การให้ค่าน้ำหนักและค่าคะแนนทาง GIS

          คนที่ทำงานทางด้าน GIS คงคุ้นเคยกับการหาค่าน้ำหนักและค่าคะแนนเป็นอย่างดี โดยส่วนตัวผมเองได้มีโอกาสทำตอนที่เรียนอยู่ในระดับ ป.โท นั้นคือ การให้ค่าน้ำหนักแบบ PSA (Point Score Analysis) ซึ่งเป็นวิธีการที่ง่ายในการจะกำหนดว่าชั้นข้อมูลหรือปัจจัยตัวไหนมีระดับความสำคัญมากน้อยกว่ากัน โดยการกำหนดเป็นตัวเลขลงไป เช่น 10 (สำคัญมากที่สุด) 9 8 7 … เรียงลำดับความสำคัญน้อยลงไปเรื่อยๆ ซึ่งในชั้นข้อมูลย่อยของแต่ละปัจจัยก็เช่นเดียวกัน โดยผู้เชี่ยวชาญ แต่ละสาขาทั้งดิน น้ำ ป่าไม้ เป็นต้น จะเป็นผู้ช่วยในการให้คะแนน แล้วนำค่าที่ได้มาคูณและบวกกันตามสมการความเหมาะสมทั่วไป

                           M = ∑WR

                    โดยที่ M = ค่าระดับความเหมาะสม
                           W = ค่าน้ำหนัก
                           R = ค่าคะแนนของปัจจัยย่อย

          ก็จะได้แผนที่ที่เรียงตามลำดับความเหมาะสมออกมา แต่ว่าเมื่อไปศึกษางานวิจัยของต่างประเทศหลายๆ งาน พบว่ายังมีการให้ค่าน้ำหนักค่าคะแนนอีก 2 วิธี (จริงๆ แล้วอาจจะมีมากกว่านี้) ที่ใช้สมการและตัวแปรที่ยุ่งยากมากกว่า ส่วนผลการศึกษาทั้ง 3 วิธีนั้น ไม่แน่ใจว่าวิธีไหนเป็นวิธีที่ดีที่สุด สำหรับการประยุกต์ใช้งานทางด้านสาขาต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น การหาพื้นที่เหมาะสมทางการเกษตร พื้นที่เสี่ยงภัยพิบัติ หรือการเลือกขอบเขตการบริการ (ต้องลองศึกษาเปรียบเทียบดู) อีก 2 วิธีที่ว่าคือ SAW (Simple Additive Weighting) กับ AHP (Analytical Hierarchical Process)

          วิธีการของ SAW จะคล้ายกับ PSA เพียงแต่ว่าจะเพิ่มการทำ Normalize กับ Standardize ในส่วนของค่าน้ำหนักและค่าคะแนน เพื่อลดความคลาดเคลื่อนของค่าที่กำหนดไว้แต่แรกให้แคบลง ส่วนวิธีการสุดท้ายคือ AHP ซึ่งเป็นวิธีการที่มีการใช้งานกันอย่างแพร่หลายและมีการยอมรับว่าเป็นวิธีทที่ให้ความถูกต้องของผลการวิเคราะห์มากที่สุด โดยใช้ตาราง Pair wise Comparison Matrix กับสมการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน เพื่อคำนวณให้ได้ค่าน้ำหนักออกมา วันนี้เกริ่นเอาไว้คร่าวๆ ก่อนบล็อคต่อๆ ไป ค่อยเขียนอธิบายเพิ่มเติมครับ