กรมพัฒนาที่ดินกับการใช้ Data science ในการดูแลเกษตรกรอย่างใกล้ชิด
ด้วยเป้าหมายในการพัฒนาชีวิตและความเป็นอยู่ของเกษตรกร เพื่อให้เกษตรกรได้รู้จักและเข้าใจดินในพื้นที่ของตนเอง ผ่านคำแนะนำในการจัดการดินที่เหมาะสมและรวดเร็วโดยอาศัยความเชี่ยวชาญของบุคคลากรจากกรมพัฒนาที่ดิน เพื่อให้บรรลุผลดังกล่าวทางกรมฯ จึงเปิดรับเกษตรกรที่สนใจหรือต้องการรับความช่วยเหลือผ่านโครงการที่ชื่อว่า “บัตรดินดี”
บัตรดินดี: บัตรประจำตัวแปลงเกษตร
บัตรดินดี หรือชื่อเต็มๆ ว่า “โครงการบริหารจัดการดินเชิงรุกแก่เกษตรกรรายแปลงผ่านบัตรดินดี” เป็นโครงการที่มีวัตถุประสงค์เพื่อดูแลเกษตรกรผู้ถือบัตรดินดี ให้ได้รับการบริการด้านดินอย่างใกล้ชิด ประมวลผลปัญหาการเกษตรในเบื้องต้น พร้อมทั้งให้คำแนะนำการจัดการดิน
โดยกรมพัฒนาที่ดินได้มีการรวบรวมคลังข้อมูลดินของเกษตรกรผู้เข้าร่วมโครงการอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้เกิดการจัดการข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบดิจิทัลที่มีประสิทธิภาพ ในการนี้ทางกรมพัฒนาที่ดินได้ร่วมมือกับ GBDi เพื่อเสริมสร้างการใช้ประโยชน์และวิเคราะห์ข้อมูลที่เกี่ยวข้องในรูปแบบของ Dashboard เพื่อให้เข้าใจลักษณะข้อมูลของโครงการดังกล่าว
และสามารถนำข้อมูลเชิงลึกที่ได้จากการวิเคราะห์ไปประยุกต์ใช้สำหรับการวางแผน ต่อยอดให้เกิดประโยชน์สูงสุดแก่เกษตรกรและหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง ข้อมูลเพิ่มเติมหรือสนใจสมัครสมาชิกบัตรดินดี
รูปที่ 1 ตัวอย่างหน้าจอแสดงผลภาพรวมบัตรดินดี
รูปที่ 2 ตัวอย่างหน้าจอแสดงผลภาพรวมเกษตรกรผู้ถือบัตรดินดีในพื้นที่จังหวัดเชียงใหม่
ในเบื้องต้นทางกรมพัฒนาที่ดินได้ส่งชุดข้อมูลจำนวน 143,034 ราย เพื่อนำมาวิเคราะห์ในด้านต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นเรื่องของภาพรวมของผู้ถือบัตรดินดี รูปที่ 1 แสดง Dashboard ที่ทำให้เราสามารถสรุปได้ว่าพื้นที่ที่สนใจมีจำนวนสมาชิกผู้ถือบัตรดินดี และจำนวนสมาชิกที่ได้รับคำแนะนำด้านการจัดการดินเป็นจำนวนเท่าใด กระจายในพื้นที่ใดบ้าง พืชที่นิยมปลูก 10 อันดับแรกคือพืชชนิดใดบ้าง
รวมถึงมีการแสดงขนาดแปลง และกลุ่มชุดดิน รวมทั้งมีการแสดงจำนวนการเป็นสมาชิกโครงการอื่น ๆ ของสมาชิกผู้ถือบัตรดินดี นอกจากนี้ยังสามารถดูรายละเอียดแต่ละพื้นที่โดยเลือกพื้นที่จังหวัดที่ต้องการในแผนที่ได้ดังรูปที่ 2 ซึ่งเป็นข้อมูลบัตรดินดีในพื้นที่จังหวัดเชียงใหม่ หน้าจอการแสดงผลอื่น ๆ ก็จะแสดงผลที่สอดคล้องกับพื้นที่ที่เลือก
ภาพที่ 3 ตัวอย่างหน้าจอแสดงผลการจัดการ
ในส่วนของการจัดการที่มีการดำเนินการสามารถสรุปในแต่ละพื้นที่จังหวัดดังรูปที่ 3 จากข้อมูลที่ได้มีการรวบรวมมานั้น การปลูกพืชปุ๋ยสดเป็นวิธีการจัดการที่มีการใช้มากที่สุด รองลงมาคือการไถพรวนตามแนวระดับ และการสร้างบ่อน้ำในไร่นา/สระน้ำ/บ่อเก็บน้ำ ตามลำดับ จังหวัดที่มีการใช้วิธีการจัดการมากที่สุด 3 อันดับแรก ได้แก่ สุรินทร์ เชียงราย และ น่าน ตามลำดับ
นอกจากนี้ยังสามารถเลือกดูข้อมูลจากวิธีการจัดการได้ โดยเลือกวิธีการจากตารางด้านขวา เพื่อดูว่า การจัดการดังกล่าวพบในจังหวัดต่าง ๆ เท่าไร ตัวอย่างเช่น จังหวัดที่มีการปลูกพืชปุ๋ยสด 3 อันดับแรก ได้แก่ สุรินทร์ เชียงราย และนครราชสีมา ตามลำดับ
รูปที่ 4 ตัวอย่างหน้าจอแสดงผลปัญหาที่พบ
รูปที่ 4 แสดงปัญหาที่พบในแต่ละจังหวัด โดยแบ่งเป็น 2 ส่วนหลัก ได้แก่ ปัญหาดิน และปัญหาน้ำ พบว่า ปัญหาดินที่เกิดมากที่สุดคือดินกรดที่มีการพบสูงถึงกว่า 46% ส่วนปัญหาน้ำที่พบมากที่สุดคือปัญหาขาดแคลนน้ำ นอกจากนี้ยังสามารถดูปัญหาดินและปัญหาน้ำที่พบในแต่ละจังหวัดโดยเลือกจังหวัดในแผนที่ แผนภูมิรูปวงกลมจะถูกปรับให้สอดคล้องกับจังหวัดที่เลือก
รูปที่ 5 ตัวอย่างหน้าจอแสดงผลเกี่ยวกับผลการวิเคราะห์ดินจากชุดตรวจสอบดินภาคสนาม
รูปที่ 6 ตัวอย่างหน้าจอแสดงผลเกี่ยวกับผลการวิเคราะห์ดินจากห้องปฏิบัติการ
ผลการวิเคราะห์ดินจากชุดตรวจสอบดินสามารถแบ่งได้เป็น 2 ส่วน คือ ผลการวิเคราะห์ดินจากชุดตรวจสอบดินภาคสนามแสดงดังรูปที่ 5 และผลการวิเคราะห์ดินจากห้องปฏิบัติการดังรูปที่ 6
รูปที่ 7 ตัวอย่างหน้าจอแสดงผลพืชที่นิยมปลูกและผลผลิตสูงสุด
พืช 10 อันดับแรกที่ได้รับความนิยมในการปลูก รวมถึงพืช 10 อันดับแรกที่ให้ผลผลิตสูงสุด แสดงดังรูปที่ 7 นอกจากนี้ยังมีการวิเคราะห์ B/C Ratio (Benefit Cost Ratio) ซึ่งเป็นอัตราส่วนผลตอบแทนต่อต้นทุน หากค่า B/C Ratio มากกว่า 1 แสดงว่าผลตอบแทนที่ได้คุ้มค่ากับการทุน การวัดค่า B/C Ratio ของพืช 10 อันดับแรกที่นิยมปลูก พบว่ามีค่ามากกว่า 1 ทั้งก่อนและหลังจากการได้รับคำแนะนำ
เมื่อเทียบอัตราส่วนผลตอบแทนต่อต้นทุนก่อนและหลัง จะเห็นทิศทางการเพิ่มขึ้นหรือลดลงของค่า B/C Ratio ถึงแม้ว่าผลผลิตของพืชทุกชนิดจะเพิ่มขึ้น แต่เมื่อวิเคราะห์เปรียบเทียบค่า B/C Ratio ก่อนและหลัง พบว่าบางพืชมีผลกำไรที่ลดลง ซึ่งทางกรมพัฒนาที่ดินสามารถนำผลการวิเคราะห์นี้ไปทำการปรับปรุงแนวทางการจัดการเพื่อส่งเสริมการเพิ่มกำไรให้แก่เกษตรกรต่อไป
Dashboard นี้จะช่วยให้เราเห็นมุมมองเชิงลึกของชุดข้อมูล และนำไปสู่การใช้ข้อมูลเป็นส่วนช่วยในการตัดสินใจเพื่อให้เกิดประโยชน์สูงสุดตามเป้าหมายในการพัฒนาชีวิตและความเป็นอยู่ของเกษตรกรโดยใช้ Big Data เข้ามามีส่วนช่วยในการจัดการ ในอนาคตคาดว่าจะเพิ่มส่วนของการวิเคราะห์แนวโน้มและปัจจัยเพื่อให้สามารถทำนายผลผลิตในอนาคตจากฐานข้อมูลที่มีอยู่ได้
เนื้อหาโดย ขวัญศิริ ศิริมังคลา
ตรวจทานและปรับปรุงโดย ดวงใจ จิตคงชื่น
- 17
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2024 Blockdit
