Page 21 - การประเมินปริมาณโพแทสเซียมในดิน ด้วยเทคนิคเนียร์อินฟราเรด (NIR) The evaluation of Potassium content in soil by Near Infrared.

ห้องสมุดกรมพัฒนาที่ดิน

21

3.1 สมการเทียบมาตรฐานจากกลุ่มตัวอย่างดินทั้งหมดที่ไม่มีการแยกตามปริมาณอนุภาคดินเหนียว

กลุ่มตัวอย่างทั้งหมด จำนวน 1,070 ตัวอย่าง หลังการกำจัดข้อมูลที่มีความผิดปกติออกจากกลุ่มแล้ว
เหลือตัวอย่างจำนวน 829 ตัวอย่าง ทำการปรับแต่งสเปกตรัมเพื่อลดความคลาดเคลื่อนจากการวิเคราะห์ จากนั้น

2
ทำการสร้างสมการคาลิเบรชั่น ผลการวิเคราะห์ทางสถิติด้วย PLSR ของกลุ่ม Calibration set มีค่า R = 0.54,
RMSEE = 39.30 และ RPD = 1.48 (ภาพที่ 2 (a) และตารางที่ 4) ถือว่าสมการคาลิเบรชันดังกล่าว มีประสิทธิภาพ
ไม่เพียงพอ ไม่สามารถใช้เป็นสมการทำนายได้

ในส่วนการทดสอบความถูกต้องของสมการที่สร้างขึ้นด้วยวิธี cross validation นั้น จากผลการวิเคราะห์
2
ทางสถิติด้วย PLSR ของสมการ validation มีค่า R = 0.49, RMSECV = 41.50, RPD = 1.40 และ Bias = 0.18
(ภาพที่ 2 (b) และตารางที่ 5) ทั้งนี้พบว่าทั้งสมการ calibration และสมการ validation มีค่า R , RPD ต่ำ และมี
2
ค่า RMSECV สูง เนื่องจากตัวอย่างดินทั้งหมดได้เก็บรวบรวมจากตัวอย่างดินที่ส่งเข้าวิเคราะห์ในห้องปฏิบัติการ
ซึ่งมีความหลากหลายทั้งในด้านวัตถุต้นกำเนิดของดิน ชนิดของเนื้อดิน การกระจายตัวของอนุภาคดิน การใช้

ประโยชน์ที่ดินและมีการจัดการดินที่แตกต่างกัน ซึ่งปัจจัยต่างๆ ดังกล่าวข้างต้น ล้วนแล้วแต่มีผลต่อการดูดกลืน
แสงและการสะท้อนกลับของแสง ซึ่งส่งผลต่อคุณภาพของข้อมูลสเปกตรัมที่ได้จากการวิเคราะห์ด้วยเทคนิคเนียร์

อินฟราเรด

(a) สมการ Calibration (b) สมการ Validation

ภาพที่ 2 แสดงความสัมพันธ์ของปริมาณโพแทสเซียมในดินที่ได้จากการวิเคราะห์จริงจากกลุ่มตัวอย่างดินทั้งหมด
(a) ความสัมพันธ์ของสมการ Calibration (b) ความสัมพันธ์ของสมการ Validation

3.2 สมการคาลิเบรชันโดยพิจารณาปัจจัยด้านปริมาณอนุภาคดินเหนียว

เพื่อให้สมการคาลิเบรชันที่ได้มีประสิทธิภาพมากที่สุด ผู้วิจัยได้ใช้ปัจจัยด้านปริมาณของอนุภาคดินเหนียว

เข้ามาเกี่ยวข้อง โดยได้แบ่งกลุ่มตัวอย่างที่ศึกษาออกเป็นกลุ่มต่างๆ ตามปริมาณของอนุภาคดินเหนียว