คณะเทคโนโลยีทางทะเล - BUU Marine Technology

25/08/2026

🤖 101
สัปดาห์ที่ 4 : เมื่อ Remote Sensing เจอกับ AI
“คอมพิวเตอร์รู้ได้อย่างไรว่า...ตรงไหนคือหญ้าทะเล?”
🌊 เรื่องเล่าชาวเทคโนทะเล

ลองนึกภาพว่า...

เรามีภาพดาวเทียมของชายฝั่งขนาด หลายร้อยตารางกิโลเมตร

และอยากรู้ว่า

🌱 ตรงไหนคือหญ้าทะเล?
🪸 ตรงไหนคือปะการัง?
🏖️ ตรงไหนคือทราย?
🌊 ตรงไหนคือน้ำขุ่น?

ถ้าให้นักวิจัยนั่งดูทีละจุดแล้วจำแนกด้วยตัวเอง...

คงใช้เวลานานมาก

นี่คือจุดที่ AI เข้ามาช่วยครับ

🛰️ + 🤖
Remote Sensing + AI

Remote Sensing ทำหน้าที่

“เก็บข้อมูลจากพื้นที่กว้าง”

ส่วน AI ช่วย

“ค้นหารูปแบบจากข้อมูลจำนวนมาก”

เมื่อนำสองเทคโนโลยีมารวมกัน เราสามารถวิเคราะห์ภาพดาวเทียมจำนวนมากได้รวดเร็วขึ้น และช่วยสร้างแผนที่ทรัพยากรทางทะเลได้

👀 แล้ว AI รู้ได้อย่างไรว่า “นี่คือหญ้าทะเล”?

คำตอบคือ...

AI ต้อง “เรียนรู้” จากตัวอย่าง

สมมติว่าเรามีข้อมูลที่นักวิจัยตรวจสอบแล้วว่า

🌱 จุดนี้ = หญ้าทะเล
🪸 จุดนี้ = ปะการัง
🏖️ จุดนี้ = ทราย
🌊 จุดนี้ = น้ำ

ข้อมูลเหล่านี้เรียกว่า Training Data

จากนั้นเรานำข้อมูลเหล่านี้ให้ Machine Learning Algorithm เรียนรู้ว่า

หญ้าทะเลมีรูปแบบของสัญญาณจากหลายช่วงคลื่นอย่างไร?

ปะการังมีลักษณะสัญญาณแตกต่างจากทรายอย่างไร?

เมื่อเรียนรู้แล้ว AI ก็สามารถนำสิ่งที่เรียนรู้ไปทำนายพื้นที่อื่นที่ยังไม่เคยตรวจสอบได้

🧠 AI ไม่ได้ดูแค่ “สี”

นี่เป็นประเด็นที่น่าสนใจมากครับ

ถ้าเราเห็นภาพดาวเทียม เราอาจคิดว่า AI กำลังดูว่า

“ตรงนี้สีเขียว → น่าจะเป็นหญ้าทะเล”

แต่จริง ๆ แล้ว AI สามารถใช้ข้อมูลได้มากกว่านั้น เช่น

🌈 Spectral Information
ข้อมูลจากหลายช่วงคลื่น

📍 ตำแหน่ง
พื้นที่อยู่บริเวณไหน

🔲 Spatial Pattern
ลักษณะของพื้นที่รอบ ๆ

📅 เวลา
พื้นที่นั้นเปลี่ยนแปลงอย่างไรตามเวลา

และบางงานอาจรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น

🛰️ Satellite
🚁 UAV
🌊 Environmental Data
🗺️ GIS
🤿 Field Survey

🌱 ตัวอย่างง่าย ๆ : ทำแผนที่หญ้าทะเล

ลองดูขั้นตอนแบบชาวเทคโนทะเล

1️⃣ เก็บข้อมูล

🛰️ ภาพ Sentinel-2
🚁 ภาพโดรน
🤿 ข้อมูลสำรวจภาคสนาม

⬇️

2️⃣ สร้างข้อมูลตัวอย่าง

นักวิจัยบอก AI ว่า

“พื้นที่เหล่านี้คือหญ้าทะเล”

“พื้นที่เหล่านี้ไม่ใช่หญ้าทะเล”

⬇️

3️⃣ AI เรียนรู้

🤖 Machine Learning
หรือ
🧠 Deep Learning

เรียนรู้รูปแบบจากข้อมูล

⬇️

4️⃣ วิเคราะห์พื้นที่

AI นำสิ่งที่เรียนรู้ไปวิเคราะห์ภาพพื้นที่ขนาดใหญ่

⬇️

5️⃣ ได้ผลลัพธ์

🗺️ แผนที่การกระจายตัวของหญ้าทะเล

🤖 Machine Learning กับ Deep Learning ต่างกันอย่างไร?

ไม่ต้องจำยากครับ

Machine Learning

ให้ข้อมูล + คุณลักษณะที่เราสนใจ → ให้โมเดลเรียนรู้

เช่น

Spectral bands → ML → Seagrass / Coral / Sand

ส่วน

Deep Learning

เป็นแนวทางหนึ่งของ Machine Learning ที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมหลายชั้น และสามารถเรียนรู้คุณลักษณะที่ซับซ้อนจากข้อมูลได้

เช่น

Satellite Image → Deep Learning → Marine Habitat Map

⚠️ แต่ AI ไม่ได้แปลว่า “ถูกต้อง 100%”

นี่คือเรื่องที่ชาวเทคโนทะเลต้องจำไว้ครับ

AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้เร็วมาก

แต่ถ้า...

❌ ข้อมูลฝึกไม่ดี
❌ ข้อมูลไม่ครอบคลุมพื้นที่
❌ ภาพมีเมฆหรือสัญญาณรบกวน
❌ น้ำมีความขุ่นสูง
❌ ข้อมูลภาคสนามมีน้อย

ผลลัพธ์ของ AI ก็อาจผิดได้

ดังนั้น

AI ไม่ได้มาแทนนักวิจัยภาคสนาม

แต่เป็น เครื่องมือช่วยให้นักวิจัยทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ได้มีประสิทธิภาพขึ้น

🤿 สิ่งสำคัญยังคงเป็น “Ground Truth”

ภาพดาวเทียมบอกเราได้ว่า

“รูปแบบนี้น่าจะเป็นหญ้าทะเล”

แต่การสำรวจภาคสนามช่วยตอบว่า

“ใช่ครับ ตรงนั้นมีหญ้าทะเลจริง”

ดังนั้น workflow ที่ดีจึงเป็น

🛰️ Remote Sensing

🤿 Field Survey

🗺️ GIS

🤖 AI

⬇️

🌊 ความเข้าใจทรัพยากรทางทะเลที่ดีขึ้น
💡 เรื่องเล่าชาวเทคโนทะเล

เมื่อก่อนเราอาจถามว่า

“ดาวเทียมเห็นอะไร?”

จากนั้นเราเรียนรู้ว่า

“ดาวเทียมเห็นข้อมูลหลายช่วงคลื่น”

และวันนี้เราเริ่มถามคำถามใหม่ว่า...

“เราจะให้ AI ช่วยเราอ่านข้อมูลเหล่านั้นได้อย่างไร?”

นี่คือการเปลี่ยนจาก

ภาพดาวเทียม → ข้อมูล → ความรู้ → การตัดสินใจ

และนี่แหละครับ คือเหตุผลที่ Remote Sensing + GIS + AI กำลังมีบทบาทมากขึ้นในการติดตามและจัดการทรัพยากรทางทะเล

24/08/2026

📊โครงการอบรม "การใช้โปรแกรม R เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลหลายตัวแปร"

คณะเทคโนโลยีทางทะเล มหาวิทยาลัยบูรพา วิทยาเขตจันทบุรี จัดกิจกรรมบริการวิชาการเพื่อยกระดับศักยภาพงานวิจัย โดย รศ. ดร. ชลี ไพบูลย์กิจกุล และ รศ. ดร. เบ็ญจมาศ ไพบูลย์กิจกุล เมื่อวันที่ 13-14 สิงหาคม 2569 ณ อาคาร IT

การอบรมครั้งนี้เจาะลึกเครื่องมือสำคัญสำหรับงานวิจัยยุคใหม่ ได้แก่:
-Correlation Analysis (การวิเคราะห์ความสัมพันธ์)
-Principal Component Analysis: PCA (การลดมิติและจัดกลุ่มปัจจัย)
-Cluster Analysis (การวิเคราะห์การจัดกลุ่ม)

บรรยากาศเป็นไปอย่างคึกคักและได้รับความสนใจจากอาจารย์ นักวิจัย และนักวิชาการจากหลากหลายสถาบันทั่วประเทศ อาทิ มหาวิทยาลัยศิลปากร, มหาวิทยาลัยมหาสารคาม, มหาวิทยาลัยราชภัฏสกลนคร, สถาบันวิทยาศาสตร์ทางทะเล มหาวิทยาลัยบูรพา และกรมทรัพยากรทางทะเลและชายฝั่ง 🌊💡

คณะฯ มุ่งหวังเป็นอย่างยิ่งว่าความรู้ในครั้งนี้จะถูกนำไปต่อยอดเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในงานวิจัยและขับเคลื่อนวงการวิชาการไทยต่อไป

21/08/2026

🎬✨ "การเรียนรู้ที่ดีที่สุด ไม่ได้อยู่แค่ในตำรา... แต่คือการออกเดินทางและลงมือทำจริง!"

ชวนมาดูคลิปวิดีโอสุดประทับใจที่ถ่ายทอดผ่านมุมมองและเลนส์กล้องของตัวแทนนักศึกษาแลกเปลี่ยน จากโครงการ Marine Technology and Coastal Community Exchange Program 🌊💙

ตลอดระยะเวลาของโครงการ ( 9-23 สิงหาคม 2569) นักศึกษา และบุคคลากรจาก Wenzhou Medical University (WMU) จำนวน 13 คน ได้มา ร่วมกิจกรรมกับนิสิตคณะเทคโนโลยีทางทะเล เก็บเกี่ยวประสบการณ์แบบจัดเต็ม ทั้งการแลกเปลี่ยนความรู้ด้านเทคโนโลยีทางทะเล ศึกษาวิถีชีวิตชุมชนชายฝั่ง และการทำงานร่วมกันข้ามวัฒนธรรม... ทุกรอยยิ้ม ความท้าทาย และมิตรภาพที่เกิดขึ้น ถูกสรุปไว้ในคลิปที่นักศึกษาช่วยกันทำ นำเสนอเป็นส่วนหนึ่งของการรายงานผลการเรียนรู้👇😊

#เทคโนโลยีทางทะเล

19/08/2026

🌈 Marine Remote Sensing 101
สัปดาห์ที่ 3 : รู้จัก Multispectral — “สีของทะเล”
เรื่องเล่าชาวเทคโนทะเล 🌊

เวลามองทะเล เราอาจเห็นว่า...

“วันนี้น้ำทะเลสีฟ้าสวยจัง”

แต่สำหรับนัก Remote Sensing...

สีของทะเลไม่ได้มีไว้แค่ดูสวยครับ แต่เป็นข้อมูล

ดาวเทียมไม่ได้มองโลกเหมือนกล้องถ่ายรูปธรรมดา แต่ใช้เซนเซอร์ตรวจวัดพลังงานใน หลายช่วงคลื่น (Spectral Bands)

เทคนิคนี้เรียกว่า

Multispectral Imaging

หรือ การถ่ายภาพหลายช่วงคลื่น

👀 แล้วทำไมต้องหลายช่วงคลื่น?

ลองนึกง่าย ๆ ว่า

🌱 หญ้าทะเล
🪸 ปะการัง
🏖️ พื้นทราย
🌊 น้ำทะเล

เมื่อได้รับแสงอาทิตย์ แต่ละสิ่งจะ ดูดกลืนและสะท้อนแสงไม่เหมือนกัน

ดังนั้น ถ้าเราเปลี่ยนจากการมองด้วยตาเพียงช่วงที่ตามองเห็น มาเป็นการตรวจวัดหลายช่วงคลื่น เราสามารถแยกคุณลักษณะของพื้นผิวแต่ละชนิดออกจากกันได้ดีขึ้น

พูดแบบชาวเทคโนทะเลง่าย ๆ คือ

“เปลี่ยนสีให้กลายเป็นข้อมูล”

🔵🟢🔴 แล้วแต่ละสีบอกอะไร?

ตัวอย่างของข้อมูล Multispectral ที่พบได้บ่อย เช่น

🔵 Blue

มีความสำคัญมากกับงานทางทะเล เพราะแสงสีน้ำเงินสามารถเดินทางในน้ำได้ลึกกว่าหลายช่วงคลื่น

จึงมีประโยชน์กับการศึกษาน้ำทะเลและพื้นที่ชายฝั่งน้ำตื้น

🟢 Green

ช่วยให้เราศึกษาลักษณะของน้ำและพื้นผิวบางประเภท และมีบทบาทในการวิเคราะห์พืช

🔴 Red

พืชดูดกลืนแสงสีแดงค่อนข้างมาก จึงเป็นช่วงคลื่นสำคัญในการศึกษาพืชบนบกและพืชชายฝั่ง

🟣 Near Infrared — NIR

ตามนุษย์มองไม่เห็น แต่มีประโยชน์มากในการศึกษาพืช เพราะพืชมักสะท้อน NIR ได้สูง

จึงช่วยแยก พืชที่มีชีวิต ออกจากพื้นผิวประเภทอื่นได้

🌊 แล้ว “สีของทะเล” บอกอะไรเรา?

นี่คือจุดที่น่าสนใจครับ

น้ำทะเลที่เราเห็นเป็นสีฟ้า ไม่ได้หมายความว่าน้ำทุกพื้นที่มีคุณสมบัติเหมือนกัน

สีและสัญญาณที่เซนเซอร์ตรวจวัดได้อาจได้รับอิทธิพลจาก

🌊 ความขุ่นของน้ำ
🦠 แพลงก์ตอน
🌿 สารอินทรีย์ละลายน้ำ
☀️ สภาพแสง
🏖️ ลักษณะพื้นท้องน้ำในพื้นที่น้ำตื้น

ดังนั้น นักวิจัยสามารถนำข้อมูลหลายช่วงคลื่นมาวิเคราะห์เพื่อศึกษาคุณสมบัติของน้ำและระบบนิเวศชายฝั่งได้

🪸 แล้วหญ้าทะเลกับปะการังล่ะ?

ตรงนี้ต้องระวังความเข้าใจผิดเล็กน้อยครับ

ดาวเทียมไม่ได้เห็นหญ้าทะเลหรือปะการังโดยตรงเสมอไป

โดยเฉพาะในพื้นที่น้ำลึก สัญญาณจากพื้นท้องทะเลจะถูกลดทอนระหว่างเดินทางผ่านน้ำ

แต่ใน พื้นที่น้ำตื้น น้ำค่อนข้างใส สัญญาณจากพื้นท้องน้ำสามารถส่งผลต่อข้อมูลที่ดาวเทียมตรวจวัดได้

เราจึงสามารถนำ Multispectral Data มาวิเคราะห์ร่วมกับ

🛰️ ภาพดาวเทียม
🚁 ภาพจากโดรน
🤿 การสำรวจภาคสนาม

เพื่อทำแผนที่การกระจายตัวของ

หญ้าทะเล • ปะการัง • ทราย • พื้นท้องน้ำประเภทต่าง ๆ

ได้

🤔 แล้วภาพดาวเทียมสีแปลก ๆ ที่เราเห็นคืออะไร?

บางครั้งเราเปิดภาพ Remote Sensing แล้วพบว่า

ทะเลเป็นสีฟ้าอมเขียว
พืชเป็นสีแดงสด
พื้นดินเป็นสีต่าง ๆ

อย่าเพิ่งคิดว่า...

“ดาวเทียมถ่ายภาพผิดสี” 😄

จริง ๆ แล้วเราอาจกำลังดู False Color Composite

คือการนำข้อมูลจากช่วงคลื่นต่าง ๆ มาแทนด้วยสีที่ตามนุษย์มองเห็น เพื่อทำให้คุณลักษณะบางอย่าง โดดเด่นและวิเคราะห์ได้ง่ายขึ้น

นี่เป็นหนึ่งในเสน่ห์ของ Remote Sensing ครับ

🧠 จาก “ภาพสี” → “ข้อมูล” → “แผนที่”

กระบวนการทำงานแบบง่าย ๆ คือ

🛰️ ดาวเทียม

⬇️

🌈 ตรวจวัดหลายช่วงคลื่น

⬇️

💻 วิเคราะห์ Spectral Information

⬇️

🗺️ จำแนกพื้นที่

⬇️

🌱 แผนที่หญ้าทะเล / 🪸 แผนที่ปะการัง / 🌊 แผนที่คุณภาพน้ำ

และนี่คือจุดที่ Remote Sensing เริ่มเปลี่ยนจาก

“ภาพถ่ายจากดาวเทียม”

กลายเป็น

“ข้อมูลสำหรับการจัดการทรัพยากรทางทะเล”

💡 เรื่องเล่าชาวเทคโนทะเล

ถ้าเราใช้แค่ ภาพ RGB เราเห็นทะเลแบบที่ตาเราเห็น

แต่ถ้าเราใช้ Multispectral

เราสามารถมองเห็น “ความแตกต่างของสิ่งต่าง ๆ” ผ่านข้อมูลที่ตามนุษย์มองไม่เห็น

และเมื่อข้อมูลเหล่านี้ถูกนำไปผ่าน GIS, Remote Sensing และ AI...

ก็สามารถนำไปสู่การตอบคำถามที่สำคัญกว่า เช่น

“หญ้าทะเลอยู่ที่ไหน?”
“พื้นที่หญ้าทะเลลดลงหรือไม่?”
“บริเวณไหนเหมาะสำหรับการติดตามฟื้นฟู?”

🔜 ตอนต่อไป

Marine Remote Sensing 101 — สัปดาห์ที่ 4

🤖 “เมื่อ Remote Sensing เจอกับ AI”

คอมพิวเตอร์รู้ได้อย่างไรว่า...ตรงไหนคือหญ้าทะเล?

16/08/2026

กว่า 1400 บัณฑิต ที่คณะฯ ส่งออกสู่สังคม 22 รุ่น 💕
ตัวแทนส่วนหนึ่ง 🥰 มาบอกความรู้สึก...
อีกหลายๆ ความรู้สึก รอจะบอกพวกเรา.. 😘
#ครอบครัวชาวม้าน้ำ 🦭🪼🐚🪸🌊

13/08/2026

🎉 ขอแสดงความยินดีอย่างยิ่ง 🎉

คณะเทคโนโลยีทางทะเล มหาวิทยาลัยบูรพา วิทยาเขตจันทบุรี ขอแสดงความยินดีกับ
ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.วศิน ยุวนะเตมีย์ ในโอกาสได้รับการแต่งตั้งเป็น อนุกรรมาธิการด้านกิจการทหาร ตามคำสั่งคณะกรรมาธิการการทหารและความมั่นคงของรัฐ วุฒิสภา โดยมีผลตั้งแต่วันที่ 13 สิงหาคม พ.ศ. 2569 เป็นต้นไป

ความสำเร็จครั้งนี้สะท้อนถึงความรู้ ความสามารถ และประสบการณ์ทางวิชาการและวิชาชีพ ที่ได้รับความไว้วางใจให้ร่วมขับเคลื่อนงานด้านกิจการทหารและความมั่นคงของประเทศ

🎉 ขอแสดงความยินดีอย่างยิ่ง 🎉

มหาวิทยาลัยบูรพา วิทยาเขตจันทบุรี ขอแสดงความยินดีกับ
ผู้ช่วยศาสตราจารย์ ดร.วศิน ยุวนะเตมีย์ ในโอกาสได้รับการแต่งตั้งเป็น อนุกรรมาธิการด้านกิจการทหาร ตามคำสั่งคณะกรรมาธิการการทหารและความมั่นคงของรัฐ วุฒิสภา โดยมีผลตั้งแต่วันที่ 13 สิงหาคม พ.ศ. 2569 เป็นต้นไป

ความสำเร็จครั้งนี้สะท้อนถึงความรู้ ความสามารถ และประสบการณ์ทางวิชาการและวิชาชีพ ที่ได้รับความไว้วางใจให้ร่วมขับเคลื่อนงานด้านกิจการทหารและความมั่นคงของประเทศ

มหาวิทยาลัยบูรพา วิทยาเขตจันทบุรี ขอร่วมแสดงความยินดีและภาคภูมิใจในเกียรติคุณครั้งนี้

#ขอแสดงความยินดี
#มหาวิทยาลัยบูรพา

#ความภาคภูมิใจของชาวBUU


#71ปีมหาวิทยาลัยบูรพา

11/08/2026

🌊✨ "เปิดโลกอาชีพทางทะเล... จากห้องเรียนสู่ประสบการณ์การทำงานจริง!"

คณะเทคโนโลยีทางทะเล ขอขอบคุณ "ศูนย์วิจัยทรัพยากรทางทะเลและชายฝั่งอ่าวไทยฝั่งตะวันออก" กรมทรัพยากรทางทะเลและชายฝั่ง (ทช.) เป็นอย่างสูง ที่เปิดบ้านต้อนรับ พร้อมถ่ายทอดความรู้และประสบการณ์แบบจัดเต็มให้กับน้องๆ นิสิตชั้นปีที่ 1 ในกิจกรรมศึกษาดูงานภายใต้รายวิชา 83119069 Exploring the World of Marine Technology (เปิดโลกเทคโนโลยีทางทะเล) เมื่อวันศุกร์ที่ 7 สิงหาคม 2569 ที่ผ่านมาค่ะ 🙏💙

🎯 ทำไม "การเปิดโลกเทคโนโลยีทางทะเล" ตั้งแต่ปี 1 ถึงสำคัญ?
การก้าวเข้ามาเรียนในระดับมหาวิทยาลัย การเห็นภาพปลายทางที่ชัดเจนคือสิ่งสำคัญที่สุด กิจกรรมนี้จัดขึ้นเพื่อให้พวกเราได้:

🧭 สำรวจเส้นทางอาชีพ (Career Path): เปิดโลกทัศน์ให้เห็นว่า "บัณฑิตเทคโนฯ ทะเล" สามารถเติบโตในสายงานไหนได้บ้าง ทั้งงานวิจัย งานภาคสนาม งานในห้องปฏิบัติการ และอีกมากมาย

🔍 ค้นหาความถนัดของตัวเอง: การได้สัมผัสบรรยากาศการทำงานจริง จะช่วยให้นิสิตได้ประเมินความชอบและความถนัด เพื่อวางแผนเลือกเรียนรายวิชาที่ตอบโจทย์ และพัฒนาทักษะของตัวเองได้อย่างตรงจุดตลอด 4 ปีนี้

💖 ความประทับใจที่มากกว่าการเดินชมสถานที่...
สิ่งที่ทำให้น้องๆ ปี 1 ประทับใจและตื่นเต้นกันมากๆ คือความใส่ใจและต้อนรับอย่างอบอุ่นจาก "พี่ๆ บุคลากรของศูนย์วิจัยฯ" ทุกท่าน ที่ไม่เพียงแต่เตรียมข้อมูลและสถานที่ไว้อย่างดีเยี่ยม แต่ยังจัดเตรียม "ตัวอย่างจริงให้ได้เห็น ได้จับต้อง และได้ลองเรียนรู้" ทำให้ภาพการทำงานด้านการอนุรักษ์และวิจัยทรัพยากรทางทะเล ไม่ใช่แค่เรื่องเล่าในตำรา แต่เป็นสิ่งที่จับต้องได้และน่าตื่นเต้นจริงๆ!

🌱 คณะเทคโนโลยีทางทะเล ขอขอบคุณพี่ๆ บุคลากรศูนย์วิจัยฯ ทุกท่านอีกครั้ง ที่ร่วมเป็นส่วนสำคัญในการสร้างแรงบันดาลใจให้กับว่าที่นักเทคโนโลยีทางทะเลรุ่นต่อไปค่ะ 🐬

👇 น้องๆ ปี 1 ที่ไปดูทัศนศึกษามาแล้ว ประทับใจฐานไหน หรืออยากทำงานสายไหนเป็นพิเศษ มาคอมเมนต์แชร์ประสบการณ์ให้เพื่อนๆ และพี่ๆ ฟังกันค่ะ มาค่ะ 😊

#เทคโนโลยีทางทะเล #เปิดโลกเทคโนโลยีทางทะเล #ศูนย์วิจัยทรัพยากรทางทะเลและชายฝั่งอ่าวไทยฝั่งตะวันออก #กรมทรัพยากรทางทะเลและชายฝั่ง #ศึกษาดูงาน #เด็กทะเล

11/08/2026

🎉คณะเทคโนโลยีทางทะเลได้รับการรับรองมาตรฐานห้องปฏิบัติการ ในงาน BUU Researcher Day 2026! 🏆✨

ขอร่วมยินดีและเชิดชูเกียรติแก่บุคลากรและห้องปฏิบัติการที่ผ่านการรับรองมาตรฐาน เพื่อยกระดับคุณภาพงานวิจัยและความปลอดภัยสู่ระดับสากล ดังนี้

🏆 ห้องปฏิบัติการที่ได้รับรองมาตรฐานห้องปฏิบัติการ ในรูปแบบ Peer Evaluation (บางรายองค์ประกอบ)

ห้องปฏิบัติการ Marine Biotechnology
(หัวหน้าห้องปฏิบัติการ: ผศ.ดร.ภควรรณ เศรษฐมงคล)

🛡️ ห้องปฏิบัติการที่ได้รับรองมาตรฐานห้องปฏิบัติการความปลอดภัยทางชีวภาพ (Biosafety)

ห้องปฏิบัติการตรวจและทดสอบสุขภาพสัตว์น้ำ
(หัวหน้าห้องปฏิบัติการ: ผศ.ดร.มลฤดี สนธิ)

ห้องปฏิบัติการ Microbiology Laboratory
(หัวหน้าห้องปฏิบัติการ: ผศ.ดร.มะลิวัลย์ คุตะโค)

ขอขอบคุณอาจารย์ นักวิจัย และทีมงานทุกท่านที่มุ่งมั่นพัฒนามาตรฐานการทำงาน ยกระดับความปลอดภัย และสร้างสรรค์ผลงานวิจัยที่มีคุณภาพเพื่อสังคมอย่างต่อเนื่อง

10/08/2026

🎉 คณะเทคโนโลยีทางทะเล มีความยินดีเป็นอย่างยิ่งที่ได้ต้อนรับคณะอาจารย์และนิสิตนักศึกษาจาก Wenzhou Medical University (WMU) ประเทศจีน ในโครงการ "Marine Technology and Coastal Community Exchange Program"

✨ บรรยากาศเต็มไปด้วยความอบอุ่นและการแลกเปลี่ยนเรียนรู้ ทั้งในห้องประชุมกับการนำเสนอข้อมูลมหาวิทยาลัย และกิจกรรมนอกสถานที่ที่จะพาไปสัมผัสประสบการณ์จริงในจังหวัดจันทบุรี!

🚌 ติดตามภาพความประทับใจตลอดโครงการนี้ได้ที่เพจของเรา

05/08/2026

🛰️ Marine Remote Sensing 101
สัปดาห์ที่ 2 : ดาวเทียม...เห็นอะไร?
เรื่องเล่าชาวเทคโนทะเล 🌊

“ดาวเทียมอยู่ไกลขนาดนั้น แล้วมันเห็นทะเลได้อย่างไร?”

คำถามนี้เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีมากในการทำความเข้าใจ Remote Sensing ครับ

จริง ๆ แล้วดาวเทียมไม่ได้ “มองเห็น” ทะเลแบบที่ตามนุษย์มองเห็นเพียงอย่างเดียว แต่มี เซนเซอร์ (Sensor) ที่ตรวจวัดพลังงานในช่วงคลื่นต่าง ๆ ที่สะท้อนหรือแผ่ออกจากพื้นผิวโลก

พูดง่าย ๆ คือ...

🛰️ ดาวเทียมไม่ได้แค่ถ่ายรูปทะเล แต่กำลัง “วัดสัญญาณ” จากทะเล

จากสัญญาณเหล่านี้ นักวิทยาศาสตร์สามารถนำมาวิเคราะห์ว่า

🪸 แนวปะการังอยู่ตรงไหน?
🌱 หญ้าทะเลกระจายตัวอย่างไร?
🌳 ป่าชายเลนเปลี่ยนแปลงไปหรือไม่?
🏖️ ชายฝั่งกำลังกัดเซาะหรือเปลี่ยนตำแหน่งหรือไม่?
🌊 น้ำทะเลมีความขุ่นมากน้อยเพียงใด?
🛢️ มีคราบน้ำมันหรือมลพิษบนผิวน้ำหรือไม่?

🌈 แล้วทำไมต้องมีหลายช่วงคลื่น?

นี่คือเรื่องสนุกของ Remote Sensing ครับ

สิ่งต่าง ๆ บนโลก สะท้อนพลังงานไม่เหมือนกันในแต่ละช่วงคลื่น

ดังนั้น เมื่อเราเปลี่ยนช่วงคลื่นที่ใช้มอง เราอาจเห็น “สิ่งที่ตาเปล่ามองไม่เห็น”

ตัวอย่างเช่น

🔵 Blue
ช่วยศึกษาสิ่งต่าง ๆ ในน้ำตื้นและสภาพน้ำบางประเภท

🟢 Green
สัมพันธ์กับลักษณะของพืชและพื้นผิวบางชนิด

🔴 Red
ใช้ศึกษาพืชและองค์ประกอบบนพื้นดิน

🟤 Near Infrared (NIR)
พืชสะท้อนคลื่นนี้ได้ดี จึงมีประโยชน์มากในการศึกษาพืชชายฝั่งและป่าชายเลน

🌡️ Thermal
ใช้ตรวจวัดพลังงานความร้อน เช่น อุณหภูมิพื้นผิวทะเล

📡 Radar / SAR
ใช้คลื่นไมโครเวฟ สามารถเก็บข้อมูลได้แม้ในเวลากลางคืน และมีความสามารถในการทะลุผ่านเมฆ

🛰️ ดาวเทียมที่ชาวเทคโนทะเลควรรู้จัก

Sentinel-2
ภาพความละเอียดประมาณ 10 เมตร เหมาะมากสำหรับการศึกษาพื้นที่ชายฝั่งและระบบนิเวศชายฝั่ง

Landsat 8/9
มีข้อมูลย้อนหลังยาวนาน เหมาะกับการศึกษาการเปลี่ยนแปลงของพื้นที่ในระยะยาว

Sentinel-1
เป็นดาวเทียมเรดาร์ SAR ใช้ติดตามพื้นผิวและการเปลี่ยนแปลงบางประเภทได้แม้มีเมฆ

MODIS
ครอบคลุมพื้นที่กว้าง เหมาะกับการติดตามปรากฏการณ์ระดับภูมิภาคและระดับโลก

🎯 สิ่งสำคัญที่สุด

ดาวเทียมไม่ได้มาแทนที่ การสำรวจภาคสนาม

แต่เราใช้สองอย่างร่วมกัน

🛰️ ดาวเทียม = มองเห็นภาพกว้าง
🚤 ภาคสนาม = เข้าไปตรวจสอบสิ่งที่เกิดขึ้นจริง

เมื่อเอาข้อมูลทั้งสองอย่างมารวมกัน เราจึงสามารถสร้างข้อมูลที่มีทั้ง พื้นที่ครอบคลุม + ความถูกต้องจากภาคสนาม

นี่คือแนวคิดสำคัญของการใช้ Remote Sensing เพื่อจัดการทรัพยากรทางทะเลครับ

แล้วดาวเทียม “ทำงาน” อย่างไร จึงสามารถแยกปะการัง หญ้าทะเล ป่าชายเลน หรือน้ำทะเลออกจากกันได้?

ติดตาม Marine Remote Sensing 101 – สัปดาห์ที่ 3
👉 “รู้จัก Multispectral: ทำไมทะเลถึงมีหลายสี?”


#เรื่องเล่าชาวเทคโนทะเล