Navavit Ponganan

Navavit Ponganan

บทความของผู้เขียน

Articles

Author Category Post Filter
ข้อมูลภูมิสารสนเทศแนวเขตการปกครอง กับปัญหาที่รอการแก้ไข (Geospatial Data on Administrative Boundaries and Pending Issues)
ข้อมูลเกี่ยวกับแนวเขตการปกครอง (ขอบเขตจังหวัด อำเภอ ตำบล) ในระบบภูมิสารสนเทศมีความสำคัญมากในการจัดการที่มีประสิทธิภาพในพื้นที่ เนื่องจากมีผลต่อการอ้างอิงขอบเขตอำนาจหน้าที่ของหน่วยงานราชการต่าง ๆ โดยกรมการปกครองถือว่าเป็นหน่วยงานหลักที่มีหน้าที่ดูแลในการจัดเก็บข้อมูล (การทบทวนหน่วยงานที่รับผิดชอบชุดข้อมูลภูมิสารสนเทศพื้นฐาน FGDS) โดยได้ดำเนินการสำรวจ ตรวจสอบ และปรับปรุงข้อมูลดังกล่าวตลอดเวลาตั้งแต่ปี พ.ศ. 2546 ภายใต้โครงการปรับปรุงข้อมูลแนวเขตการปกครองในระบบภูมิสารสนเทศ (GIS) มาตราส่วน 1:50000 อย่างไรก็ตามยังมีการปรับปรุงแก้ไขแนวเขตการปกครองเพียงบางพื้นที่เท่านั้น และยังไม่มีการปรับปรุงข้อมูลให้ครอบคลุมทั่วถึงและถูกต้องตามปัจจุบันในทุกพื้นที่ของประเทศ โดยข้อมูลแนวเขตการปกครองในระบบภูมิสารสนเทศ ที่ถูกปรับปรุงล่าสุดโดยกรมการปกครอง อยู่ที่ ปี 2556 รูปแบบในการใช้งานข้อมูลขอบเขตการปกครอง ก่อนที่ผมจะลงลึกไปถึงปัญหา อยากขออธิบายคร่าว ๆ ว่าเราใช้ขอบเขตการปกครองเพื่ออะไรบ้าง  ในกรณีนี้สามารถแยกได้ 2 กรณี กรณีที่ 1 ใช้เพื่อนำเสนอ หรือสื่อสารข้อมูล (Data Storytelling) โดยไม่ต้องการความแม่นยำทางภูมิศาสตร์ ยกตัวอย่าง ภาพที่ 1 จะเห็นได้ว่าแผนที่นี้ต้องการที่จะสื่อสารว่าคนในจังหวัดกระบี่ ขาดสารอาหารประเภททองแดง การทำแผนที่ประเภทนี้ก็เพียงแค่เน้นให้จังหวัดกระบี่สามารถสังเกตได้ง่ายกว่าจังหวัดอื่น โดยไม่ได้ต้องการความถูกต้องของแนวเขตจังหวัด เป็นต้น สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้เครื่องมือ BI ต่าง ๆ ก็อาจจะคุ้นชินกับการใช้เครื่องมือเหล่านี้ในการทำแผนที่ในกรณีนี้เป็นอย่างดี แต่ก็ยังมีอีกกรณีที่เครื่องมือ BI ยังไม่อาจตอบโจทย์ได้นั่นคือ กรณีที่ 2 ใช้เพื่อการพิสูจน์สิทธิ์ การแบ่งหน้าที่ความรับผิดชอบ การกำหนดขอบเขตการเข้าทำประโยชน์ หรือการแบ่งผลประโยชน์ ต้องการการคำนวณขนาดพื้นที่ ฯลฯ ยกตัวอย่างดังภาพที่ 2 หมายเหตุ ในกรณีนี้ไม่ได้บอกว่าเราสามารถใช้ข้อมูลภูมิสารสนเทศขอบเขตการปกครองอ้างอิงได้โดยตรง เพราะต้องมีการตรวจสอบความถูกต้องโดยการรังวัดที่ดินเพื่อปักเขตและทำเขตที่แม่นยำ หน่วยงาน หมายเหตุ แหล่งที่มา กรมการปกครอง (DOPA) ข้อมูลปี 2556 สามารถติดต่อผ่านช่องทางของหน่วยงาน กรมพัฒนาที่ดิน (LDD) ข้อมูลปี 2661 (ขอบเขตจังหวัดเชียงหม่ ที่แนบมากับข้อมูลการใช้ที่ดิน) Link Information Technology Outreach Services (ITOS) (Reference from file’s metadata) ข้อมูลนี้ ICRC ได้รับมาจาก กรมที่ดินราชอาณาจักรไทย (RTSD) และถูกเผยแพร่ให้ OCHA ใช้งาน Link ตารางที่ 1 แหล่งข้อมูลขอบเขตการปกครอง จากภาพที่ 2 จะสังเกตได้ว่าข้อมูลจุดความร้อนเกิดขึ้นอยู่ระหว่างประเทศไทยและประเทศพม่า ซึ่งก็อาจเกิดข้อถกเถียงเรื่องขอบเขตความรับผิดชอบต่อจุดความร้อนดังกล่าวได้ จะเห็นได้ว่าขอบเขต จังหวัด อำเภอ ตำบล เป็นข้อมูลภูมิสารสนเทศพื้นฐานที่มักถูกนำมาใช้ประกอบการวิเคราะห์ข้อมูลด้านต่าง ๆ แต่ทว่าปัญหาใหญ่ที่พบเจอคือ ข้อมูลเหล่านี้มักมีที่มาจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย ทำให้เกิดปัญหาในการใช้งานร่วมกัน บทความนี้มุ่งเน้นไปที่การอภิปรายปัญหาที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้ข้อมูลดังกล่าว ปัญหาที่พบเจอ ผลกระทบ ปัญหาเหล่านี้ส่งผลกระทบต่อการวิเคราะห์ข้อมูลภูมิสารสนเทศ รวมไปถึงการบริหารงาน ตัวอย่างเช่น แนวทางแก้ไข (ดีที่สุดที่เราจะสามารถทำได้ ณ ขณะนี้) จะเห็นได้ว่าแนวทางแก้ไขที่เราเสนอไปก็ไม่ได้เป็นการแก้ไขที่ยั่งยืน ในการนี้ ผู้เขียนขออนุญาตเสนอแนวทางในการบริหารจัดการข้อมูลชุดนี้ดังต่อไปนี้ ความเคลื่อนไหวของหน่วยงานผู้รับผิดชอบ ในปัจจุบัน กรมการปกครองมีโครงการจัดทำข้อมูลภูมิสารสนเทศขั้นพื้นฐานหลัก ชั้นข้อมูลแนวเขตการปกครองระดับหมู่บ้าน มาตรส่วน 1:4000 ด้วยงบประมาณกว่า 700 ล้านบาท ซึ่งมีเป้าหมายที่จะแนวเขตการปกครองตำบล อำเภอ และจังหวัดในพื้นที่ระดับหมู่บ้านทั้งหมด 63193 หมู่บ้าน และคาดว่าโครงการนี้จะเสร็จสิ้นในปี พ.ศ. 2569 บทสรุป แม้ว่าปัจจุบันจะยังมีปัญหาในการใช้งานข้อมูลขอบเขตการปกครองจากหลายแหล่งที่มาและความไม่สอดคล้องกัน แต่เรามีแนวทางในการแก้ไขปัญหาเบื้องต้นเพื่อลดผลกระทบ เช่น การเลือกใช้ข้อมูลจากแหล่งที่น่าเชื่อถือ ตรวจสอบระบบพิกัดให้ตรงกัน และติดตามการเปลี่ยนแปลงเขตการปกครองอย่างใกล้ชิด รวมถึงการจัดทำ metadata อย่างละเอียด นอกจากนี้ กรมการปกครองได้ตระหนักถึงปัญหาดังกล่าวและมีโครงการจัดทำข้อมูลภูมิสารสนเทศขอบเขตการปกครองในระดับหมู่บ้านทั่วประเทศอย่างครอบคลุมและมีมาตรฐานเดียวกัน ซึ่งหากดำเนินการได้สำเร็จตามแผน ก็จะเป็นการแก้ไขปัญหาได้อย่างยั่งยืน การริเริ่มโครงการสำคัญนี้ถือเป็นความหวังที่จะทำให้ข้อมูลขอบเขตการปกครองมีความถูกต้อง ทันสมัย และเป็นมาตรฐานเดียวกันทั่วประเทศ ซึ่งจะส่งผลให้การนำข้อมูลไปใช้งานมีประสิทธิภาพสูงสุดและแก้ไขปัญหาข้อขัดแย้งต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิผล บทความโดย นววิทย์ พงศ์อนันต์ตรวจทานและปรับปรุงโดย อิสระพงษ์ เอกสินชล อ้างอิง
1 May 2024
การสร้างแพลตฟอร์มข้อมูลภูมิสารสนเทศด้วย FOSS4G: ทำไมเราถึงอยากแนะนำ
การจัดการข้อมูลเชิงพื้นที่มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อองค์กรต่าง ๆ และ FOSS4G เป็นทางเลือกที่น่าสนใจในการสร้างแพลตฟอร์มเหล่านี้ มาทำความรู้จักกับ FOSS4G และเหตุผลที่ควรพิจารณาในการใช้งาน ในบทความนี้"
10 April 2024
อะไรอะไรก็ Shapefile: ข้อมูลภูมิสารสนเทศยุคใหม่มีทางเลือกอื่นหรือไม่?
โลกของ GIS รูปแบบไฟล์ที่เรียกว่า Shapefile ได้ถูกใช้งานกันอย่างแพร่หลาย แต่เมื่อเวลาผ่านไป Shapefile ก็ไม่อาจรองรับการใช้งานที่หลากหลาย เราผู้ใช้จะสามารถเลือกอะไรมาทดแทนได้บ้าง สามารถอ่านได้ในบทความนี้
18 March 2024
คัมภีร์การทำแผนที่บน MS Power BI ฉบับประเทศไทย The Cartographic Bible for MS Power BI, Thailand Edition
การวิเคราะห์ข้อมูลภูมิศาสตร์และตำแหน่งที่ตั้งเป็นสิ่งที่สำคัญต่อการตัดสินใจในธุรกิจของหลายภาคส่วน การแสดงผลแผนที่แบบอินเตอร์แอคทีฟเป็นอีกหนึ่งวิธีที่ช่วยให้เราสามารถแสดงข้อมูลตำแหน่งในรูปแบบแผนที่ได้อย่างสะดวก และช่วยให้เราสามารถเข้าใจแนวโน้มของข้อมูลที่ซับซ้อนได้ง่ายขึ้น
19 May 2023
อุตุนิยมวิทยา (Meteorology) กับการแลกเปลี่ยนข้อมูลตรวจอากาศก่อนยุคแห่งบิ๊กดาต้า
อุตุนิยมวิทยากับการแลกเปลี่ยนข้อมูลตรวจอากาศก่อนยุคแห่งบิ๊กดาต้า Meteorology and the exchange of weather data before the Bigdata era
29 July 2022
ค้นหาเวลาและสถานที่ที่ดีที่สุด เพิ่มโอกาสพบทางช้างเผือก ด้วยข้อมูล
ในคืนที่ฟ้ามืดไร้เมฆและปราศจากแสงรบกวน เราจะมองเห็นแถบฝ้าสีขาวคล้ายเมฆพาดยาวข้ามขอบฟ้า ไม่ว่าลมจะพัดแรงเพียงใดแถบฝ้าขาวก็ยังคงอยู่ เราเรียกแถบฝ้าสว่างนี้ว่า “ทางช้างเผือก” หรือ “ทางน้ำนม” (Milky way) ในฐานะที่ผมและคุณผู้อ่าน ต่างก็เป็นคนที่เล่นสนุกกับข้อมูล และผมก็เชื่อว่าท่านผู้อ่านไม่น้อยที่ฝันจะได้เห็นทางช้างเผือกผ่านสายตาของตัวเองสักครั้ง ดังนั้นในบทความนี้ก็จะขอออกนอกจากแนวทางเดิม ๆ แล้วมาลองใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อมาเพิ่มโอกาสพบทางช้างเผือกด้วยตาตนเองกันนะครับ สำหรับการตามหาทางช้างเผือก สิ่งที่ข้อมูลสามารถช่วยหาคำตอบได้มีอยู่สองส่วน สถานที่ใดที่จะสามารถมองเห็นทางช้างเผือกได้ดีที่สุด (Where should you go to see the Milky Way?) ในการหาคำตอบในเรื่องนี้เราก็ต้องทำการค้นหาสถานที่ท้องฟ้ามืดที่สุดหรือสถานที่ที่ไม่ถูกรบกวนจากมลภาวะทางแสง (Light pollution) หรือแสงที่เกิดจากกิจกรรมของมนุษย์ในเวลากลางคืนซึ่งจะส่งผลกระทบต่อการสังเกตุท้องฟ้ายาวค่ำคืน ดังแสดงในภาพที่ 1 โดยเครื่องมือที่เราจะใช้ในการตอบเรื่องนี้ เราจะใช้ชุดข้อมูลจากเซ็นเซอร์ VIIRS Stray Light Corrected Nighttime Day/Night Band Composite ซึ่งเป็นของภาพถ่ายของแสงในช่วงคลื่นที่มองเห็นได้ (Visible band) และอินฟราเรตใกล้ (Near infrared) ในเวลากลางคืน ที่อยู่บนดาวเทียม Suomi NPP ของ NASA ซึ่งสามารถเข้าใช้งานผ่าน Google Earth Engine (GEE) ได้ง่าย ๆ (ขั้นตอนการสมัครเคยเขียนไว้แล้วในบทความนี้นะครับ Link) โดยทุกท่านสามารถเข้าลองเล่นกับข้อมูลนี้ผ่าน Link ที่ผมได้เตรียมไว้ให้นะครับ โดยผลลัพธ์ที่ได้จะแสดงดังภาพที่ 2 จากภาพจะเห็นได้ว่า มลภาวะทางแสงที่เกิดขึ้นก็จะอยู่ในบริเวณเมืองใหญ่ ๆ ทั้งสิ้น (กรุงเทพฯและปริมณฑล ชลบุรี เชียงใหม่ อุบลราชธานี ฯลฯ ของเพื่อนบ้านก็เช่น นครโฮจิมิน ประเทศเวียดนาม เป็นต้น) ดังนั้นสิ่งที่ง่ายที่สุดในการเพิ่มโอกาสในการตามล่าช้างก็คือ “หนีเมือง” ออกไปยังจุดสีดำในแผนที่นี้นะครับ โดยในที่นี้ผมก็ขอยกตัวอย่างดอยหลวงเชียงดาวที่พิกัด (19.398518, 98.889519) เมื่อเราตัดสินใจได้แล้วว่าเราจะไปยังที่ใดแล้ว ก็นำไปสู่คำถามถัดไป คือ ช่วงเวลาใดที่ทางช้างเผือกจะปรากฏมาให้เราเห็น (When can we expect to see the Milky Way?) ในเรื่องนี้จะมี PyEphem ซึ่งเป็น Python Library ที่นักดาราศาสตร์ใช้ในการคำนวณตำแหน่งของดาวเคราะห์ ดาวหาง ดาวเคราะห์น้อย รวมไปถึงดาวเทียมต่าง ๆ ที่โคจรอยู่รอบโลก ทุกท่านสามารถเข้าไปศึกษาการใช้งานผ่านทาง Link นี้ได้เลยนะครับ โดยในตัวอย่างนี้จะเป็นการค้นหาโอกาสในการพบเห็นทางช้างเผือกที่ดีที่สุด สมมุติฐานที่ใช้ก็คือกึ่งกลางของทางช้างเผือก (ตัวแปรชื่อ milkyway_visual ในโค้ด) อยู่สูงจากเส้นขอบฟ้าอย่างน้อย 10 องศาจากจุดสังเกต และช่วงเวลาที่มืดที่สุดที่ใช้หาทางช้างเผือกที่เหมาะสมจะอยู่ในช่วงเวลา 2 ชั่วโมงหลังจากพระอาทิตย์ตก (ตัวแปร astrosunset) และพระจันทร์ลับขอบฟ้า จนถึงพระอาทิตย์ขึ้น (ตัวแปร sunrise) ซึ่งเราได้ลองกำหนดบริเวณพื้นที่เป็น ดอยหลวงเชียงดาว ในปี 2022 และให้โค้ดของเราหาคืนที่เหมาะสมตามเงื่อนไขที่กล่าวมาจะได้ผลลัพธ์ดังนี้ โอกาสในการพบเห็นทางช้างเผือกจากดอยหลวงเชียงดาวที่ดีที่สุด คือ วันที่ 25 พฤศจิกายน 2022 เวลาประมาณ 19.14 นาฬิกา (UTC+07:00 ให้เป็น Time zone บ้านเราด้วยนะครับ) โดยมุมที่จะเห็นช้างก็จะอยู่ที่ มุมเงย (Altitude) 11 องศา และมุมอะซิมุท (Azimuth) ที่ 231 องศานะครับ เมื่อข้อมูลพร้อมแล้ว ก็จงอย่าลืมจัดกระเป๋าออกเดินทาง เตรียมเสื้อกันหนาว กล้องพร้อมขาตั้ง เครื่องดื่ม (กาแฟ!) และเพลงใน Playlist ให้พร้อม สำหรับการรอคอยที่จะพบกับเหล่าช้างด้วยสายตาตนเองนะครับ อย่างไรก็ตามอีกสิ่งหนึ่งที่แม้เราจะเตรียมตัวมาดีแค่ไหน แต่เราไม่สามารถควบคุมได้ก็คือเรื่องสภาพท้องฟ้าที่เกิดขึ้นในแต่ละวัน ก็ขอให้พกดวงติดตัวไปด้วยนะครับ และถึงจะไม่เจอก็ขอให้อย่าพึ่งหมดหวังและลองออกเดินทางต่อไปนะครับ เนื้อหาโดย นววิทย์ พงศ์อนันต์ ตรวจทานและปรับปรุงโดย นนทวิทย์ ชีวเรืองโรจน์
10 February 2022
บทบาทของ Map Service ในโลกของ Big Data
แมปเซอร์วิส (Map Service) คำนี้อาจไม่คุ้นหูสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเท่าไหร่นัก แต่หากเป็นนักภูมิสารสนเทศล่ะก็ คงจะเคยได้ยินหรืออาจเคยได้ใช้งานกันมาบ้าง ซึ่งในมุมมองของคนที่คุ้นเคยก็อาจคาดเดาหรือตีความในเรื่องนี้ว่าเป็นศาสตร์เฉพาะทางของงานภูมิสารสนเทศเพียงเท่านั้น แต่ในความเป็นจริงแล้วศาสตร์ในเรื่องของ Map Service นั้นสามารถสนับสนุนการทำงานในยุค Big Data ได้เป็นอย่างดี ในวันนี้เราจะมาทำความเข้าใจในเรื่องของ Map Service กันนะครับ
28 June 2021
4 ทักษะในการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเชิงพื้นที่ (4 Skills to Become a Geospatial Data Scientist)
สำหรับนัก GIS ที่อยากพัฒนาเข้าสู่สายงาน Geospatial Data Scientist บทความนี้น่าจะช่วยชี้ทางได้ไม่มากก็น้อยนะครับ
25 February 2021
เข้าถึง Geospatial Big Data ง่าย ๆ ด้วย Google Earth Engine
Google Earth Engine ถือว่าเป็น Game Changer ในโลกของ Geospatial ทำให้เราสามารถเข้าถึงข้อมูลการสำรวจโลกได้อย่างรวดเร็ว และเปลี่ยนวิธีการเดิมๆในการวิเคราะห์ข้อมูลดาวเทียม เรามาทำความรู้จักกับ Google Earth Engine กันนะครับ
8 September 2020
PDPA Icon

We use cookies to optimize your browsing experience and improve our website’s performance. Learn more at our Privacy Policy and adjust your cookie settings at Settings

Privacy Preferences

You can choose your cookie settings by turning on/off each type of cookie as needed, except for necessary cookies.

Accept all
Manage Consent Preferences
  • Strictly Necessary Cookies
    Always Active

    This type of cookie is essential for providing services on the website of the Personal Data Protection Committee Office, allowing you to access various parts of the site. It also helps remember information you have previously provided through the website. Disabling this type of cookie will result in your inability to use key services of the Personal Data Protection Committee Office that require cookies to function.
    Cookies Details

  • Performance Cookies

    This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

  • Functional Cookies

    This type of cookie enables the Big Data Institute (Public Organization)’s website to remember the choices you have made and deliver enhanced features and content tailored to your usage. For example, it can remember your username or changes you have made to font sizes or other customizable settings on the page. Disabling these cookies may result in the website not functioning properly.

  • Targeting Cookies

    "This type of cookie helps the Big Data Institute (Public Organization) understand user interactions with its website services, including which pages or areas of the site are most popular, as well as analyze other related data. The Big Data Institute (Public Organization) also uses this information to improve website performance and gain a better understanding of user behavior. Although the data collected by these cookies is non-identifiable and used solely for statistical analysis, disabling them will prevent the Big Data Institute (Public Organization) from knowing the number of website visitors and from evaluating the quality of its services.

Save settings