การประยุกต์ใช้ภูมิสารสนเทศในการกำหนดเขตพื้นที่คุ้มครองทรัพยากรหญ้าทะเล บริเวณเกาะท่าไร่ จังหวัดนครศรีธรรมราช

Main Article Content

ปราณี นวลละออง

บทคัดย่อ

 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

รูปแบบการอ้างอิง
นวลละออง ป. (2019). การประยุกต์ใช้ภูมิสารสนเทศในการกำหนดเขตพื้นที่คุ้มครองทรัพยากรหญ้าทะเล บริเวณเกาะท่าไร่ จังหวัดนครศรีธรรมราช. วารสารมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏสงขลา, 1(1), 1–8. สืบค้น จาก https://so03.tci-thaijo.org/index.php/husoskru/article/view/209708
ประเภทบทความ
บทความวิจัย

เอกสารอ้างอิง

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.