป่าที่ไม่มีการรบกวน (Undisturbed Forest) ป่าที่ถูกรบกวนต่ำ (Low Disturbed Forest)
• ความสูงและโครงสร้าง : อาจรวมถึงการประเมินโครงสร้างทางตั้งและทางราบของต้นไม้ในป่า
• ชนิดของไม้ : เช่น ไม้เนื้อแข็ง, ไม้เนื้ออ่อนหรือชนิดเฉพาะ
• สถานะหรือความอุดมสมบูรณ์ : เช่น ป่าธรรมชาติ, ป่าเสื่อมโทรม หรือ ป่าสวนปลูก
• อายุหรือระยะการเจริญเติบโตของป่า

โดยนิยามของป่าอาจมีเงื่อนไข เช่น ความสูงของต้นไม้ (มากกว่า 5 เมตร), ความหนาแน่นของร่มเงา (canopy cover) อย่างน้อย 10 % เป็นต้น ซึ่งเป็นนิยามที่ใช้โดย FAO สำหรับการสำรวจป่าไม้ทั่วโลก ซึ่งเป็นการจำแนกย่อย (Sub-stratification) ที่มีรายละเอียดมากขึ้นภายในกลุ่มป่าไม้ เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีความละเอียดสูงสำหรับการประเมินเชิงนิเวศวิทยา การอนุรักษ์ป่าไม้และการกำหนดนโยบายที่เกี่ยวข้องกับป่าไม้โดยเฉพาะ ซึ่งมีงานวิจัยหลายชิ้นพบว่าการใช้ข้อมูลหลายมิติ (spectral, texture, ความสูง/รูปทรง, topographic factors ฯลฯ) ช่วยให้การจำแนกประเภทป่าได้แม่นยำขึ้น

จุดแตกต่างระหว่าง Forest Classification กับ Land Cover Classification

ขอบเขตของการจำแนก

• Land Cover Classification มีขอบเขตกว้าง ครอบคลุมทุกประเภทของพื้นผิวโลก เช่น ป่าไม้ พื้นที่เกษตร เมือง น้ำหรือดินเปล่า
• Forest Classification เน้นเฉพาะพื้นที่ที่เป็น “ป่าไม้” เพื่อจำแนกชนิดป่า โครงสร้างและสภาพความอุดมสมบูรณ์ของป่าโดยเฉพาะ

ระดับความละเอียดของข้อมูล

• Land Cover จะจำแนกประเภทในระดับกว้าง เช่น พื้นที่ป่า พื้นที่เกษตร หรือพื้นที่ชุมชน
• Forest Classification (การจำแนกประเภทป่า) เจาะลึกลงไปในรายละเอียด เช่น ชนิดของป่า (ป่าดิบ ป่าเบญจพรรณ ป่าสน) ระดับชั้นเรือนยอดหรืออายุของต้นไม้

วัตถุประสงค์ของการใช้งาน

• Land Cover ใช้เพื่อศึกษาการเปลี่ยนแปลงของการใช้ที่ดิน การวางแผนพื้นที่ หรือการติดตามผลกระทบสิ่งแวดล้อม
• Forest Classification ใช้เพื่อการบริหารจัดการป่าไม้ การประเมินคาร์บอน การอนุรักษ์ความหลากหลายทางชีวภาพหรือการฟื้นฟูป่า

ประเภทข้อมูลที่ใช้

• Land Cover มักใช้ข้อมูลจากภาพถ่ายดาวเทียมหรืออากาศยานแบบหลายช่วงคลื่น (multispectral) เพื่อจำแนกภาพรวมของพื้นที่
• Forest Classification ต้องใช้ข้อมูลเพิ่มเติม เช่น ความสูงของต้นไม้ (จาก LiDAR หรือข้อมูลเรดาร์), โครงสร้างเรือนยอดหรือข้อมูลภาคสนาม

ความซับซ้อนในการจำแนก

• Land Cover จำแนกง่ายกว่า เนื่องจากเป็นการแบ่งประเภทภาพรวมของพื้นที่
• Forest Classification (การจำแนกประเภทป่า) มีความซับซ้อนมากกว่า เพราะต้องแยกชนิดของต้นไม้ โครงสร้างและลักษณะทางกายภาพที่คล้ายคลึงกัน

มาตรฐานที่ใช้อ้างอิง

• Land Cover มักอ้างอิงระบบมาตรฐานสากล เช่น FAO Land Cover Classification System (LCCS)
• Forest Classification อาจใช้เกณฑ์จำแนกเฉพาะตามหน่วยงาน เช่น FAO, IPCC หรือระบบของแต่ละประเทศ

ระดับการประยุกต์ใช้

• Land Cover ใช้ในระดับประเทศหรือภูมิภาค เพื่อการวิเคราะห์ภาพรวมของพื้นที่
• Forest Classification ใช้ในระดับพื้นที่เฉพาะ (local) เช่น พื้นที่อนุรักษ์ ป่าสงวน หรือพื้นที่วิจัยเฉพาะจุด

ผลลัพธ์ที่ได้

• Land Cover ให้แผนที่ภาพรวมของประเภทพื้นผิวโลก
• Forest Classification ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลักษณะและสภาพของป่าไม้ในพื้นที่นั้นๆ

ตัวอย่างการใช้งานและกรณีศึกษาของการทำ Land Cover Classification กับ Forest Classification

• งานวิจัย “Classification of Land Cover, Forest, and Tree Species …” ใช้ภาพไบ-เทมพอรัล (leaf-on / leaf-off), texture, ข้อมูล topography เพื่อจำแนกทั้ง land cover และ forest รวมถึงชนิดไม้ได้แม่นยำยิ่งขึ้น
• ฐานข้อมูล National Land Cover Database (NLCD) ของสหรัฐอเมริกา มีตำนิยามคลาสต่างๆ รวมถึงคลาส “Forest (Deciduous, Evergreen, Mixed)” ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของคลาส Land Cover ใหญ่กว่า
• ในระบบ LCCS ของ FAO มีแนวคิดว่า forest เป็นหนึ่งใน “major land cover features” ที่จะต้องกำหนดชุด classifier เฉพาะสำหรับป่าเพื่อให้การจำแนกมีความหมายและใช้งานได้จริง

ข้อควรระวังและปัจจัยที่มีผลต่อผลลัพธ์ Forest Classification (การจำแนกประเภทป่า)

• นิยามของป่าที่แตกต่างกันในแต่ละโครงการ อัตราความหนาแน่น, ความสูง, ความครอบคลุมของร่มเงา ฯลฯ
• ฤดูกาล (leaf-on / leaf-off) ส่งผลต่อสัญญาณสเปกตรัม และไม้ผลัดใบบางชนิดอาจดูคล้ายกับพื้นดินในฤดูใบร่วง / ฤดูหนาว
• ความละเอียดเชิงอวกาศ (spatial resolution) ของภาพถ่ายดาวเทียมมีผล ถ้าพิกเซลใหญ่เกินไป อาจรวมหลายชนิดพื้นผิวเข้าด้วยกัน
• อัลกอริทึมที่ใช้ (เช่น Random Forest, SVM, Decision Tree) และการเลือกฟีเจอร์ (spectral indices, texture, height) มีผลต่อความแม่นยำ
• ข้อมูลสนับสนุน เช่น DEM, ข้อมูลภาคสนาม, ข้อมูลความสูงของต้นไม้ สามารถช่วยเพิ่มความถูกต้อง

Forest Classification เป็นเครื่องมือเชิงลึกที่ช่วยให้การประเมินสภาพและชนิดของป่าไม้มีความแม่นยำและเป็นระบบมากขึ้น เมื่อเปรียบเทียบกับ Land Cover Classification ซึ่งเน้นการมองภาพรวมของการปกคลุมพื้นผิวโลก การจำแนกประเภทป่าจึงให้ข้อมูลที่จำเป็นต่อการอนุรักษ์ ความหลากหลายทางชีวภาพและการคำนวณคาร์บอนจากป่าไม้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ความเข้าใจในความแตกต่างของทั้งสองระบบนี้จะช่วยให้ผู้ปฏิบัติงาน นักวิจัยและหน่วยงานด้านสิ่งแวดล้อมสามารถเลือกใช้วิธีจำแนกที่เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ และเพิ่มศักยภาพในการจัดการทรัพยากรธรรมชาติอย่างยั่งยืน หากองค์กรหรือหน่วยงานของคุณต้องการเครื่องมือที่ช่วยในการติดตาม วิเคราะห์ และรายงานข้อมูลการเปลี่ยนแปลงของพื้นที่ป่าอย่างเป็นระบบ CarbonWatch คือแพลตฟอร์มที่ตอบโจทย์ได้อย่างครบวงจร ด้วยระบบประมวลผลข้อมูลเชิงพื้นที่ (GIS) และภาพถ่ายดาวเทียมที่สามารถช่วยจำแนกประเภทป่า (Forest Classification) และการปกคลุมพื้นที่ดิน (Land Cover Classification) ได้อย่างแม่นยำ พร้อมระบบคำนวณปริมาณคาร์บอนและการลดก๊าซเรือนกระจกอัตโนมัติ ช่วยให้องค์กรสามารถวางแผนด้านสิ่งแวดล้อม การฟื้นฟูป่าและการจัดการคาร์บอนเครดิตได้อย่างมีประสิทธิภาพและตรวจสอบได้จริง