DRT 457 · 3(1-4-4) · ชั้นปี/ภาค 2/1

เทคโนโลยีระบบอากาศยานไร้คนขับเพื่อเกษตรอัจฉริยะและการสำรวจระยะไกล

Unmanned Aircraft Systems Technology for Smart Agriculture and Remote Sensing

ความคืบหน้า
ชั่วโมงตามการออกแบบ: 135 ชม. (ออนไลน์/ศึกษาด้วยตนเอง 60 · ในชั้นเรียน/ปฏิบัติ 75)

คำอธิบายรายวิชา

หลักการสำรวจระยะไกลและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีระบบอากาศยานไร้คนขับในงานเกษตรอัจฉริยะ การวางแผนเก็บข้อมูลพื้นที่เกษตร การใช้กล้องหลายช่วงคลื่น กล้องถ่ายภาพความร้อน และเซนเซอร์ การวิเคราะห์ดัชนีพืชพรรณ สุขภาพพืช ภาวะความเครียดจากการขาดน้ำ โรคและความผิดปกติของพืช การทำแผนที่แปลงเกษตรและการเกษตรแม่นยำ การวางแผนภารกิจพ่นหรือกระจายวัสดุทางการเกษตร การประมวลผลและแปลผลข้อมูล ตลอดจนการบูรณาการข้อมูลกับระบบสารสนเทศและระบบสนับสนุนการตัดสินใจทางการเกษตร

คำอธิบายภาษาอังกฤษ

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.

ที่มาคำอธิบาย: เล่มร่างหลักสูตร (25 ก.ย. 2569)

ผลลัพธ์การเรียนรู้ระดับรายวิชา (CLO)

CLOผลลัพธ์การเรียนรู้PLO
CLO1ประยุกต์ UAS ในเกษตรอัจฉริยะPLO5
CLO2วิเคราะห์ข้อมูลหลายช่วงคลื่นและดัชนีพืชPLO4
CLO3วางแผนการพ่นหรือหว่านอย่างปลอดภัยและถูกกฎหมายPLO3PLO6

โมดูลการเรียนรู้

1โดรนเกษตร
สัปดาห์ 1–3 · 27 ชม.
1 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 12 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการเข้มข้นในแล็บและภาคสนาม บันทึกผลลงสมุดปฏิบัติการ

หลักฐานการเรียนรู้: สมุดปฏิบัติการที่อาจารย์ลงนาม

2ข้อมูลหลายช่วงคลื่น
สัปดาห์ 4–6 · 27 ชม.
2 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 12 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการเข้มข้นในแล็บและภาคสนาม บันทึกผลลงสมุดปฏิบัติการ

หลักฐานการเรียนรู้: สมุดปฏิบัติการที่อาจารย์ลงนาม

3ดัชนีพืชและ GIS
สัปดาห์ 7–9 · 27 ชม.
2 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 12 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการเข้มข้นในแล็บและภาคสนาม บันทึกผลลงสมุดปฏิบัติการ

หลักฐานการเรียนรู้: สมุดปฏิบัติการที่อาจารย์ลงนาม

4การพ่นและหว่าน
สัปดาห์ 10–12 · 27 ชม.
2 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 12 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการเข้มข้นในแล็บและภาคสนาม บันทึกผลลงสมุดปฏิบัติการ

หลักฐานการเรียนรู้: สมุดปฏิบัติการที่อาจารย์ลงนาม

5การตัดสินใจเชิงพื้นที่
สัปดาห์ 13–15 · 27 ชม.
2 KU

ออนไลน์ (ก่อนเข้าชั้น) · 12 ชม.

ศึกษาหน่วยความรู้ที่กำหนดล่วงหน้า ดูสื่อประกอบ และทำ quiz ประจำโมดูล

ในชั้นเรียน / ภาคสนาม · 15 ชม.

ปฏิบัติการเข้มข้นในแล็บและภาคสนาม บันทึกผลลงสมุดปฏิบัติการ

หลักฐานการเรียนรู้: สมุดปฏิบัติการที่อาจารย์ลงนาม

การวัดและประเมินผล (ร่าง)

สมรรถนะการปฏิบัติการ50%
รายงานและสมุดปฏิบัติการ20%
สอบปฏิบัติ30%

โดเมนความรู้

แหล่งอ้างอิงหลัก

  1. Food and Agriculture Organization & International Telecommunication Union. (2018). E-agriculture in action: Drones for agriculture. link
  2. Lillesand, T., Kiefer, R. W., & Chipman, J. (2015). Remote sensing and image interpretation (7th ed.). Wiley.