นักทำแผนที่และนักสํารวจ

(ก) ความต้องการด้านทักษะ

1.    ทักษะด้านเทคโนโลยีภูมิสารสนเทศ

2.    ทักษะการวางแผนและวิเคราะห์โครงการ

3.    ทักษะการบรูณาการแผนและนโยบาย

4.    ทักษะในการใช้เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศ

5.    ทักษะในการใช้คอมพิวเตอร์

(ข) ความต้องการด้านความรู้

1.  ความรู้ด้านองค์ประกอบของเทคโนโลยีภูมิสารสนเทศ

2.  ความรู้ด้านการใช้ประโยชน์เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศ

3.  ความรู้ด้านเส้นโครงแผนที่และระบบพิกัด 

4.  ความรู้ด้านการอ่านแผนที่

5.  ความรู้ด้านหลักการเบื้องต้นระบบสารสนเทศภูมิสารสนเทศ

 

(ก) หลักฐานการปฏิบัติงาน 

     N/A 

(ข) หลักฐานความรู้ 

     1. ใบรับรองการเข้ารับการฝึกอบรม

     2. ใบประกาศนียบัตรวุฒิการศึกษา

(ค) คำแนะนำในการประเมิน

    1. ผู้ประเมินตรวจประเมินเกี่ยวกับการกำหนดวัตถุประสงค์โครงการโดยพิจารณาร่องรอยหลักฐานที่เกี่ยวข้องทั้งหลักฐานการปฏิบัติงาน และหลักฐานความรู้

(ง) วิธีการประเมิน

1. พิจารณาตามหลักฐานการปฏิบัติงาน

 

(ก) คำแนะนำ

หน่วยสมรรถนะนี้เป็นการทดสอบ โดยในการประเมินต้องคำนึงถึงข้อปฏิบัติดังต่อไปนี้

     1) ผู้เข้ารับการประเมินสามารถแสดงความรู้ ความเข้าใจ การเครื่องมือประเมินการประเมินความถูกต้องของการจำแนกประเภทข้อมูลภาพ ระบุข้อมูลที่จำเป็นหรือต้องการในงาน หรือโครงการตามที่หน่วยงานหรือองค์กร ต้องการได้อย่างเหมาะสม

(ข) คำอธิบายรายละเอียด

     การจำแนกประเภทข้อมูลภาพ ข้อมูลที่ต้องประมวลผลและสกัดรูปลักษณ์ต้องถูกวิเคราะห์เชิงปริมาณเพื่อกำหนดประเภทข้อมูล เฉพาะให้แต่ละจุดภาพ โดยแต่ละจุดภาพที่ถูกจัดเข้ากลุ่มเดียวกันอาจสอดคล้องกับขอบเขตบนพื้นดิน ซึ่งมีคุณสมบัติทางธรณีวิทยาและชีวภาพเหมือนกัน เช่น การใช้ประโยชน์ที่ดิน คุณภาพน้ำธรณีวิทยา เป็นต้นโดยทั่วไป

การจำแนกแบบกำกับดูแล เป็นการกำหนดประเภทข้อมูลจากสารสนเทศที่รู้จักมาก่อนล่วงหน้าใน พื้นที่ตัวอย่าง เพื่อให้เป็นตัวแทนของประเภทข้อมูลทั้งบนพื้นดินและบนภาพโดยอาศัยคุณลักษณะเชิงคลื่น จากนั้นจะถูกใช้เพื่อกฏเกณฑ์ทาง สถิติให้กับขั้นตอนวิธีการจำแนกสิ่งปกคลุมดินของข้อมูลจุดภาพที่ยังไม่ได้ระบุประเภทข้อมูลส่วนที่เหลือทั้งนี้จะใช้ค่าทางสถิติแบบหลายตัวแปร เช่น ค่าเฉลี่ย ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน เมทริกซ์ของค่าความแปรปรวนร่วม เมทริกซ์สหสัมพันธ์ เป็นต้น ในการคำนวณพื้นที่ตัวอย่างของแต่ละประเภทข้อมูล จากนั้นจุดภาพที่อยู่ภายในและภายนอก พื้นที่ตัวอย่างแต่ละจุดภาพจะถูกประเมินและกำหนดประเภท โดยพิจารณาค่าควรจะเป็นสูงที่สุดของการเป็นสมาชิกของแต่ละประเภทข้อมูล 

     1) การจำแนกแบบความน่าจะเป็นสูงสุด การตัดสินความน่าจะเป็นสูงสุดจะขึ้นอยู่กับความน่าจะเป็น ซึ่งกำหนดให้มีการวัดรูปแบบของค่าการสะท้อนในแต่ละจุดภาพให้กับประเภทข้อมูลใด ๆ ซึ่งมีความน่าจะเป็นหรือมีโอกาสเป็นรูปลักษณ์ของประเภทข้อมูลนั้น ๆ หรืออาจกล่าวได้ว่า ความน่าจะเป็นของการเป็นสมาชิกของจุดภาพในแต่ละประเภทข้อมูลทั้งหมดที่ถูกกำหนดไว้ในพื้นที่ตัวอย่างจะถูกการคำนวณ หลังจากนั้นจุดภาพจะถูกกำหนดให้เป็นประเภทข้อมูลใดประเภทข้อมูลหนึ่งจากค่าความน่าจะเป็นสูงสุด

   2) การจำแนกแบบระยะห่างต่ำสุด การตัดสินการเป็นสมาชิกของจุดภาพในแต่ละประเภทข้อมูลที่กำหนดขึ้น อาศัยระยะห่างของจุดภาพนั้นเทียบกับศูนย์กลางของกลุ่มข้อมูลทั้งหมดที่ถูกระบุไว้ในพื้นที่ตัวอย่าง ซึ่งคือจุดที่เป็นตำแหน่งค่าการสะท้อนเฉลี่ยของแต่ละประเภทข้อมูลใด ๆ จากนั้นแต่ละจุดภาพจะถูกกำหนดเข้าสู่กลุ่มข้อมูลที่มีระยะห่างดังกล่าวน้อยที่สุดอย่างไรก็ตาม แม้ว่าตัดสินให้แต่ละจุดภาพเข้าสู่ประเภทข้อมูลลักษณะนี้ จุดภาพทั้งหมดจะถูกจัดเข้าสู่ประเภทข้อมูลใดประเภทข้อมูลหนึ่งได้เสมอ แต่ในบางกรณี บางจุดภาพอาจไม่สามารถเข้ากับกลุ่มข้อมูลใด ๆ ได้ เนื่องจากอยู่ห่างจากศูนย์กลางของแต่ละกลุ่มมากเกินไป ในกรณีนี้ อาศัยการกำหนดระยะห่างมากที่สุดที่ยอมรับได้ มาใช้กำหนดการเข้าสู่กลุ่ม และแยกจุดภาพที่ไม่สามารถเป็นสมาชิกของกลุ่มใด ๆ ได้เลย ออกมาเป็นอีกประเภทข้อมูลหนึ่ง วิธีการนี้จะกำหนดให้จุดภาพที่อยู่ห่างจากศูนย์กลางของกลุ่มข้อมูลใด ๆ เกินระยะที่กำหนดไว้จะไม่สามารถเข้าสู่ประเภทข้อมูลนั้น ถึงแม้ว่าระยะห่างจากจุดภาพถึงศูนย์กลางจะน้อยที่สุดก็ตาม

   3) การจำแนกแบบสี่เหลี่ยมด้านขนาน การจำแนกแบบสี่เหลี่ยมด้านขนานหรือแบบกล่อง ถือว่าเป็นวิธีการจำแนกประเภทข้อมูลที่ง่ายที่สุด โดยที่ขอบเขตของแต่ละกลุ่มข้อมูลจะถูกกำหนดโดยอาศัยค่าต่ำสุดและสูงสุดคงที่ค่าหนึ่ง โดยทั่วไปจะใช้ค่าการสะท้อนสูงสุดและต่ำสุดในแต่ละช่วงคลื่น แต่ในบางครั้งอาจใช้ค่าเฉลี่ย หรือ ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน ได้เช่นกัน ทั้งนี้ในการกำหนดค่าสูงสุดและต่ำสุดอาศัยค่าการสะท้อนเป็นขอบเขตของกลุ่มข้อมูล ซึ่งจะส่งผลให้พื้นที่ของแต่ละกลุ่มข้อมูลคล้ายกับกล่องสี่เหลี่ยมในปริภูมิรังสี โดยในการคำนวณค่าทางสถิติดังกล่าวจะจำแนกให้แต่ละจุดภาพไปอยู่ในกล่องใดกล่องหนึ่ง แต่หากไม่สามารถจำแนกเพื่อเข้าสู่กล่องใด ๆ ได้จะถูกจัดไว้ในประเภทข้อมูลที่จำแนกไม่ได้ (Rejected หรือ unknown class)

การจำแนกแบบไม่กำกับดูแล มักนำมาใช้ในกรณีที่ไม่ทราบชื่อประเภทข้อมูลของสิ่งปกคลุมดินที่ต้องการใช้กำหนดประเภทข้อมูลภายในข้อมูลภาพ ทั้งนี้อาจเนื่องมาจากการขาดข้อมูลอ้างอิงทางภาคพื้นดินหรือรูปลักษณ์ของพื้นผิวภายในข้อมูลภาพไม่สามารถกำหนดได้อย่างชัดเจนโดยขั้นตอนวิธีการ ที่เลือกใช้จะทำการจัดกลุ่มจุดภาพที่มีคุณลักษณะของค่าการสะท้อนคล้ายคลึงกันเข้าในกลุ่มตามกฏเกณฑ์ที่ถูกกำหนดทางสถิติ หลังจากนั้นจึงทำการกำหนดชื่อประเภทข้อมูลในภายหลัง โดยในการการจัดกลุ่มจุดภาพจะใช้เทคนิคการจัดกลุ่มข้อมูล ทั้งนี้ในการทำงานข้อมูลที่อยู่บนภาพ จะถูกแยกออกเป็นกลุ่มย่อย ๆ โดยอาศัยรูปแบบการกระจายตัวของจุดภาพที่ปรากฏในปริภูมิรังสีเรียกว่า กลุ่มเชิงรังสี ของการจำแนก จากนั้นจึงกำหนดจำนวนกลุ่มที่ต้องการจำแนกออก เช่น 3 กลุ่ม 5 กลุ่ม หรือ 15 กลุ่ม เป็นต้น

    การประเมินความถูกต้องของการจำแนกประเภทข้อมูลภาพ จะกระทำภายหลังการจำแนกเสร็จสมบูรณ์ โดยเปรียบเทียบผลการจำแนกประเภทที่ได้จากภาพกับข้อมูลในภาคสนาม โดยการพัฒนาสารสนเทศในรูปของของตารางเมตริกซ์ของความผิดพลาด สำหรับใช้ในการประเมินความถูกต้องของแต่ละประเภทและผลการจำแนกโดยรวมสามารถประเมินได้จากเกณฑ์ 2 ประเภทคือ ความถูกต้องของตำแหน่งที่ตั้ง หมายถึง การวัดความถูกต้องเชิงตำแหน่งของสิ่งที่ปรากฏบนแผนที่เมื่อนำไปเปรียบเทียบกับตำแหน่งจริงในภาคพื้นดินว่ามีความถูกต้องมากน้อยอย่างไร และความถูกต้องของการจำแนก หมายถึง ความถูกต้องของประเภทที่จำแนกว่าสอดคล้องกับประเภททางภาคพื้นดินมากน้อยอย่างไรอย่างไรก็ตาม การตรวจสอบความถูกต้องของผลการจำแนกเพื่อความน่าเชื่อถือของผลการศึกษาควรทำทั้งเชิงคุณภาพ โดยจะเน้นศึกษาความถูกต้องโดยรวมของผลการจำแนก เมื่อเทียบกับตำแหน่งจริงในภาคพื้นดิน และเชิงปริมาณ ที่จะเน้นศึกษาเรื่องรูปแบบและระดับของความคลาดเคลื่อนที่เกิดขึ้นอย่างละเอียด

    ขนาดของตัวอย่าง เป็นการอ้างอิงทางภาคพื้นดินสำหรับใช้ในการประเมินความถูกต้องของแต่ละประเภทของแผนที่ที่สร้างจากการจำแนกข้อมูลการรับรู้จากระยะไกล โดยทั่วไป สามารถประมาณขนาดของตัวอย่างได้หลายวิธีการ เช่น วิธีการทางสถิติแบบดั้งเดิม การคำนวณบนพื้นฐานการแจกแจงทวินาม และการคำนวณบนพื้นฐานการแจกแจงอเนกนาม เป็นต้น

วิธีการสุ่มตัวอย่าง เป็นวิธีการที่นิยมใช้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลทดสอบอ้างอิงภาคพื้นดินสำหรับการประเมินความถูก เช่น การสุ่มตัวอย่างแบบง่าย การสุ่มตัวอย่างแบบมีระบบ การสุ่มตัวอย่างแบบจำแนกชั้น การสุ่มตัวอย่างแบบจำแนกชั้นอย่างมีระบบแบบไม่เป็นเส้นตรง และการสุ่มตัวอย่างแบบรวมกลุ่ม เป็นต้น

     เมทริกซ์ความผิดพลาด สามารถแสดงในรูปของตาราง โดยที่ คอลัมน์ของเมทริกซ์แสดงข้อมูลอ้างอิงภาคพื้นดินและแถวของเมทริกซ์แสดงผลการจำแนกประเภทข้อมูล จำนวนของตัวอย่างทั้งหมดเท่ากับ N จุดภาพ แนวเส้นทแยงมุมของเมทริกซ์แสดงจำนวนจุดภาพที่จำแนกได้ถูกต้อง ความผิดพลาดของการจำแนกประเภทข้อมูลที่สัมพันธ์กับข้อมูลอ้างอิงภาคพื้นดินแสดงไว้ในเซลล์นอกแนวเส้นทแยงมุมของเมทริกซ์โดยความผิดพลาดที่เกิดขึ้นแบ่งเป็น 2 ลักษณะ คือ ส่วนที่ขาดหายไป ของประเภทข้อมูลที่ต้องจำแนกให้ถูกต้อง และส่วนที่เกินเข้ามา ของประเภทที่ได้จำแนกผิดพลาด ผลรวมของคอลัมน์ภายในตารางของเมทริกซ์นอกแนวเส้นทแยงมุมของเมทริกซ์จะใช้ในการคำนวณความถูกต้องของผู้ผลิต และความผิดพลาดของส่วนที่ขาดหายไป ในขณะเดียวกัน ผลรวม ของแถวภายในตารางของเมทริกซ์นอกแนวเส้นทแยงมุมของเมทริกซ์จะใช้ในการคำนวณความถูกต้องสำหรับผู้ใช้ และความผิดพลาดของส่วนเกินเข้ามา 

      การประเมินผลเมทริกซ์ความผิดพลาด จะทำภายหลังจากเก็บรวบรวมข้อมูลทดสอบอ้างอิงทางภาคพื้นดินจากตำแหน่งที่ตั้งที่กำหนดแบบสุ่ม ข้อมูลทดสอบจะถูกนำมาเปรียบเทียบแบบจุดภาพต่อจุดภาพ (หรือพื้นที่รูปพื้นต่อพื้นที่รูปปิดหากข้อมูลจากการรับรู้จากระยะไกลแปลตีความด้วยสายตา) กับแผนที่การจำแนกจากข้อมูลระยะไกล ความสอดคล้องหรือขัดแย้งถูกแสดงในเซลล์ของเมทริกซ์ความผิดพลาดจากนั้น ข้อมูลในเมทริกซ์ความผิดพลาดจะถูกนำไปใช้ประเมินโดยอาศัยหลักการทางสถิติ ด้วยวิธีสถิติเชิงพรรณาแบบง่ายและสถิติการวิเคราะห์หลายตัวแปร 

 

18.1 เครื่องมือประเมินการจำแนกประเภทข้อมูลภาพแบบกำกับ 

    1. สาธิตการปฏิบัติงาน

     ดูรายละเอียดจากคู่มือประเมิน

18.2 เครื่องมือประเมินการจำแนกประเภทข้อมูลภาพแบบไม่กำกับดูแล 

     1. สาธิตการปฏิบัติงาน

     ดูรายละเอียดจากคู่มือประเมิน

18.3 เครื่องมือประเมินความถูกต้องของการจำแนกประเภทข้อมูลภาพ 

     1. สาธิตการปฏิบัติงาน

     ดูรายละเอียดจากคู่มือประเมิน