แผนที่การใช้ประโยชน์ที่ดินเป็นข้อมูลที่มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการวางแผน
เพื่อบริหารและจัดการข้อมูลเชิงพื้นที่ ในอดีตการจัดทำแผนที่การใช้ประโยชน์ที่ดิน
อาศัยการแปลภาพถ่ายด้วยสายตา แต่ปัจจุบันมีการนำวิธีการประมวลผลข้อมูล
ภาพถ่ายจากดาวเทียมไปใช้อย่างแพร่หลาย วิธีการประมวลผลข้อมูลดังกล่าวมีด้วยกัน
หลายวิธี การวิจัยครั้งนี้จึงมีวัตถุประสงค์ในการจำแนกประเภทการใช้ประโยชน์ที่ดิน
ด้วยวิธีการจำแนกข้อมูลแบบควบคุมและไม่ควบคุมและทดสอบสอบประสิทธิภาพ
ของวิธีการจำแนกประเภทข้อมูลแต่ละวิธี โดยทำการเปรียบเทียบผลการจำแนก
ประเภทการใช้ประโยชน์ที่ดินด้วยวิธีวิธีการจำแนกแบบจัดกลุ่มโดยเรียงลำดับ เทคนิค
การวิเคราะห์ข้อมูลให้เป็นระบบเดียวกันแบบทำซํ้า การประยุกต์ทฤษฎีฟัซซีเซต
วิธีการจำแนกแบบระยะทางสั้นที่สุด วิธีการจำแนกแบบสี่เหลี่ยมคู่ขนาน วิธีการ
จำแนกแบบความน่าจะเป็นสูงสุดและวิธีโครงข่ายใยประสาทเทียม เทียบกับผลจาก
การจำแนกที่ได้จากการตีความภาพถ่ายจากดาวเทียมด้วยสายตา ผลการวิจัย พบว่า
ผลจากการจำแนกประเภทข้อมูลด้วยวิธีโครงข่ายใยประสาทเทียมมีความใกล้เคียงกับ
ผลผลจากการจำแนกที่ได้จากการตีความภาพถ่ายจากดาวเทียมด้วยสายตามากที่สุด
โดยมีค่าสัมประสิทธิ์แคปปาเท่ากับ 0.27
Land use and land cover maps were
essential data for resources planning and
development. In the past, the visual
interpretation was mainly used in land use
classification, nowadays, digital image
processing played an important role and
widely used. However, there were many
types of image processing to classify land
use. This research was conducted with
objectives of classifying the land use by using
supervised and unsupervised classification,
the efficiency of which was tested by
comparison. The results of land use
classification by K-means clustering, ISODATA
clustering, Fuzzy clustering, Minimum
Distance clustering, Paralellepiped technique,
Maximum Likelihood, and Neural Network
were compared with the results of land
us classification analyzed by visual
interpretation. The research results showed
the consistency of the data classification
by means of Neural Network clustering and
visual interpretation at the highest level of
kappa coefficient (k = 0.27).