ความเสี่ยงที่ซ่อนอยู่ของการแจ้งเตือนการตัดไม้จากดาวเทียม: จะลดความผิดพลาดเชิงบวก (False Positives) เพื่อให้สอดคล้องกับข้อกำหนด EUDR ได้อย่างไร?

หมายเหตุจากบรรณาธิการ: 

เมื่อเครื่องมือเฝ้าระวังป่ากลายเป็นหัวใจสำคัญของการปฏิบัติตามกฎระเบียบ การเข้าใจข้อจำกัดของเครื่องมือเหล่านี้จึงเป็นสิ่งสำคัญ บทความนี้สำรวจความเสี่ยงที่เพิ่มขึ้นของความผิดพลาดเชิงบวก (False Positives) จากการแจ้งเตือนการตัดไม้ผ่านดาวเทียม และบทบาทสำคัญของข้อมูลภาคสนามในการเสริมสร้างความแข็งแกร่งให้กับระบบการตรวจสอบย้อนกลับภายใต้ข้อกำหนดของ EUDR โดยมีบทวิเคราะห์จาก Anggoro Wicaksono หัวหน้าโครงการยางพาราแห่ง KOLTIVA และ Roland Sinulingga หัวหน้าฝ่ายสิ่งแวดล้อมแห่ง KOLTIVA ซึ่งเน้นย้ำว่าการผสานข้อมูลดาวเทียมกับการตรวจสอบภาคสนามคือกุญแจสู่การสร้างห่วงโซ่อุปทานที่น่าเชื่อถือและปลอดจากการตัดไม้ทำลายป่า.

สรุปผู้บริหาร: 

• แผนที่ดาวเทียมมีความสำคัญอย่างยิ่ง ภายใต้ข้อกำหนดของ EUDR ธุรกิจเกษตรต้องพิสูจน์ว่าห่วงโซ่อุปทานของตนปลอดจากการตัดไม้ทำลายป่าโดยใช้ข้อมูลพิกัดทางภูมิศาสตร์และการประเมินความเสี่ยง อย่างไรก็ตาม ยังคงมีความเป็นไปได้ที่จะเกิดข้อผิดพลาดหรือการตีความคลาดเคลื่อน ซึ่งมักถูกเรียกว่า “false positives” หรือ “false negatives”

• เหตุใดจึงเกิด false positives/negatives?  แผนที่ป่าไม้ เช่น ที่พัฒนาโดย Joint Research Centre (JRC) มักถูกออกแบบให้เน้นความรอบคอบ ส่งผลให้มีการแจ้งเตือนผิดพลาดบ่อยครั้ง (false positives) และทำให้ความรับผิดชอบในการตรวจสอบตกอยู่กับภาคธุรกิจ

• ข้อมูลภาคสนามจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการยืนยันหรือยกเลิกการแจ้งเตือนจากดาวเทียม Koltiva รับมือกับความท้าทายนี้ด้วยการผสานการแจ้งเตือนจากดาวเทียมเข้ากับการตรวจสอบภาคสนามผ่านแพลตฟอร์ม KoltiTrace MIS และทีม KoltiSkills โดยใช้การจัดทำโปรไฟล์เกษตรกร แผนที่พิกัดภูมิศาสตร์ และการประเมินการตัดไม้ทำลายป่าเพื่อตรวจสอบหรือยกเลิกการแจ้งเตือนเหล่านั้น.

ข้อบังคับของสหภาพยุโรปว่าด้วยผลิตภัณฑ์ที่ปลอดจากการตัดไม้ทำลายป่า (EUDR) กำหนดให้ธุรกิจการเกษตรต้องพิสูจน์ว่าผลิตภัณฑ์ของตนปราศจากการตัดไม้ทำลายป่า โดยใช้ข้อมูลพิกัดทางภูมิศาสตร์และการประเมินความเสี่ยง ด้วยเหตุนี้ แผนที่จากดาวเทียมจึงกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในกระบวนการนี้ แต่อีกหนึ่งความท้าทายก็คือ การตีความการแจ้งเตือนการตัดไม้จากภาพถ่ายดาวเทียมให้ถูกต้อง โดยเฉพาะกรณีที่กลายเป็นการแจ้งเตือนผิดพลาดหรือ false positives 

ในระบบการรับรู้ระยะไกล (remote sensing) ความแม่นยำของแผนที่ถูกประเมินโดยการเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงที่แสดงในแผนที่กับ "ข้อมูลความจริง" (truth data) ซึ่งได้จากการตรวจสอบภาคสนามหรือการตีความภาพดาวเทียมอย่างอิสระ ข้อมูลความจริงนี้จะต้องถูกประเมินโดยไม่อ้างอิงกับแผนที่ที่ถูกทดสอบ เพื่อให้การตรวจสอบเป็นไปอย่างเป็นกลาง

ค่าความแม่นยำโดยรวม (overall accuracy) วัดจากจำนวนครั้งที่แผนที่แสดงผลตรงกับข้อมูลความจริง อย่างไรก็ตาม ตัวชี้วัดนี้อาจทำให้เข้าใจผิดได้ โดยเฉพาะในภูมิประเทศที่ปกคลุมด้วยพื้นที่ป่าไม่ถูกรบกวนเป็นส่วนใหญ่ เพราะแม้ว่าการตรวจจับการเปลี่ยนแปลงจะไม่แม่นยำ ก็อาจถูกกลบด้วยความแม่นยำในพื้นที่ที่ไม่มีการเปลี่ยนแปลง ดังนั้น การวิเคราะห์ false positives (ข้อผิดพลาดจากการแสดงว่ามีการเปลี่ยนแปลงทั้งที่ไม่มีจริง) และ false negatives (ข้อผิดพลาดจากการไม่แสดงว่ามีการเปลี่ยนแปลงทั้งที่มีจริง) จึงให้ภาพที่น่าเชื่อถือมากกว่าเกี่ยวกับความถูกต้องของข้อมูล (Global Forest Maps, 2015)

ผลบวกลวง (False Positive) ในการทำแผนที่การตัดไม้ทำลายป่าเกิดขึ้นเมื่อพื้นที่หนึ่งถูกระบุอย่างไม่ถูกต้องว่ามีการตัดไม้ทำลายป่า ความคลาดเคลื่อนเช่นนี้อาจนำไปสู่การตรวจสอบภาคสนามที่มีค่าใช้จ่ายสูง การล่าช้าในการขนส่งสินค้า หรือแม้กระทั่งข้อกล่าวหาว่าไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนด ทั้งที่ในความเป็นจริงไม่มีการสูญเสียพื้นที่ป่าแต่อย่างใด

ฟีเจอร์ Land Use Tracker ในระบบ KoltiTrace MIS ของเราช่วยให้บริษัทต่าง ๆ สามารถตรวจสอบการแจ้งเตือนการตัดไม้ทำลายป่าโดยอ้างอิงจากหลายชุดข้อมูล ได้แก่ ฐานข้อมูลจากศูนย์วิจัยร่วมของสหภาพยุโรป (Joint Research Centre - JRC) รุ่นที่ 2, Global Forest Watch (GFW) และ Science Based Targets Network (SBTN) เนื่องจากไม่มีแผนที่ใดแม่นยำ 100% เราจึงให้อำนาจผู้ใช้งานในการเลือกชุดข้อมูลที่สอดคล้องมากที่สุดกับพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ ประเภทการใช้ที่ดิน หรือสินค้าเกษตร และความต้องการในการรายงานของตนเอง

หนึ่งในแผนที่ที่มีให้ใช้งานบนฟีเจอร์ Land Use Tracker ของ KoltiTrace MIS คือแผนที่ Global Forest Cover Map V2 (เวอร์ชันปี 2020) ของศูนย์วิจัยร่วมแห่งสหภาพยุโรป (JRC) จากแผนที่สองเวอร์ชันที่มีอยู่ KoltiTrace MIS ได้เลือกใช้เวอร์ชันที่ 2 เนื่องจากมีประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในการสนับสนุนผู้ใช้งานให้สามารถตัดสินใจโดยอิงจากหลักฐานและข้อมูลที่เชื่อถือได้มากยิ่งขึ้น เมื่อต้องประเมินความเสี่ยงของการตัดไม้ทำลายป่าในห่วงโซ่อุปทานของตน แผนที่เวอร์ชันนี้แสดงข้อมูลดังนี้:

• ความแม่นยำโดยรวม 91%

• ค่าความคลาดเคลื่อนประเภทไม่พบพื้นที่ป่า (omission error) อยู่ที่ 8%

• ค่าความคลาดเคลื่อนประเภทระบุพื้นที่ไม่ใช่ป่าเป็นป่า (commission error) อยู่ที่ 18%

ในงานสัมมนาออนไลน์ล่าสุดของเรา Beyond Traceability Talks Vol. 3 René Colditz เจ้าหน้าที่โครงการวิทยาศาสตร์ (หัวหน้าโครงการ) จากศูนย์วิจัยร่วมแห่งสหภาพยุโรป (JRC)—ซึ่งเป็นผู้นำในการพัฒนาและวิเคราะห์ผลการศึกษาเรื่อง Accuracy Assessment of the Global Forest Cover Map for the Year 2020: Assessment Protocol and Analysis—ได้อธิบายว่า แผนที่ของ JRC มีแนวโน้มที่จะประเมินพื้นที่ป่าสูงกว่าค่าประมาณการขององค์การอาหารและเกษตรแห่งสหประชาชาติ (FAO) อยู่ราว 12%

เขายังอธิบายเหตุผลเบื้องหลังแนวทางการแจ้งเตือนเกินจริง (over-flagging) นี้ว่า:

“ระบบ Global Forest Cover Map V2 ในปัจจุบันมีแนวโน้มที่จะเกิดผลบวกลวง (false positives) มากกว่าผลลบลวง (false negatives) และสิ่งนี้เป็นความตั้งใจ เพราะในมุมมองด้านกฎระเบียบ การแจ้งเตือนความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ย่อมปลอดภัยกว่าการปล่อยให้พื้นที่ที่อาจไม่สอดคล้องข้อกำหนดหลุดรอดไป หากความเสี่ยงด้านการตัดไม้ทำลายป่าไม่ถูกตรวจพบ และบริษัทเดินหน้าต่อโดยไม่ตรวจสอบเพิ่มเติม ความเสี่ยงต่อการไม่ปฏิบัติตาม EUDR จะยิ่งสูงขึ้น เป้าหมายของเรา (JRC) คือการทำหน้าที่เป็น ‘ตัวกรองเบื้องต้น’ เพื่อชี้พื้นที่ที่ควรได้รับการตรวจสอบเพิ่มเติม และหลังจากนั้นก็เป็นหน้าที่ของผู้ดำเนินการในการเจาะลึกลงไป และตัดสินว่า การแจ้งเตือนนั้นสะท้อนถึงการตัดไม้ทำลายป่าจริงหรือไม่”

แม้ว่าวิธีการทำแผนที่แบบระมัดระวังนี้จะช่วยสนับสนุนแนวทางที่รอบคอบด้านกฎระเบียบ แต่ก็เพิ่มความเสี่ยงของการแจ้งเตือนเกินจริงเช่นกัน ซึ่งทำให้เกิดคำถามสำคัญสำหรับบริษัทต่าง ๆ: จะมั่นใจได้อย่างไรว่าการแจ้งเตือนนั้นเป็นการตัดไม้ทำลายป่าจริง ไม่ใช่ข้อผิดพลาดของแผนที่?

ทำไมแค่แผนที่จึงไม่เพียงพอสำหรับการปฏิบัติตามข้อกำหนดของ EUDR

ภาพถ่ายจากดาวเทียมยังคงเป็นทรัพยากรที่สำคัญในการจัดลำดับความสำคัญในการตรวจสอบความสอดคล้อง ช่วยให้บริษัทสามารถระบุพื้นที่เสี่ยงสูงได้ และลดการพึ่งพาภาพถ่ายความละเอียดสูงที่มีต้นทุนสูง อย่างไรก็ตาม แผนที่มีข้อจำกัดของมันเอง

ตามที่ René Colditz กล่าวไว้ว่า: “ไม่ใช่ทุกต้นไม้จะนับเป็นป่า และไม่ใช่ทุกป่าจะมีต้นไม้ที่มองเห็นได้ชัดเจน”

ภายใต้ระเบียบ EUDR “ป่าไม้” ถูกนิยามด้วยเกณฑ์ที่เข้มงวด ดังนี้:

• ความสูงของต้นไม้อย่างน้อย 5 เมตร

• ความหนาแน่นของเรือนยอด (canopy cover) ไม่น้อยกว่า 10%

• พื้นที่ขั้นต่ำ 0.5 เฮกตาร์

• ไม่รวมถึงสวนไม้เศรษฐกิจเพื่อการเกษตร เช่น ปาล์มน้ำมันหรือยางพารา

  
  

แผนที่เพียงอย่างเดียวมักไม่สามารถจับรายละเอียดที่ซับซ้อนเหล่านี้ได้อย่างแม่นยำ โดยเฉพาะในพื้นที่ที่มีระบบวนเกษตรแบบผสม พื้นที่ป่าฟื้นตัว หรือภูมิทัศน์เกษตรกรรมของเกษตรกรรายย่อยที่มีลักษณะกระจัดกระจาย

หนทางข้างหน้า: ผสานข้อมูลดาวเทียมเข้ากับการลดความเสี่ยงผ่าน KoltiSkills

บริการขยายผลในพื้นที่จริงของเรา (KoltiSkills) ช่วยให้บริษัทสามารถลดความเสี่ยงในจุดที่สำคัญที่สุด — นั่นคือ “ไมล์แรก” ของห่วงโซ่อุปทาน ด้วยการผสานข้อมูลจากดาวเทียมเข้ากับข้อมูลภาคสนามที่ได้รับการตรวจสอบแล้ว เราสามารถมอบระบบการตรวจสอบย้อนกลับแบบครบวงจรที่สอดคล้องกับข้อกำหนดของกฎระเบียบระดับโลก เช่น EUDR

เมื่อมีการแจ้งเตือนจากภาพดาวเทียมเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของการตัดไม้ทำลายป่า ทีมภาคสนามของเราจะเข้าไปตรวจสอบพื้นที่จริงเพื่อยืนยันหรือยกเลิกการแจ้งเตือนเหล่านั้น

• การตรวจสอบภาคพื้นดิน (Ground Verification)

  ทีมภาคสนามจะลงพื้นที่ตามจุดที่มีการแจ้งเตือน เพื่อตรวจสอบว่าเกิดการตัดไม้ทำลายป่าจริงหรือไม่ ขั้นตอนนี้ช่วยหลีกเลี่ยงผลบวกลวงที่อาจทำให้เกษตรกรที่ปฏิบัติตามข้อกำหนดต้องถูกตัดออกอย่างไม่เป็นธรรม

  
  

• การประเมินการตัดไม้ทำลายป่าอย่างรอบด้าน (Comprehensive Deforestation Assessment)

  เราจัดทำบันทึกภาพรวมทั้งหมดของที่ดินและประวัติการใช้ที่ดิน ประกอบด้วย:

  • การสังเกตและบันทึกสภาพพื้นที่ในปัจจุบัน

  • ระยะการเจริญเติบโตและสัญญาณของการปลูกใหม่

  • ลำดับเวลาในประวัติการถางที่ดินและการเปลี่ยนแปลงการใช้ที่ดิน

  • การมีอยู่ของพื้นที่ป่า

  • ประวัติสิทธิ์ในที่ดินและรูปแบบการใช้ที่ดิน

  • ประวัติการเผาไหม้พื้นที่

  
  

• การตรวจสอบสถานะการตัดไม้ทำลายป่า (Deforestation Status Verification)

  เราจะพิจารณาว่าการแจ้งเตือนเรื่องการตัดไม้ทำลายป่านั้นถูกต้องหรือไม่ และหากถูกต้อง จะตรวจสอบว่ามีความเชื่อมโยงกับสินค้าเกษตรเฉพาะประเภทหรือเกิดจากปัจจัยอื่น เช่น โครงสร้างพื้นฐานหรือภัยธรรมชาติ 

“การแจ้งเตือนจากดาวเทียมควรเป็นจุดเริ่มต้นของการสืบค้นเชิงลึก—not คำตัดสินสุดท้าย การตรวจสอบภาคสนามช่วยเปลี่ยนสัญญาณความเสี่ยงเบื้องต้นให้กลายเป็นการตัดสินใจที่มีข้อมูลรองรับและอิงหลักฐาน หากไม่มีการลงพื้นที่ตรวจสอบ บริษัทต่าง ๆ อาจตัดเกษตรกรที่ปฏิบัติตามข้อกำหนดออกจากห่วงโซ่อุปทานโดยอิงจากข้อสันนิษฐาน ไม่ใช่ข้อเท็จจริง และนี่คือสิ่งที่เราทำที่ Koltiva: เราผสานการทำแผนที่จากดาวเทียมเข้ากับการยืนยันภาคสนาม เพื่อมอบกระบวนการตรวจสอบที่สมบูรณ์สำหรับการปฏิบัติตาม EUDR” อังกอโกโร วิจักษ์โสโน หัวหน้าโครงการของเรา กล่าว

ข้อมูลภาคสนามแบบบูรณาการนี้ช่วยยืนยันหรือปฏิเสธการแจ้งเตือนเกี่ยวกับการตัดไม้ทำลายป่า—เพื่อให้ผู้มีส่วนเกี่ยวข้องในห่วงโซ่อุปทานไม่ตัดเกษตรกรที่ปฏิบัติตามกฎอย่างไม่เป็นธรรม หรือมองข้ามความเสี่ยงที่แท้จริง แผนที่จากดาวเทียมถือว่าจำเป็นสำหรับการตรวจจับในเบื้องต้น แต่การตรวจสอบย้อนกลับให้สอดคล้องกับ EUDR อย่างแท้จริง จำเป็นต้องใช้แนวทางแบบครบวงจร: ผสานข้อมูลดิจิทัลเข้ากับปัญญาจากภาคสนาม

ต้องการความช่วยเหลือในการตรวจสอบการแจ้งเตือนการตัดไม้ทำลายป่าหรือสร้างห่วงโซ่อุปทานที่สอดคล้องกับ EUDR ใช่ไหม? พูดคุยกับผู้เชี่ยวชาญด้าน EUDR ของเราได้เลยวันนี้

จองเดโมตอนนี้เลย

---

ผู้เขียน: กุศิ อายู ปุตรี จันดริกะ สารี, ผู้เชี่ยวชาญด้านการสื่อสารเพื่อความยั่งยืน

ผู้เชี่ยวชาญด้านเนื้อหา: อังกอโกโร วิจักษ์โสโน, หัวหน้าโครงการยางพารา & โรแลนด์ ซินูลิงกา, หัวหน้าฝ่ายสิ่งแวดล้อม

เกี่ยวกับผู้เชี่ยวชาญ:

อังกอโกโร วิจักษ์โสโน เป็นหัวหน้าโครงการยางพาราที่ Koltiva ซึ่งเป็นผู้นำในการผลักดันระบบตรวจสอบย้อนกลับเพื่อสร้างห่วงโซ่อุปทานที่มีความครอบคลุมและปลอดจากการตัดไม้ทำลายป่า เขาเป็นผู้นำโครงการที่ผสานข้อมูลดาวเทียมเข้ากับการตรวจสอบภาคสนาม เพื่อให้เป็นไปตามมาตรฐานด้านกฎระเบียบที่เข้มงวด รวมถึงระเบียบ EUDR (EU Deforestation-Free Regulation) จบการศึกษาจากมหาวิทยาลัยมูฮัมมาดียะห์ มาลัง และ Politechnika Lubelska อังกอโกโรมีพื้นฐานที่แข็งแกร่งด้านเกษตรกรรมยั่งยืนและการประเมินความเสี่ยงในห่วงโซ่อุปทาน โดยทำงานอย่างใกล้ชิดกับเกษตรกรรายย่อยในการสร้างเครือข่ายสินค้าที่มีความยืดหยุ่นและสอดคล้องกับข้อกำหนด

โรแลนด์ ซินูลิงกา เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านภูมิสารสนเทศที่มีประสบการณ์มากกว่า 13 ปีในระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ (GIS) และการสำรวจระยะไกล (Remote Sensing) ผลงานของเขาครอบคลุมการจัดการทรัพยากรธรรมชาติ การประเมิน HCV/HCS การติดตามสวนพืช การวางแผนพื้นที่ และการพัฒนาอย่างยั่งยืน โรแลนด์เคยเป็นผู้นำและให้การสนับสนุนโครงการด้านเทคนิคทั่วประเทศอินโดนีเซีย ตั้งแต่อาเจะห์ถึงปาปัว รวมถึงในประเทศญี่ปุ่นและเนเธอร์แลนด์ ด้วยความเชี่ยวชาญเชิงลึกด้านฐานข้อมูลเชิงพื้นที่และการสังเกตการณ์จากดาวเทียม เขามุ่งมั่นที่จะนำภูมิสารสนเทศมาใช้เพื่อการใช้ที่ดินอย่างยั่งยืนและการปกป้องสิ่งแวดล้อม

---

แหล่งข้อมูล

• Global Forest Watch. (2015). How accurate is accurate enough? Examining the GLAD Global Tree Cover Change data (Part 1). https://www.globalforestwatch.org/blog/data-and-tools/how-accurate-is-accurate-enough-examining-the-glad-global-tree-cover-change-data-part-1/

• Colditz, R., Verhegghen, A., Carboni, S., Bourgoin, C., Duerauer, M., Mansuy, N., De Marzo, T., Beuchle, R., Janouskova, K., Armada Bras, T., Desclée, B., Orlowski, K., Mutendeudzi, M., Ameztoy Aramendi, I., Fritz, S., Lesiv, M., Oom, D., Carreiras, J., San-Miguel, J., Herold, M., ... Achard, F. (2025). Accuracy assessment of the global forest cover map for the year 2020: Assessment protocol and analysis (JRC Technical Report No. JRC141231). Publications Office of the European Union. https://data.europa.eu/doi/10.2760/7632707