Unmanned Aircraft Systems Technology for Smart Agriculture and Remote Sensing
เทคโนโลยีระบบอากาศยานไร้คนขับเพื่อเกษตรอัจฉริยะและการสำรวจระยะไกล
Course description
Principles of remote sensing and applications of unmanned aircraft systems technology in smart agriculture; agricultural data-acquisition planning; multispectral and thermal imaging and sensing; analysis of vegetation indices, crop health, water stress, disease and anomalies; field mapping and precision agriculture; spraying and agricultural material distribution mission planning; data processing and interpretation; and integration with agricultural information and decision-support systems.
Thai description
หลักการสำรวจระยะไกลและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีระบบอากาศยานไร้คนขับในงานเกษตรอัจฉริยะ การวางแผนเก็บข้อมูลพื้นที่เกษตร การใช้กล้องหลายช่วงคลื่น กล้องถ่ายภาพความร้อน และเซนเซอร์ การวิเคราะห์ดัชนีพืชพรรณ สุขภาพพืช ภาวะความเครียดจากการขาดน้ำ โรคและความผิดปกติของพืช การทำแผนที่แปลงเกษตรและการเกษตรแม่นยำ การวางแผนภารกิจพ่นหรือกระจายวัสดุทางการเกษตร การประมวลผลและแปลผลข้อมูล ตลอดจนการบูรณาการข้อมูลกับระบบสารสนเทศและระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางการเกษตร
Course learning outcomes (CLO)
| CLO | Outcome | PLO |
|---|---|---|
| CLO1 | Apply UAS to smart agriculture | PLO5 |
| CLO2 | Analyse multispectral data and vegetation indices | PLO4 |
| CLO3 | Plan spraying or seeding safely and lawfully | PLO3PLO6 |
Learning modules
1Agricultural drones
Weeks 1–3 · 27 h1 KU
Online (before class) · 12 h
Study the assigned knowledge units in advance, review media and take the module quiz
- Smart agriculture dronesIn development
In class / field · 15 h
Intensive lab and field practice recorded in a lab notebook
2Multispectral data
Weeks 4–6 · 27 h2 KU
Online (before class) · 12 h
Study the assigned knowledge units in advance, review media and take the module quiz
In class / field · 15 h
Intensive lab and field practice recorded in a lab notebook
3Vegetation indices and GIS
Weeks 7–9 · 27 h2 KU
Online (before class) · 12 h
Study the assigned knowledge units in advance, review media and take the module quiz
In class / field · 15 h
Intensive lab and field practice recorded in a lab notebook
4Spraying and seeding
Weeks 10–12 · 27 h2 KU
Online (before class) · 12 h
Study the assigned knowledge units in advance, review media and take the module quiz
In class / field · 15 h
Intensive lab and field practice recorded in a lab notebook
5Spatial decision-making
Weeks 13–15 · 27 h2 KU
Online (before class) · 12 h
Study the assigned knowledge units in advance, review media and take the module quiz
In class / field · 15 h
Intensive lab and field practice recorded in a lab notebook
Assessment (draft)
| Laboratory performance | 50% |
| Reports and lab notebook | 20% |
| Practical examination | 30% |
Knowledge domain
Key references
- Food and Agriculture Organization & International Telecommunication Union. (2018). E-agriculture in action: Drones for agriculture. link
- Lillesand, T., Kiefer, R. W., & Chipman, J. (2015). Remote sensing and image interpretation (7th ed.). Wiley.