APPLICATION OF GEOINFORMATICS FOR MARINE PROTECTED AREA IN THA RAI ISLAND, NAKHON SI THAMMARAT PROVINCE

Main Article Content

Pranee Nuallaong
Hathaikarn Wiriyasombut

Abstract

 This study aimed to map Seagrass Protected Area in Tha Rai Island, Nakhon Si Thammarat Province. The reflection of the earth’s surface energy of Landsat 8 images was analyzed for seagrass bed. It had been categorized by Support Vector Machine (SVM) supervised classification method with the training area from the field work and overlay with the shipping route in order to clearly define the Marine Protected Area that will not affect people in the community. Seagrass meadows have declined 45.83 percent from 2007 - 2019. Therefore, the seagrass protected area has been established urgently by declaring the total area of 306,017.01 m2 or 191.26 Rai and display the site in a map. This helps everyone to be clear in determining the area of seagrass protected areas (Marine Protected Area: MPA) and create conservation management actions to protect seagrasses around Tha Rai Island together.

Downloads

Download data is not yet available.

Article Details

How to Cite
Nuallaong, P., & Wiriyasombut, H. (2019). APPLICATION OF GEOINFORMATICS FOR MARINE PROTECTED AREA IN THA RAI ISLAND, NAKHON SI THAMMARAT PROVINCE. Journal of Humanities and Social Sciences, Songkhla Rajabhat University| jhuso-skru, 1(1), 1–8. retrieved from https://so03.tci-thaijo.org/index.php/husoskru/article/view/209708
Section
Research Articles

References

สถาบันวิจัยและพัฒนาทรัพยากรทางทะเล ชายฝั่ง และป่าชายเลน. (2549). หญ้าทะเลในน่านน้ำไทย. กรมทรัพยากรทางทะเลและชายฝั่ง. กระทรวงทรัพยากรธรรมชาติและสิ่งแวดล้อม.
สุพจน์ จันทราภรณ์ศิลป์. (2551). สถานภาพแหล่งทรัพยากรปะการังและหญ้าทะเลพื้นที่อ่าวไทยตอนล่าง. ม.ป.ท.
สุภาพร องสารา. (2557).ชนิดและการแพร่กระจายของสัตว์น้ำในบริเวณอ่าวเตล็ด จังหวัดนครศรีธรรมราช. ม.ป.ท.
Hsu, C.-W., Chang, C.-C.and Lin, C.-J., (2016). A practical guide to support vector classification. Retrieved May, 19 2016, from https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/guide/guide.pdf
Pal, M., Mather, P.M., (2005). “Support vector machines for classification in remote sensing”. International Journal of Remote Sensing, 26, 1007-1011.
Vapnik, V., (2013). The nature of statistical learning theory. Springer Science & Business Media. N.p.