ระบบเฝ้าสังเกตและวิเคราะห์การเจริญเติบโตของอ้อยโดยใช้โดรนสังเกตการณ์Monitoring and Analysis System of Sugarcane Growth Using Observation Drone

อ้อยจัดเป็นพืชเศรษฐกิจที่สำคัญชนิดหนึ่งของประเทศไทย และสามารถนำไปใช้เป็นวัตถุดิบสำหรับอุตสาหกรรมน้ำตาล การสำรวจแปลงอ้อยจะทำให้ทราบถึงการเปลี่ยนแปลงของต้นอ้อยในแปลงอ้อย ดังนั้นจึงมีการใช้โดรนสังเกตการณ์ติดกล้องเพื่อทำการสำรวจแปลงอ้อยในบริเวณที่เข้าถึงได้ยาก งานวิจัยนี้พัฒนาขึ้นเพื่อถ่ายภาพและวิเคราะห์ภาพของแปลงอ้อยที่ครอบคลุมพื้นที่กว้างซึ่งการสังเกตด้วยตาเปล่าอาจทำได้ยากและไม่ทั่วถึง ระบบที่พัฒนาขึ้นประกอบด้วยสองส่วนคือส่วนหน้าและส่วนหลัง สำหรับส่วนหน้าจะเป็นเว็บแอปพลิเคชันบนสมาร์ทโฟนสำหรับเป็นส่วนต่อประสานกับผู้ใช้ ซึ่งใช้ในการรับภาพถ่ายจากโดรนและแสดงผลการวิเคราะห์การประมวลผลภาพ โดยจะรับส่งข้อมูลและภาพกับส่วนหลังผ่านทาง Firebase Realtime Database และ Firebase Cloud Storage ในส่วนหลังจะประกอบด้วยโปรแกรมคำนวณโดยใช้ MATLAB บนเครื่องเซิร์ฟเวอร์และที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ของ Firebase โมเดลสี HSV และ YCbCr รวมทั้งอัลกอริทึม Otsu Thresholding ถูกใช้สำหรับการประมวลผลภาพดิจิทัล จากนั้นใช้สคริปต์ Isgreen สำหรับการแยกสีเพื่อคำนวณเปอร์เซ็นต์ของสีเขียวของภาพแปลงอ้อย ผลลัพธ์ที่ได้จะแสดงเป็นกราฟบนหน้าเว็บแอปพลิเคชัน ซึ่งผลการวิเคราะห์นี้จะช่วยให้ผู้ใช้หรือเกษตรกรสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับเวลาที่เหมาะสมที่จะเก็บเกี่ยวต้นอ้อยได้ จากการทดสอบการทำงานของเว็บแอปพลิเคชันพบว่าสามารถทำงานได้อย่างถูกต้องคิดเป็นร้อยละ 98.46 และจากการทดสอบการประมวลผลภาพผ่านโปรแกรม MATLAB โดยใช้ชุดข้อมูลปกติและไม่ปกติ (โดยการหมุนภาพ) พบว่าโปรแกรมสามารถแยกชนิดของพืชได้อย่างถูกต้องคิดเป็นร้อยละ 98.89 และ 93.85 ตามลำดับSugarcane is one of the important economic crops of Thailand and generally used as a raw material for sugar industry. The survey of sugarcane field indicates the changes of sugarcane plants in sugarcane field. Therefore, the observation drone with camera is used for survey sugarcane field in hard-to-reach areas. This research is developed to take and analyze images of sugarcane field covering a wide area that cannot be observed thoroughly. The developed system consists of two parts: front-end part and backend part. The front-end part contains a web application on smartphone for user interface which is used to take the images from drone and show the results of image processing analysis. Data and images are transferred to the back-end part via Firebase Realtime Database and Firebase Cloud Storage. The back-end part includes a computational program using MATLAB on server and data storage on Firebase Cloud. HSV and YCbCr color models and also Otsu Thresholding algorithm are used for digital image processing. Then Isgreen script is used for color separation to calculate the percentage of a green color of sugarcane field images. The results are displayed in graph on the web application. These help users or farmers make a decision about the right time for harvesting sugarcane. From the functional test of the web application, it was found that 98.46% of the test was correct. Moreover, based on the image processing test via MATLAB using normal and non-normal data sets (by rotating the images), it was found that the program was able to correctly distinguish 98.89% and 93.85% of the plant species respectively