Please use this identifier to cite or link to this item: http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/77943
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorPrasit Wangpakapattanawong-
dc.contributor.advisorAlice Sharp-
dc.contributor.authorRachata Arunsuraten_US
dc.date.accessioned2023-02-08T07:37:02Z-
dc.date.available2023-02-08T07:37:02Z-
dc.date.issued2022-11-
dc.identifier.urihttp://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/77943-
dc.description.abstractChanges in land cover in the Chiang Mai-Lamphun basin have been influenced by the pressure of rapid socio-economic developments. Increase of building residential areas and farming areas influenced by local socio-economic factors has resulted in declining the forest covers and may have negative impacts on ecosystems. This thesis aims to understand the mechanism of land cover change in the past, the present, and the future that can be used as supplemental data for environmental planning and conservation. In this study, manifold geographic information system techniques were utilized for data extraction, management, and analysis. In 2021, Markov-cellular automata (Markov-CA) and a multi-layer perceptron (MLP) were employed to model land cover changes using four scenarios. Then, the future land cover maps for 2030 and 2050 were developed based on the 2021 transition probability metrics. The different scenarios were based on socio-economic schemes, which included the business-as-usual scenario (BaU), the ecological protection scenario (EPS), the pessimistic development scenario (PDS), and the baseline development scenario (BDS). As a result of model validation using 534 ground survey points in 2021, the BaU in 2021 generated the highest overall accuracy (82.77%) with a Kappa value of 0.7846, quantity disagreement value of 0.0693, and allocation disagreement value of 0.1030. While the accuracy in PDS and BDS were comparatively low compared to BaU and EPS. The simulated 2021 BaU scenario reflected the current trends of socio-economic development. It was proposed that the projected BaU in 2050 revealed the decrease of forest land, whereas 6.04% and 1.59% of forests were converted to agricultural areas and built-up areas, respectively. At the same time, the increase of the built-up areas dominated 6.04% of the existing agricultural areas in 2021. These scientific trends were used to gather local perceptions on the described socio-economic settings. Implications for possible land use management in the Chiang Mai-Lamphun basin were discussed.en_US
dc.language.isoen_USen_US
dc.publisherChiang Mai : Graduate School, Chiang Mai Universityen_US
dc.subjectland cover changeen_US
dc.subjectChiang Mai-Lamphun basinen_US
dc.subjectland change modeleren_US
dc.subjectMarkov-CAen_US
dc.subjectMulti-layer perceptronen_US
dc.titleAnalyzing future land cover change in Chiang Mai-Lamphun basin using GIS and multi-scenarios modelingen_US
dc.title.alternativeการวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงสิ่งปกคลุมดินในอนาคตใน แอ่งเชียงใหม่-ลำพูน โดยใช้สารสนเทศภูมิศาสตร์ และการจำลองหลากหลายสถานการณ์en_US
dc.typeThesis
thailis.controlvocab.lcshLand cover -- Chiang Mai-
thailis.controlvocab.lcshLand cover -- Lamphun-
thailis.controlvocab.lcshGeographic information systems-
thesis.degreemasteren_US
thesis.description.thaiAbstractการเปลี่ยนแปลงสิ่งปกคลุมดินในแอ่งเชียงใหม่-ลำพูนได้รับอิทธิพลจากการพัฒนาทางเศรษฐกิจและสังคมอย่างรวดเร็ว การเพิ่มขึ้นของการสร้างพื้นที่อยู่อาศัยและเกษตรกรรมอันเนื่องมาจากปัจจัยทางเศรษฐกิจและสังคมในท้องถิ่นส่งผลให้เกิดการลดลงของพื้นที่ป่าไม้ และอาจก่อให้เกิดผลกระทบด้านลบต่อระบบนิเวศ วิทยานิพนธ์นี้มีวัตถุประสงค์เพื่อทำความเข้าใจกลไกการเปลี่ยนแปลงของพื้นที่ดินทั้งในอดีต ปัจจุบัน และอนาคต เพื่อใช้เป็นข้อมูลเสริมในการวางแผนและอนุรักษ์สิ่งแวดล้อม การศึกษานี้ได้ประยุกต์ใช้เทคนิคระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์เพื่อสร้างแบบจำลองสถานการณ์ในปี ค.ศ. 2021 ยกตัวอย่างเช่น เทคนิค Markov-Cellular Automata (Markov-CA) และ Multi-Layer Perceptron (MLP) จากนั้นแบบจำลองการใช้ที่ดินสำหรับปี ค.ศ. 2030 และ ค.ศ. 2050 ถูกสร้างขึ้นตามความน่าจะเป็นของการเปลี่ยนแปลงจากปี ค.ศ. 2021 ตามสถานการณ์เศรษฐกิจและสังคม ได้แก่ Business as Usual Scenario (BaU) Ecological Protection Scenario (EPS) Pessimistic Development Scenario (PDS) และ Baseline Development Scenario (BDS) จากผลการตรวจสอบแบบจำลองโดยใช้คะแนนสำรวจภาคพื้นดิน 534 จุดในปี ค.ศ. 2021 พบว่าการจำลองแบบ BaU มีความแม่นยำโดยรวมสูงสุดร้อยละ 82.77 โดยมีค่า kappa เท่ากับ 0.7846 ค่า Quantity disagreement เท่ากับ 0.0693 และ ค่า Allocation disagreement เท่ากับ 0.1030 ในขณะที่ PDS และ BDS นั้นมีความแม่นยำต่ำกว่าเมื่อเทียบกับ BaU และ EPS สถานการณ์จำลอง BaU สำหรับปี ค.ศ. 2021 สะท้อนถึงอิทธิพลของการพัฒนาเศรษฐกิจและสังคมในปัจจุบัน การคาดการณ์ของ BaU ในปี ค.ศ. 2050 เผยให้เห็นการลดลงของพื้นที่ป่า โดยที่ถูกแปลงเป็นพื้นที่เกษตรกรรมร้อยละ 6.04 และพื้นที่สิ่งปลูกสร้างร้อยละ 1.59 ในขณะเดียวกันภายในปี ค.ศ. 2050 ร้อยละ 6.04 ของพื้นที่สิ่งปลูกสร้างถูกเปลี่ยนแปลงจากพื้นที่เกษตรกรรมที่มีอยู่ในปี ค.ศ. 2021 ผลลัพธ์ของแบบจำลองถูกแสดงเพื่อเก็บข้อมูลความคิดเห็นในพื้นที่ศึกษาเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงที่ถูกทำนายไว้ และวิจารณ์แผนการจัดการการใช้ที่ดินของแอ่งเชียงใหม่-ลำพูนในอนาคตen_US
Appears in Collections:SCIENCE: Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
620531059_Rachata_Arunsurat.pdf18.78 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy


Items in CMUIR are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.