การสูญเสียพื้นที่ปกคลุมของต้นไม้ ≠ การตัดไม้ทำลายป่า: ทำไมการทำแผนที่ป่าไม้ที่แม่นยำจึงมีความสำคัญในยุคของข้อบังคับด้านความยั่งยืน?

บันทึกจากบรรณาธิการ:

การทดสอบความแม่นยำของป่าไม้ (Forest Accuracy Test) เป็นพันธสัญญาของ KOLTIVA ในการรักษาความถูกต้องทางภูมิสารสนเทศ นำโดย Roland Sinulingga ผู้นำด้านสิ่งแวดล้อมของบริษัท การทดสอบนี้ถูกออกแบบมาเพื่อตรวจสอบความแม่นยำของชุดข้อมูลปกคลุมป่าไม้ เพื่อให้มั่นใจว่า KoltiTrace MIS ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่เชื่อถือได้ สนับสนุนลูกค้าให้สามารถตอบสนองต่อข้อกำหนดด้านการตรวจสอบย้อนกลับและการรายงานความยั่งยืนได้อย่างมั่นใจ

บทสรุปผู้บริหาร:

• การสูญเสียพื้นที่ปกคลุมของต้นไม้ไม่จำเป็นต้องเท่ากับการตัดไม้ทำลายป่าเสมอไป แม้ว่าการตัดไม้ทำลายป่าจะหมายถึงการเปลี่ยนแปลงที่ถาวรและเกิดจากมนุษย์ ซึ่งเปลี่ยนพื้นที่ป่าธรรมชาติให้กลายเป็นการใช้ที่ดินรูปแบบอื่น เช่น เกษตรกรรมเชิงพาณิชย์ การขยายตัวของเมือง หรือเหมืองแร่ แต่การสูญเสียพื้นที่ปกคลุมของต้นไม้เป็นคำที่กว้างกว่า ซึ่งครอบคลุมถึงการสูญเสียต้นไม้ทั้งหมดด้วยเหตุผลใดก็ตาม ทั้งเหตุการณ์ธรรมชาติ (เช่น พายุหรือไฟป่า) และกิจกรรมของมนุษย์ การสูญเสียนี้อาจเป็นแบบชั่วคราวหรือถาวร ในขณะที่การตัดไม้ทำลายป่าหมายถึงการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินอย่างถาวร (World Resources Institute, 2025)

• ในการติดตามพื้นที่ป่า ไม่ใช่แผนที่ทุกฉบับจะมีความแม่นยำเท่ากัน การทดสอบความแม่นยำของป่าไม้ (Forest Accuracy Test) เป็นวิธีการที่เข้มงวดเพื่อประเมินว่าคุณลักษณะสำคัญของป่า เช่น พื้นที่ปกคลุมของต้นไม้ องค์ประกอบของชนิดพันธุ์ พื้นที่ และการเปลี่ยนแปลงตามช่วงเวลา ถูกบันทึกไว้อย่างแม่นยำเพียงใด โดยใช้การสุ่มตัวอย่างแบบตารางกริดและการวัดค่าความแม่นยำทางสถิติ เพื่อตรวจสอบแผนที่ป่าที่ใช้กันทั่วไป เช่น จาก Global Forest Watch (GFW), Joint Research Centre (JRC), และ Science Based Targets Network (SBTN) ซึ่งถูกใช้งานใน Land Use Tracker (LUT) ภายใต้ระบบ KoltiTrace MIS

• ผลการทดสอบได้ถูกรวมเข้ากับ KoltiTrace MIS เพื่อเสริมความแข็งแกร่งให้กับคุณสมบัติด้านภูมิสารสนเทศของระบบ การบูรณาการนี้ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงข้อมูลที่ผ่านการตรวจสอบทางวิทยาศาสตร์ เพิ่มความแม่นยำในการตรวจสอบย้อนกลับ ปรับปรุงการรายงานตามข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ และตัดสินใจด้านความยั่งยืนอย่างมีข้อมูลสนับสนุน

นับตั้งแต่ต้นศตวรรษที่ 21 โลกได้สูญเสียพื้นที่ปกคลุมของต้นไม้ไปแล้วประมาณ 517 ล้านเฮกตาร์ — คิดเป็นประมาณ 13% ของพื้นที่ปกคลุมต้นไม้ทั้งหมดของโลกในปี 2000 สิ่งที่น่ากังวลคือแนวโน้มนี้กำลังเร่งตัวขึ้น: จาก 13.4 ล้านเฮกตาร์ในปี 2001 พุ่งขึ้นเป็นเกือบ 29.6 ล้านเฮกตาร์ในปี 2024 (World Resources Institute, 2025)

อย่างไรก็ตาม ท่ามกลางความกังวลที่เพิ่มขึ้นนี้ ยังมีความจริงสำคัญข้อหนึ่งที่มักถูกมองข้าม: การสูญเสียพื้นที่ปกคลุมของต้นไม้ ไม่จำเป็นต้องเท่ากับการตัดไม้ทำล่าป่าเสมอไป

การสูญเสียพื้นที่ปกคลุมของต้นไม้ ≠ การตัดไม้ทำลายป่า?

การนิยามว่าอะไรคือ “ป่าไม้” — และโดยนัยคือ อะไรที่เข้าข่ายการตัดไม้ทำลายป่าหรือความเสื่อมโทรมของป่า — นั้นซับซ้อนกว่าที่คิดมาก การใช้คำจำกัดความที่หลากหลาย ชุดข้อมูลที่ขัดแย้งกัน และการตีความภาพถ่ายดาวเทียมที่แตกต่างกัน ล้วนเป็นปัจจัยที่ก่อให้เกิดความสับสนในวงกว้าง ยิ่งเมื่อข้อกำหนดด้านความยั่งยืน เช่น ระเบียบต่อต้านการตัดไม้ทำลายป่าของสหภาพยุโรป (EUDR) เริ่มมีผลบังคับใช้ ความจำเป็นในการทำความเข้าใจให้ชัดเจนยิ่งเร่งด่วนขึ้น

คำว่า “การสูญเสียพื้นที่ปกคลุมของต้นไม้” (Tree cover loss) หมายถึง การหายไปของเรือนยอดไม้ ไม่ว่าจะเกิดจากกิจกรรมของมนุษย์หรือภัยธรรมชาติ การสูญเสียนี้อาจเป็นแบบชั่วคราวหรือถาวรก็ได้ (World Resources Institute, ไม่ปรากฏวันที่)

ในทางตรงกันข้าม “การตัดไม้ทำลายป่า” (Deforestation) มักถูกนิยามว่าเป็น การเปลี่ยนแปลงถาวรของพื้นที่ป่าธรรมชาติ ซึ่งเกิดจากฝีมือมนุษย์ ให้กลายเป็นการใช้ที่ดินในรูปแบบอื่น เช่น พื้นที่ปลูกพืชเชิงเดี่ยว เหมืองแร่ หรือเขตเมือง (World Resources Institute, 2025)

Table of Index:

• การสูญเสียพื้นที่ปกคลุมของต้นไม้ ≠ การตัดไม้ทำลายป่า?

• ทำไมคำจำกัดความจึงสำคัญ

• แนวทางของ Koltiva: สร้างความเชื่อมั่นด้วยข้อมูลที่ตรวจสอบได้

• การทดสอบความแม่นยำของแผนที่ป่าไม้ (Forest Accuracy Test): เราจะเชื่อแผนที่ไหนได้บ้าง?

• วิธีการทำงานของการทดสอบความแม่นยำของแผนที่ป่าไม้ (Forest Accuracy Test)

• สิ่งที่เราพบ?

• สิ่งนี้หมายถึงอะไรสำหรับผู้ใช้งาน KoltiTrace?

ทำไมคำจำกัดความจึงสำคัญ

แม้มักถูกใช้แทนกัน แต่ “การสูญเสียพื้นที่ปกคลุมของต้นไม้” และ “การตัดไม้ทำลายป่า” เป็นเหตุการณ์ทางนิเวศวิทยาที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง — โดยมีนัยสำคัญต่อการใช้ที่ดิน ความหลากหลายทางชีวภาพ การปล่อยก๊าซคาร์บอน และการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านนโยบายที่แตกต่างกันอย่างมาก

ตัวอย่างเช่น การสูญเสียพื้นที่ปกคลุมของต้นไม้อาจเกิดจากการตัดไม้เพื่อการค้า ซึ่งในกรณีนี้ต้นไม้ถูกตัดเพื่อนำไปใช้ประโยชน์ และที่ดินดังกล่าวจะถูกปลูกป่าทดแทนหรือปล่อยให้ฟื้นฟูตามธรรมชาติในภายหลัง (World Resources Institute, 2025)

ในทางตรงกันข้าม การตัดไม้ทำลายป่าคือการเปลี่ยนแปลงถาวรของพื้นที่ป่าธรรมชาติไปเป็นการใช้ที่ดินในรูปแบบอื่น เช่น การเกษตรเชิงอุตสาหกรรม การพัฒนาเมือง หรือการทำเหมือง ซึ่งส่งผลให้ระบบนิเวศป่าถูกทำลาย สูญเสียความหลากหลายทางชีวภาพ และการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

ความแตกต่างนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อกรอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบ เช่น ระเบียบต่อต้านการตัดไม้ทำลายป่าของสหภาพยุโรป (EUDR) ซึ่งกำหนดให้บริษัทต้องติดตามการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดินอย่างแม่นยำ หากตีความการสูญเสียต้นไม้ชั่วคราวหรือที่ไม่เกี่ยวข้องกับการตัดไม้ทำลายป่าว่าเป็นการตัดไม้ทำลายป่าจริง อาจนำไปสู่การรายงานข้อมูลที่คลาดเคลื่อน ความเสียหายต่อชื่อเสียง และผลทางกฎหมายได้

พูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญของเรา

แนวทางของ Koltiva: สร้างความเชื่อมั่นด้วยข้อมูลที่ตรวจสอบได้

World Resources Institute เน้นย้ำถึงความแตกต่างเหล่านี้ไว้ว่า: “การมีอยู่ของเรือนยอดไม้ไม่ได้หมายความว่าจะเป็นป่าเสมอไป, การสูญเสียเรือนยอดไม้ก็ไม่ได้แปลว่าจะเป็นการสูญเสียป่าหรือการตัดไม้ทำลายป่าเสมอไป, และการเพิ่มขึ้นของเรือนยอดไม้ก็ไม่ได้แปลว่าจะเป็นการฟื้นฟูป่าหรือการฟื้นฟูระบบนิเวศเสมอไป”(World Resources Institute, ไม่ปรากฏวันที่) ความซับซ้อนนี้เป็นความท้าทายสำหรับระบบตรวจสอบผ่านดาวเทียม ซึ่งมักตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของเรือนยอดไม้โดยไม่สามารถระบุสาเหตุที่แท้จริงได้ ดังนั้น ผู้ใช้งานจำเป็นต้องประเมินข้อมูลตามบริบท — เพื่อแยกแยะระหว่างป่าที่มีการจัดการ ระบบนิเวศธรรมชาติ และพืชสวนเชิงพาณิชย์

ความแตกต่างเหล่านี้ส่งผลต่อโลกแห่งความจริง ความพยายามอย่างต่อเนื่องในการพัฒนาข้อมูลเชิงพื้นที่ระดับโลกมีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงวิธีการตรวจสอบและตีความการสูญเสียป่า เครื่องมือการตรวจสอบหลายรายการ รวมถึงแพลตฟอร์มที่ใช้ในระบบตรวจสอบย้อนกลับ สามารถตรวจจับการเปลี่ยนแปลงของเรือนยอดไม้ได้ แต่บ่อยครั้งไม่สามารถระบุแรงขับเคลื่อนเฉพาะที่อยู่เบื้องหลังได้

แนวทางการใช้ข้อมูลจากหลายแหล่งสะท้อนถึงความจริงที่สำคัญประการหนึ่ง: ไม่มีแผนที่ใดที่ “ถูกต้อง” อย่างเป็นสากล ข้อมูลแต่ละชุดถูกสร้างขึ้นบนระเบียบวิธี สมมติฐาน และคำจำกัดความที่แตกต่างกัน

ด้วยการตระหนักว่าไม่มีโซลูชันใดที่เหมาะกับทุกบริบท KoltiTrace MIS จึงมอบอำนาจให้ผู้ใช้งานสามารถเลือกชุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องที่สุดตามภูมิศาสตร์ ประเภทการใช้ที่ดิน และข้อกำหนดด้านการรายงาน โดยระบบนี้ผสานรวมชุดข้อมูลหลากหลายแหล่ง—รวมถึงจาก Joint Research Centre (JRC), Global Forest Watch (GFW) และ Science Based Targets Network (SBTN)—เพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการสูญเสียป่าที่สอดคล้องกับบริบท ข้อมูลเหล่านี้จะแสดงควบคู่กับชุดข้อมูลเฉพาะของ Koltiva ซึ่งมีความสามารถขั้นสูงในการตรวจจับการปกคลุมป่าและการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น

ด้วยเหตุนี้ การเลือกใช้ชุดข้อมูลที่เหมาะสมที่สุดจึงกลายเป็นการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่ขึ้นอยู่กับบริบท—ซึ่งมีผลโดยตรงต่อความแม่นยำในการปฏิบัติตามข้อกำหนด และประสิทธิภาพของการดำเนินงานด้านความยั่งยืน

ที่ Koltiva เราเชื่อว่าความเชื่อมั่นเริ่มต้นจากความถูกต้องและความโปร่งใสของข้อมูล นั่นคือเหตุผลที่ผู้เชี่ยวชาญด้านภูมิสารสนเทศของเรา Roland Sinulingga หัวหน้าทีมสิ่งแวดล้อม ซึ่งมีประสบการณ์มากกว่า 13 ปีในด้านระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) ได้เปิดตัว Forest Accuracy Test เพื่อตอบคำถามที่หลายคนสงสัยอยู่เสมอว่า “เราจะเชื่อถือแผนที่ใดได้ในการตรวจสอบการตัดไม้ทำล่าอย่างแม่นยำ?”

การทดสอบความแม่นยำของแผนที่ป่าไม้ (Forest Accuracy Test): เราจะเชื่อแผนที่ไหนได้บ้าง?

ในโลกของการติดตามและตรวจสอบป่าไม้ ไม่ใช่ทุกแผนที่จะถูกสร้างขึ้นมาอย่างเท่าเทียมกัน การทดสอบความแม่นยำของแผนที่ป่าไม้ (Forest Accuracy Test) คือระเบียบวิธีที่เข้มงวด ซึ่งถูกพัฒนาขึ้นเพื่อประเมินความแม่นยำในการวัดหรือทำแผนที่ลักษณะต่าง ๆ ของป่า เช่น ความหนาแน่นของเรือนยอดไม้ องค์ประกอบของพันธุ์ไม้ พื้นที่ป่า หรือการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นตามช่วงเวลา การทดสอบเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลจากการรับรู้ระยะไกล (remote sensing), ซอฟต์แวร์สำรวจป่าไม้ และฐานข้อมูลแผนที่ เพื่อให้มั่นใจว่าการตัดสินใจด้านการจัดการป่าไม้มีพื้นฐานจากข้อมูลที่เชื่อถือได้

นำโดยหัวหน้าทีมสิ่งแวดล้อมของเรา การทดสอบนี้มีวัตถุประสงค์หลัก 3 ประการ ได้แก่:

1. ประเมินความแม่นยำของชุดข้อมูลโอเพ่นซอร์สที่มีอยู่

   การทดสอบนี้จะประเมินว่าชุดข้อมูลแต่ละชุดสะท้อนสภาพจริงของพื้นที่ป่าในภาคสนามได้ดีเพียงใด โดยเปรียบเทียบการจำแนกข้อมูลจากภาพถ่ายดาวเทียมกับข้อมูลอ้างอิงในพื้นที่ เพื่อชี้ให้เห็นถึงจุดแข็งและข้อจำกัดของแหล่งข้อมูลแต่ละประเภทในการตรวจจับการปกคลุมของป่าและการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้น

   
   

2.  จัดลำดับความน่าเชื่อถือของชุดข้อมูล

   ไม่ใช่ทุกชุดข้อมูลที่มีประสิทธิภาพเท่ากันในทุกภูมิประเทศ การทดสอบนี้ช่วยจัดอันดับความน่าเชื่อถือของชุดข้อมูล เพื่อให้ผู้ใช้งานสามารถเลือกใช้ชุดข้อมูลที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละพื้นที่หรือข้อกำหนดด้านกฎระเบียบ

   
   

3. สนับสนุนการกำหนดนโยบายและการตัดสินใจ

   โดยการนำเสนอการเปรียบเทียบที่ชัดเจนและอิงหลักฐาน การทดสอบนี้ช่วยให้รัฐบาล ภาคธุรกิจ และผู้ปฏิบัติงานด้านความยั่งยืนสามารถเลือกใช้ข้อมูลป่าที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการปฏิบัติตามกฎหมาย การขอใบรับรอง หรือการรายงานได้อย่างมั่นใจ พร้อมตอบคำถามสำคัญที่หลายฝ่ายสงสัย: “แผนที่ไหนที่เราควรเชื่อ?”

   
   

จองการสาธิต

วิธีการทำงานของการทดสอบความแม่นยำของแผนที่ป่าไม้ (Forest Accuracy Test)

• พื้นที่ศึกษา

  การวิเคราะห์นี้มุ่งเน้นไปที่เขตซิกิ (Sigi) และโปโซ (Poso) ในจังหวัดสุลาเวสีกลาง ประเทศอินโดนีเซีย พื้นที่ทั้งสองมีลักษณะการใช้ที่ดินที่แตกต่างกันอย่างชัดเจน พื้นที่โปโซมีภูมิทัศน์ที่หลากหลาย โดยมีการผสมผสานระหว่างป่าปลูกเชิงพาณิชย์และสวนโกโก้ ในขณะที่ซิกิมีลักษณะภูมิประเทศที่เป็นเนื้อเดียวกันมากกว่า มีพื้นที่เพาะปลูกแบบผสมและสวนโกโก้เพียงเล็กน้อย รวมถึงมีเขตเสื่อมโทรมจำนวนมากเนื่องจากมีพื้นที่ทับซ้อนกับอุทยานแห่งชาติโลเรลินดู

• วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบกริด (Grid Sampling Approach)

  พื้นที่วิจัยถูกแบ่งออกเป็นกริดขนาด 10 กิโลเมตรอย่างเป็นระบบ เพื่อให้ครอบคลุมประเภทพื้นที่ดินที่หลากหลายอย่างเท่าเทียม วิธีนี้ช่วยลดอคติจากการแบ่งชั้นลักษณะของพื้นที่ดิน (land stratification bias) จึงเหมาะสำหรับภูมิทัศน์ที่มีความหลากหลาย และยังเอื้อต่อการเปรียบเทียบข้อมูลจากชุดข้อมูลต่าง ๆ ได้อย่างยุติธรรม ("เปรียบเทียบแบบแอปเปิลต่อแอปเปิล")

วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบกริด (Grid Sampling Approach)

• Matrix ความสับสน (Confusion Matrix) และค่าสัมประสิทธิ์คัปปา (Kappa Coefficient)

  ผลการจำแนกประเภทของแต่ละชุดข้อมูลถูกประเมินเปรียบเทียบกับข้อมูลอ้างอิงโดยใช้ Confusion Matrix เพื่อวัดความถูกต้องของการจำแนกข้อมูลจากนั้นใช้ Kappa Coefficient เพื่อหาค่าระดับความสอดคล้อง (agreement level) ระหว่างชุดข้อมูลต่าง ๆ

สูตรคำนวณค่าสัมประสิทธิ์คัปปา (Kappa formula):

การตีความค่าสัมประสิทธิ์คัปปา (Kappa Coefficient):

การทดสอบนี้รวมแหล่งข้อมูลแผนที่ทั้งหมดที่ถูกรวมไว้ในระบบ KoltiTrace MIS Land Use Tracker ได้แก่ JRC (Joint Research Centre), GFW (Global Forest Watch), และ SBTN (Science Based Targets Network)

สิ่งที่เราพบ?

ภาพด้านบนแสดงภาพจำลองหลายแบบของชุดข้อมูลความปกคลุมของป่าร่วมกับภาพถ่ายความละเอียดสูง ในบรรดาชุดข้อมูลที่ถูกทดสอบ (JRC, GFW และ SBTN) ชุดข้อมูลความปกคลุมของป่าปี 2020 จาก Global Forest Watch มีค่าสัมประสิทธิ์คัปปา (Kappa Coefficient) เท่ากับ 0.849 ซึ่งบ่งชี้ว่าอยู่ในระดับ "สอดคล้องกันเกือบสมบูรณ์"

ข้อค้นพบนี้สนับสนุนเชิงวิทยาศาสตร์ต่อการตัดสินใจของเราในการใช้ GFW เป็นชั้นข้อมูลพื้นฐานสำหรับชุดข้อมูลขั้นสูง ซึ่งประกอบด้วย:

• ข้อมูลความปกคลุมของป่าจาก GFW

• เครื่องมือการตรวจสอบจากเดสก์ท็อป

• การสร้างแบบจำลองประวัติการใช้ที่ดินด้วยอัลกอริทึม CCDC (Continuous Change Detection and Classification) ซึ่งสามารถติดตามรูปแบบสเปกตรัมตลอดเวลา ตรวจจับการสูญเสียป่าแม้ในระยะเริ่มต้น — ช่วยให้ผู้ใช้งานสามารถระบุการตัดไม้ทำลายป่าจริง แทนที่จะเป็นเพียงการเปลี่ยนแปลงของพุ่มไม้หรือเรือนยอด

“แม้ว่าชุดข้อมูลจะมีความแม่นยำสูง แต่การตรวจสอบภาคสนามยังคงมีความจำเป็นในการยืนยันผลลัพธ์ ในอนาคต การบูรณาการระหว่าง GIS, ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และเทคโนโลยีการสำรวจระยะไกล จะช่วยยกระดับการวิเคราะห์เชิงพื้นที่ของเราให้แม่นยำยิ่งขึ้น Koltiva ตั้งเป้าที่จะพัฒนาอัลกอริทึมตรวจจับป่าของตนเองเพื่อความแม่นยำที่สูงยิ่งขึ้น” โรแลนด์กล่าวจากผลการศึกษานี้

สิ่งนี้หมายถึงอะไรสำหรับผู้ใช้งาน KoltiTrace?

เมื่อผลการทดสอบความแม่นยำของข้อมูลป่าถูกรวมไว้ในระบบ KoltiTrace MIS ผู้ใช้งานจะได้รับ:

✅ ความมั่นใจในความแม่นยำของข้อมูล สำหรับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การขอใบรับรอง และการรายงาน

✅ ความยืดหยุ่นในการเลือกชุดข้อมูลที่สอดคล้องกับนโยบายหรือเป้าหมายด้านความยั่งยืน

✅ ความน่าเชื่อถือผ่านวิธีการที่โปร่งใสและได้รับการตรวจสอบแล้ว

ที่ Koltiva เรามุ่งมั่นที่จะส่งมอบเครื่องมือภูมิสารสนเทศที่แม่นยำและเชื่อถือได้ ด้วยข้อมูลจากการทดสอบ Forest Accuracy Test ลูกค้าสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับการใช้ที่ดินอย่างมั่นใจ โดยมีข้อมูลที่ได้รับการตรวจสอบรองรับ พร้อมทั้งความโปร่งใสในการดำเนินงาน นี่เป็นเพียงก้าวหนึ่งในหลายก้าวที่เราดำเนินการเพื่อเป็นผู้นำด้านระบบติดตามแบบดิจิทัลและการจัดหาที่ยั่งยืน

นัดหมายสาธิตการใช้งานระบบ EUDR

---

แหล่งข้อมูล

• World Resources Institute. (n.d.). Key terms and definitions: Forests. WRI Research. https://www.wri.org/research/key-terms-and-definitions

• Weisse, M., & Goldman, E. (2025). Forest loss. Global Forest Review. World Resources Institute. https://gfr.wri.org/forest-extent-indicators/forest-loss

ผู้เขียน: กุศิ อายู ปุตรี จันทริกา สารี, เจ้าหน้าที่โซเชียลมีเดียแห่ง KOLTIVA

ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้าน: โรแลนด์ ซินูลิงกา, หัวหน้าฝ่ายสิ่งแวดล้อมแห่ง KOLTIVA

บรรณาธิการ: แดเนียล เอ. ปราซัตโย, หัวหน้าฝ่ายประชาสัมพันธ์และการสื่อสารองค์กรแห่ง KOLTIVA

เกี่ยวกับผู้เชี่ยวชาญ

โรแลนด์ ซินูลิงกา เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านภูมิสารสนเทศที่มีประสบการณ์มากกว่า 13 ปีในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) และการสำรวจระยะไกล (Remote Sensing) มีความเชี่ยวชาญในด้านการจัดการทรัพยากรธรรมชาติ การประเมินพื้นที่คุณค่าการอนุรักษ์สูง (HCV/HCS) การติดตามสวน การวางผังพื้นที่ และการพัฒนาอย่างยั่งยืน โรแลนด์ได้เป็นผู้นำและมีส่วนร่วมในโครงการต่าง ๆ ทั่วประเทศอินโดนีเซีย ตั้งแต่อาเจะห์ถึงปาปัว รวมถึงในประเทศญี่ปุ่นและเนเธอร์แลนด์ ด้วยความเชี่ยวชาญเชิงลึกในฐานข้อมูลเชิงพื้นที่และการสังเกตการณ์โลก เขามุ่งมั่นในการใช้ภูมิสารสนเทศเพื่อการใช้ที่ดินอย่างยั่งยืนและการอนุรักษ์สิ่งแวดล้อม