สศก. ยกระดับพยากรณ์ข้าว 69/70 ผสานโดรน-ดาวเทียม ติดตาม 5 ช่วงอายุ

นายพีรพันธ์ คอทอง เลขาธิการสำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร (สศก.) เปิดเผยว่า สศก. ให้ความสำคัญกับการยกระดับการจัดทำสารสนเทศการเกษตรและการบริหารจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data)เพื่อสนับสนุนการกำหนดนโยบายให้มีความแม่นยำ ทันต่อสถานการณ์ และสอดคล้องกับบริบทการผลิตในพื้นที่ โดยในปีงบประมาณ พ.ศ.2569สศก. ได้ดำเนินโครงการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดทำสารสนเทศการเกษตรและการบริหารจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ หนึ่งในกิจกรรมสำคัญ คือการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีภูมิสารสนเทศ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการพยากรณ์ผลผลิตสินค้าเกษตร

ล่าสุด สศก. ได้ลงพื้นที่จังหวัดพิจิตร ระหว่างวันที่20 – 30เมษายน2569เพื่อสำรวจและจัดเก็บข้อมูลการเจริญเติบโตของข้าวนาปี ปี2569/70ในพื้นที่แปลงตัวอย่างจำนวน40แปลง สำหรับนำไปพัฒนาแบบจำลองพยากรณ์ผลผลิตข้าวด้วยวิธีRegression Modelโดยต่อยอดจากพื้นที่จังหวัดตัวแทนภาคกลางตอนล่าง ได้แก่ สุพรรณบุรี อ่างทอง ชัยนาท และสิงห์บุรีเพื่อให้ข้อมูลครอบคลุมสภาพแวดล้อมการผลิต พันธุ์ข้าว และช่วงการเจริญเติบโตที่แตกต่างกัน

จุดเด่นของการดำเนินงาน คือการใช้ข้อมูลหลายแหล่งประกอบกัน ทั้งข้อมูลภาคสนาม ภาพถ่ายโดรนความละเอียดสูง และข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียม เพื่อวิเคราะห์ความสมบูรณ์ของพืชพรรณ และหาความสัมพันธ์ระหว่างค่าการเจริญเติบโตของข้าวกับข้อมูลดาวเทียม โดยใช้ข้อมูลดาวเทียม2ระบบ ได้แก่ ระบบOptical Sensorจากภาพถ่ายดาวเทียมSentinel-2และระบบเรดาร์ช่องเปิดสังเคราะห์ หรือSynthetic Aperture Radar (SAR)จากภาพถ่ายดาวเทียมSentinel-1ซึ่งช่วยลดข้อจำกัดจากการใช้ข้อมูลเพียงแหล่งเดียว โดยเฉพาะข้อจำกัดด้านเมฆจากการใช้ภาพถ่ายดาวเทียมSentinel-2เพียงระบบเดียว พร้อมทั้งเสริมศักยภาพการติดตามพื้นที่เพาะปลูกและการประเมินผลผลิตพืชเศรษฐกิจให้มีความละเอียดและแม่นยำยิ่งขึ้น

การสำรวจครอบคลุมช่วงการเจริญเติบโตของข้าว จำนวน5ช่วงอายุ ได้แก่  ช่วงต้นกล้า (Seeding)ช่วงแตกกอ (Tillering)ช่วงตั้งท้อง (Panicle)ช่วงออกรวง (Flowering)และช่วงเก็บเกี่ยว (Harvesting) โดยขณะนี้อยู่ระหว่างการจัดเก็บข้อมูลช่วงต้นกล้า ซึ่งมีการวัดค่าข้อมูลสำคัญ อาทิ ความหนาแน่นของต้นข้าว ความลึกของน้ำ ความสูงของต้นข้าว ค่าพื้นที่ผิวใบ หรือLAIปริมาณคลอโรฟิลล์ และค่าการสะท้อนแสงด้วยเครื่องSpectroradiometerสำหรับงานสำรวจระยะไกล

ข้อมูลที่จัดเก็บได้จะถูกนำมาวิเคราะห์เปรียบเทียบกับค่าการสะท้อนแสงในช่วงBlue, Green, RedและNear Infraredของภาพถ่ายดาวเทียมSentinel-2และวิเคราะห์ร่วมกับข้อมูลจากดาวเทียมSentinel-1เพื่อจำแนกข้อมูลตามรายพันธุ์ ประเมินค่าผลผลิตต่อไร่ และพัฒนาแบบจำลองการพยากรณ์ผลผลิตข้าวในพื้นที่ต่อไป ทั้งนี้ คาดว่าจะช่วยเพิ่มความแม่นยำของข้อมูลพยากรณ์ผลผลิต และลดความคลาดเคลื่อนในการประเมินสถานการณ์การผลิต เมื่อเทียบกับการใช้ข้อมูลจากแหล่งใดแหล่งหนึ่งเพียงอย่างเดียว หากผลการวิเคราะห์เบื้องต้นแล้วเสร็จ จะสามารถระบุค่าความแม่นยำของแบบจำลองได้ประมาณร้อยละ70และค่าความคลาดเคลื่อนประมาณร้อยละ30โดยอาจต้องพิจารณาเงื่อนไขเพิ่มเติมเรื่องการเพาะปลูกในหรือนอกเขตชลประทาน และต้องผ่านการประมวลผลและตรวจสอบความถูกต้องทางวิชาการก่อนนำไปใช้ประกอบการจัดทำสารสนเทศการเกษตรต่อไป

ขณะเดียวกันสศก. อยู่ระหว่างบูรณาการความร่วมมือทางวิชาการกับร่วมกับองค์การอาหารและเกษตรแห่งสหประชาชาติ (FAO)และสถาบันวิจัยข้อมูลการบินและอวกาศแห่งสถาบันบัณฑิตวิทยาศาสตร์จีน (AIR CAS) เพื่อร่วมพัฒนาแบบจำลองการพยากรณ์ผลผลิตข้าวบนพื้นฐานเทคโนโลยีการสำรวจระยะไกล (Remote Sensing)ให้มีความแม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งคาดว่าจะช่วยยกระดับความแม่นยำของแบบจำลองจากผลการวิเคราะห์เบื้องต้นได้ถึงมากกว่าร้อยละ80ทั้งนี้ จะต้องผ่านการประมวลผล ทดสอบแบบจำลอง และตรวจสอบความถูกต้องทางวิชาการก่อนนำไปใช้ประกอบการจัดทำสารสนเทศการเกษตรต่อไป นอกจากนี้ สศก. ยังมีแนวทางนำองค์ความรู้และแบบจำลองจากสินค้าข้าวนาปี ไปพิจารณา ต่อยอดสู่การติดตามและพยากรณ์ผลผลิตพืชเศรษฐกิจสำคัญอื่น ๆ เช่น ปาล์มน้ำมัน และมันสำปะหลังโรงงาน ตามความเหมาะสมของข้อมูลและลักษณะการผลิตของแต่ละสินค้า เพื่อยกระดับการจัดทำสารสนเทศการเกษตรให้ครอบคลุมและตอบโจทย์การตัดสินใจ เชิงนโยบายมากยิ่งขึ้น

หัวใจสำคัญของการพยากรณ์ผลผลิตในยุคใหม่ คือ การใช้ข้อมูลหลายมิติให้เห็นภาพการผลิตจริงในพื้นที่มากที่สุด ข้อมูลที่ได้จะช่วยให้ภาครัฐมองเห็นแนวโน้มผลผลิตข้าวในพื้นที่ได้ชัดเจนขึ้น ทั้งด้านระยะการเจริญเติบโต ความสมบูรณ์ของต้นข้าว และแนวโน้มผลผลิตต่อไร่ ซึ่งจะเป็นประโยชน์ต่อการวางแผนบริหารจัดการผลผลิต การตลาด และมาตรการสนับสนุนเกษตรกรได้อย่างตรงจุดมากขึ้น การนำเทคโนโลยีโดรนและข้อมูลดาวเทียมมาใช้ร่วมกับการสำรวจภาคสนาม เป็นกลไกสำคัญในการพัฒนาระบบข้อมูลเกษตรของประเทศให้มีความทันสมัย ตอบโจทย์การตัดสินใจเชิงนโยบาย ข้อมูลที่ถูกต้อง แม่นยำ และทันต่อสถานการณ์ จะช่วยให้ภาครัฐสามารถติดตามสถานการณ์การผลิต ประเมินผลผลิต และวางแผนบริหารจัดการสินค้าเกษตรได้อย่างมีประสิทธิภาพต่อไป