Page 11 - การประเมินปริมาณโพแทสเซียมในดิน ด้วยเทคนิคเนียร์อินฟราเรด (NIR) The evaluation of Potassium content in soil by Near Infrared.
P. 11

ห้องสมุดกรมพัฒนาที่ดิน

                                                                                                           11


                                     1.2.2  การถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน (PLSR)

                                             PLSR เป็นเทคนิคการวิเคราะห์หลายตัวแปร (multivariate analysis) ซึ่งเป็น
               เทคนิคในการลดจำนวนตัวแปรเทคนิคหนึ่งเช่นเดียวกับวิธี PCR แต่ PLSR เป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลสเปกตรัม

               โดยการนำข้อมูลตัวแปรตาม (Y) เข้ามาร่วมในการสร้างตัวแปรใหม่ หรือกล่าวได้ว่าการจัดกลุ่มของตัวแปรอิสระจะ

               แปรผันตามค่าตัวแปรตาม วัตถุประสงค์ของ PLSR คือต้องการลดจำนวนข้อมูลสเปกตรัมให้ได้เฉพาะข้อมูล
               สเปกตรัมที่มีความสำคัญกับค่าทางเคมีเท่านั้น ที่จะถูกนำมาใช้ในการทำนายค่าทางเคมี เพื่อสามารถประเมินค่า

               ทางเคมีได้ถูกต้องมากขึ้น และเนื่องจากการสร้างสมการ PLSR โดยใช้ความยาวคลื่นทั้งหมด เป็นการนำข้อมูล
               ทั้งหมดของความยาวคลื่นมาใช้ในการทำนายค่าคุณภาพ ซึ่งอาจใช้ช่วงที่ไม่มีความสัมพันธ์กับข้อมูลที่ต้องการ

               ทำนาย (non-informative region)


                             ประสิทธิภาพของสมการทำนายที่สร้างขึ้นควรพิจารณาจากระดับความสัมพันธ์ของตัวแปรอิสระ

               (X) และตัวแปรตาม (Y) โดยวัดจากค่าสหสัมพันธ (correlation; R ) ซึ่งมีค่าระหว่าง -1 ถึง 1 ซึ่งแนวทางการแปร
                                                                      2
               ความหมายแสดงดังตารางที่ 1 และพิจารณาความน่าเชื่อถือของการประมาณค่าของสมการจากค่าความ

               คลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ยจากการทำนายด้วยตัวอย่างกลุ่มสร้างสมการ (root mean square error of

               calibration; RMSEC) ซึ่งจะต้องมีค่าต่ำๆ
                                               2
                             ถ้ามีความสัมพันธ์ (R ) สูง ค่าความคลาดเคลื่อนในการวิเคราะห์ (SEC) และค่าความคลาดเคลื่อน
               ในการประเมิน (ESP) ต่ำ หมายถึงสามารถตอบสนองได้ดี หรือโดยสามารถพิจารณาสมการตามแนวทางการ

               อธิบายความหมายของสมการคาลิเบรชันด้วยค่า R (ตารางที่ 1)
               ตารางที่ 1 แนวทางการแปลความหมายค่าสหสัมพันธ์ (R); (Williams, 2007)


                      ค่า R            ค่า R                              ความหมาย
                                           2
                ± 0.5              ถึง 0.25       ไม่ควรนำมาใช้ในการทำนาย (not usable)
                ± 0.51 – 0.70      0.26 – 0.49    ไม่ดี ไม่สามารถใช้เป็นสมการทำนายได้ (poor correlation)

                ± 0.71 – 0.80      0.50 – 0.64    สามารถใช้ในการคัดเลือกเบื้องต้นได้ (rough screening)

                ± 0.81 – 0.90      0.66 – 0.81    สามารถใช้ในการคัดเลือก หรือตรวจคุณภาพบางอย่างได้ (screening)
                ± 0.91 – 0.95      0.83 – 0.90    สามารถใช้ได้ในงานหลายประเภท รวมทั้งการทำนายเพื่องานวิจัยและ

                                                  งานทั่วไป แต่ต้องใช้ด้วยความระมัดระวัง
                ± 0.96 – 0.98      0.92 – 0.96    สามารถใช้ได้ในงานหลายประเภท รวมทั้งงานประกันคุณภาพ

                                                  (quality assurance)

                ± 0.99 ขึ้นไป      0.98 ขึ้นไป    สามารถใช้ได้ดีมากในงานทุกประเภท (any application)
   6   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16