เมื่ออาทิตย์ที่แล้วไป present paper ในงาน Gistda Conference มา ชื่อเรื่องยาวที่หลายคนบอกฟังไม่รู้เรื่องหลังจาก present ผมได้คุยกับหลายท่านที่ทำงานเรื่องนี้ สนุกดีที่ได้แลกเปลี่ยนความรู้และแนวคิดใหม่ๆ เรื่องนี้เป็นเรื่องที่ผมเองก็อยากทำมาตั้งแต่สมัยเรียนป.โท แล้วแต่เอาเข้าจริงๆก็เพิ่งที่จะเริ่มมาได้ทำก็ตอนนี้

            จริงๆแล้วอยากนำเรื่องที่ตัวเองทำมา present ใหม่เรียบเรียงให้เข้าใจง่าย ปัจจุบันการนำ GIS ไปใช้ในการวิเคราะห์และแก้ปัญหาเรื่องสิ่งแวดล้อม ภัยพิบัติก็เป็นเรื่องปกติไปแล้ว แต่สิ่งหนึ่งที่ยังคาดก็คือเรื่องของข้อมูลที่นำมาใช้รันแบบจำลองทางคณิตศาสตร์หรือ scenario มักเป็นข้อมูลทเก่าที่มีการสำรวจไว้ก่อนหน้า หรือเป็นข้อมูลที่เก็บเป็นรายปี รายเดือน ซึ่งบางโมเดลนั้นอาจจะไม่เพียงพอ ยกตัวอย่างเช่น เรื่องดินถล่ม ถ้าเราได้ข้อมูลปริมาณน้ำฝน, ข้อมูลความชื้นในดิน, ข้อมูลสิ่งปกคลุมดิน ณ เวลาวิกฤติที่กำลังเฝ้าระวัง ก็น่าจะทำให้แบบจำลองคณิตศาสตร์ที่จะพยากรณ์พื้นที่เสี่ยงภัยดินถล่มน่าจะแม่นยำขึ้น

            งานวิจัยที่ผมทำก็คือการดึงข้อมูลจาก sensor ทั้งแบบ in-situ sensor และแบบ satellite sensor ที่ตรวจวัดข้อมูลแบบ real-time เข้ามายังระบบโดยใช้เทคโนโลยีของ webservice ทำให้สามารถเชื่อมโยงเครือข่าย sensor ชนิดต่างๆเข้ามาทำงานร่วมกันในระบบเดียวกันได้ ข้อมูล observation ที่ได้ถูกส่งมาประมวลผลบนแม่ข่ายแบบ online ผ่านโปรโตคอลที่เรียกว่า Web Processing Service(WPS) ผลลัพธ์ที่ได้ก็จะเข้ามาอยู่ในรูปแบบข้อมูล GIS ตัวอย่างเช่น การส่งข้อมูลความชื้นในดิน ณ เวลาปัจจุบันมาทำการ interpolate เพื่อสร้าง Grid ที่เก็บข้อมูลความชื้นในดินบริเวณที่สนใจ หรือจะเข้าไปดึงข้อมูลจากภาพถ่ายดาวเทียมประเภท daily เช่น Modis มาใช้เป็นค่าพารามิเตอร์ก็ได้  สุดท้ายก็ทำการประมวลผลข้อมูลทั้งหมดด้วยแบบจำลองคณิตศาสตร์แบบ online เพื่อหาผลลัพธ์ที่ต้องการ แนวคิดก็ไม่ได้ยุ่งยากอะไรครับเพียงแต่เป็นการนำเอาเรื่องของ Sensor Web Enablement(บางส่วน) + Geospatial Web Service + Web Processing Service เพื่อไปสู่ปลายทางที่เค้าเรียกกันอย่างสวยหรูว่า GeoDSS  เพื่อให้เห็นภาพมากขึ้นผมมีตัวอย่างระบบที่ทำนำมาให้ดูคับ

1-copy

ภาพระบบ Sensor ที่พัฒนาขึ้น

2-copy

แสดงการเรียกข้อมูลรายวันจาก Sensor ประเภท Satellite เข้ามายังในระบบผ่าน WMS-TIME

4-copy

ภาพแสดงการเรียกดูข้อมูลจากตัวตรวจวัด (Sensor)

5-copy

ภาพแสดงการประมวลผลแบบ Buffer บนข้อมูลตำแหน่งจากตัวตรวจวัด

7-copy

ภาพการนำข้อมูล Real-time จาก Sensor มาทำการ interpolate แบบ online

9-copy

ภาพแสดงนำข้อมูลจาก Sensor มาวิเคราะห์ใน Drought Risk Assessment Model ด้วยวิธี Matrix Overlay Analysis แบบ online

10-copy

ภาพแสดงการผสานระบบ Sensor web Service กับข้อมูลภูมิสารสนเทศจาก Google Map Service

11-copy

ภาพแสดงการเรียกดูข้อมูลสภาพภูมิประทศสามมิติร่วมกับข้อมูลจาก Sensor บนด้วย Google Earth API

           ในต่างประเทศเรื่องโลกร้อนและภัยพิบัติกำลังเป็นประเด็นใหญ่ครับ ดังนั้นงานวิจัยประเภทนี้ค่อนข้างมีมาก โดยเฉพาะหลายๆกลุ่มเช่น OGC, ISPRS หรือ GEOSS ดังนั้นการทำงานแนวนี้คงจะไม่เหงาและมีเพื่อนร่วมเดินทางมากมายแน่นอน