Page 17 - การประเมินปริมาณโพแทสเซียมในดิน ด้วยเทคนิคเนียร์อินฟราเรด (NIR) The evaluation of Potassium content in soil by Near Infrared.

ห้องสมุดกรมพัฒนาที่ดิน

17

เลือกกลุ่มตัวอย่าง 5% ใหม่อีกครั้ง ทำเช่นนี้ จนหมดชุดตัวอย่าง เมื่อกระบวนการจบ ทุกตัวอย่างจะผ่านการถูก

นำมาใช้เป็นชุดสร้างสมการทำนาย และทดสอบความถูกต้องของสมการทั้งหมด
4.1 การสร้างสมการทำนาย (Calibration)

นำข้อมูลค่าการดูดกลืนแสงจากสเปกตรัมเนียร์อินฟราเรดของตัวอย่างดินที่วัดได้จากเครื่อง FT-NIR

spectrometer มาหาความสัมพันธ์กับปริมาณโพแทสเซียมที่วัดด้วยด้วยวิธีมาตรฐานในห้องปฏิบัติการ ซึ่งเป็นการ
วิเคราะห์ความสัมพันธ์ของค่าการดูดกลืนแสงจากสเปกตรัมที่ได้กับค่าจริงทางเคมี โดยการสร้างสมการเทียบ

มาตรฐาน ประกอบด้วยขั้นตอนการวิเคราะห์และการพิจารณาข้อมูลที่ผิดปกติ เป็นการกำจัดข้อมูลที่มีความ
ผิดปกติออกจากกลุ่ม (outlier) จากข้อมูลสเปคตรัมของทุกตัวอย่าง จากนั้นทำการปรับแต่งสเปกตรัมเพื่อเป็นการ

ลดอิทธิพลของตัวอย่างวิเคราะห์ เช่น การซ้อนทับกันของแถบการดูดกลืนแสงขององค์ประกอบทางเคมีอื่นๆ ของ

ตัวอย่าง ซึ่งเป็นปัจจัยที่ทำให้สเปคตรัมแตกต่างกัน โดยการจัดการทางคณิตศาตร์ด้วยวิธีทางเคโมเมตริก
(Chemometric) แบบต่างๆ ได้แก่ First Derivative, Standard Normal Variant (SNV), Multiplicative

Scattering Correction และ First Derivative + Standard Normal Variant (SNV), จากนั้นทำการสร้างสมการ
คาลิเบรชั่น โดยใช้เทคนิค Partial Least Square Regression (PLSR) เปรียบเทียบสมการที่สร้างขึ้นโดยพิจารณา

2
เลือกสมการทำนายที่ดีที่สุด พิจารณาจากค่าสหสัมพันธ์ของสมการ (R ) ควรมีค่าเข้าใกล้ 1 ค่าความคลาดเคลื่อน
จากการทำนายด้วยตัวอย่างกลุ่มสร้างสมการ (RMSEE) และค่าความแตกต่างระหว่างค่าที่ทำนายได้จากสมการกับ
ค่าทางเคมีที่วิเคราะห์ได้จริง (bias) ควรมีค่าต่ำ และควรมีค่าความแม่นยำในการทำนาย (RPD) สูงเพื่อให้ได้สมการ

ที่ดีที่สุดสำหรับการทำนายปริมาณโพแทสเซียมในดิน

4.2 การทดสอบความถูกต้องของสมการที่สร้างขึ้น (validation)
เพื่อเป็นการยืนยันความถูกต้องและความเหมาะสมของสมการคาลิเบรชันในการทำนายปริมาณ

โพแทสเซียมในดินด้วยเทคนิคเนียร์อินฟราเรดที่ได้พัฒนาขึ้น ในการนำมาใช้ทดแทนหรือวิเคราะห์ร่วม/ควบคู่กับ
การวิเคราะห์ตัวอย่างในห้องปฏิบัติการวิธีเดิม โดยทำการเปรียบเทียบค่าทำนายกับค่าที่วัดได้จากวิธีมาตรฐานด้วย

วิธีการตรวจสอบแบบ cross validation (การตัดตัวอย่างออกทีละกลุ่ม กลุ่มละ 5% เพื่อใช้เป็นชุดทดสอบความ

ถูกต้องของสมการ และใช้กลุ่มตัวอย่างที่เหลือเป็นชุดสร้างสมการทำนาย) เป็นการนำสเปกตรัมของตัวอย่างที่
ทราบค่าทางเคมีแล้ว มาทำนายด้วยสมการที่สร้างขึ้น จากนั้นประเมินความถูกต้องแม่นยำของสมการที่สร้างขึ้น

โดยการพิจารณาจาก ค่าความคลาดเคลื่อนจากการทำนาย (root mean square error of cross validation:
RMSECV) และค่าความแตกต่างระหว่างค่าที่ได้จากการทำนายด้วยสมการที่สร้างขึ้นกับข้อมูลที่ได้จากการ

วิเคราะห์ด้วยวิธีทางเคมี (RPD) ถ้าข้อมูลที่ได้จากวิธีทั้งสองมีค่าไม่แตกต่างกัน แสดงว่าสมการที่สร้างขึ้นมี

ประสิทธิภาพและความแม่นยำสูง