การประยุกต์ image processing และ machine learning ในการตรวจหา Euglenoid เพื่อประเมินคุณภาพน้ำในแหล่งน้ำนิ่ง

ชื่อนักเรียนผู้จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์

จิรวัฒน์ อมรโอภาสเสถียร, รวิทย์ ผ่านภูวงษ์, กันต์ธร ไข่มุกข์

อาจารย์ที่ปรึกษาโครงงานวิทยาศาสตร์

ธัญญรัตน์ ดำเกาะ

โรงเรียนที่กำกับดูแลโครงงานวิทยาศาสตร์

โรงเรียนมหิดลวิทยานุสรณ์

ปีที่จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์

พ.ศ. 2565

บทคัดย่อโครงงานวิทยาศาสตร์

แม้การวัดคุณภาพน้ำจะนิยมใช้วิธีทางเคมี แต่การเปลี่ยนแปลงของสารเคมีในแหล่งน้ำเกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็ว ทำให้มีโอกาสวัดได้ค่าที่ไม่ตรงกับความเป็นจริงและสารเคมีที่ใช้มีโอกาสปนเปื้อนสิ่งแวดล้อมทำให้เกิดอันตราย อีกทั้งยังมีราคาสูง จึงเกิดแนวคิดในการใช้ phytoplankton ซึ่งเป็น bioindicator ที่อยู่ในแหล่งน้ำนั้นในการประเมินคุณภาพน้ำ โดยใช้ข้อมูลการบ่งชี้คุณภาพน้ำโดยแพลงก์ตอนเทียบวัดเป็น AARL-PP score ออกแบบโดยยุวดี พีรพรพิศาลและคณะ (2550) ประยุกต์กับการใช้ image processing เพื่อช่วยในการระบุ phytoplankton ในกลุ่ม Euglenoid ซึ่งเป็นตัวระบุคุณภาพน้ำเป็นหลัก เนื่องจากสิ่งมีชีวิตในกลุ่มนี้เทียบค่า AARL-PP อยู่ในกลุ่มคะแนนสูงสุดซึ่งเท่ากับ 10 ดังนั้นแหล่งน้ำที่พบ Euglenoid เป็นส่วนใหญ่จึงระบุได้ว่าเป็นแหล่งน้ำคุณภาพไม่ดีมาก (hypereutrophic status) นอกจากนี้สิ่งมีชีวิตกลุ่ม Euglenoid มีลักษณะรูปร่างที่ไม่คงตัวและหลากหลายซึ่งยากต่อการระบุชนิดสิ่งมีชีวิต ผู้วิจัยจึงสร้างโปรแกรมเพื่อช่วยในการตรวจหา Euglenoid ได้อย่างแม่นยำ