ดร. กฤช เอี่ยมฐานนท์ ผู้อำนวยการศูนย์สารสนเทศการเกษตร มอบหมายให้ส่วนภูมิสารสนเทศการเกษตร ลงพื้นที่เพื่อออกสำรวจพื้นที่เพาะปลูกพืชเศรษฐกิจ 5 ชนิด ได้แก่ ข้าว มันสำปะหลังโรงงาน สับปะรด ปาล์มน้ำมัน และยางพารา 
ระหว่างวันที่ 6 – 14 กรกฎาคม 2568 จำนวน 150 จุดตัวอย่าง เพื่อตรวจสอบ ความถูกต้องของผลการแปลวิเคราะห์ภาพถ่ายจากดาวเทียมรายละเอียดปานกลาง (Medium resolution satellite image) ประกอบด้วย กลุ่มดาวเทียม Sentinel-2 และ Landsat 8-9 OLI/TIRS ในกิจกรรมการจัดทำแผนที่พืชเศรษฐกิจเชิงเดี่ยว (Single map) และเพื่อเป็นชุดข้อมูลฝึกหัด และชุดข้อมูลทดสอบ ในการทำนายการใช้ประโยชน์ที่ดินด้วยแบบจำลอง XGBoost ซึ่งเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ที่มีความแม่นยำสูง ภายใต้โครงการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดทำสารสนเทศการเกษตรและการบริหารจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ปีงบประมาณ พ.ศ. 2568 ดำเนินงานในพื้นที่ 3 จังหวัด ได้แก่ จังหวัดขอนแก่น มหาสารคาม และกาฬสินธุ์ การดำเนินโครงการนี้มีวัตถุประสงค์หลักเพื่อจัดทำข้อมูลแผนที่เนื้อที่เพาะปลูก/ยืนต้นพืชเศรษฐกิจข้างต้นที่ส่วนภูมิสารสนเทศการเกษตรดำเนินการจัดทำเป็นรายปีและรายฤดูกาลเพาะปลูก ให้มีความเป็นเอกภาพ สอดคล้อง และไม่มีการแสดงการใช้ประโยชน์ที่ดินทางการเกษตรที่ทับซ้อนกัน ซึ่งจะช่วยเพิ่มความถูกต้องและความน่าเชื่อถือต่อกระบวนการจัดทำข้อมูลสถิติการเกษตรของประเทศไทย อันเป็นหนึ่งในภารกิจหลักของศูนย์สารสนเทศการเกษตร
Dr. Krit Iemthanon, Director of the Centre for Agricultural Information (CAI), Office of Agricultural Economics (OAE), has assigned the Division of Agricultural Geo-Informatics to conduct a field survey of five major economic crops—rice, cassava (for industrial use), pineapple, oil palm, and para rubber—between July 6 – 14, 2025. A total of 150 sampling points will be surveyed across three provinces in the Northeast region—Khon Kaen, Maha Sarakham, and Kalasin—to verify the accuracy of crop classification results derived from medium-resolution satellite imagery. In addition, these observed points will be used as training and testing datasets for the XGBoost algorithm, a high-precision artificial intelligence approach for predicting land use and land cover in this project.
The satellite data employed in this effort include imagery from the Sentinel-2 and Landsat 8–9 OLI/TIRS constellations, as part of the Single Map activity under the project Improving the Efficiency of Agricultural Information and Big Data Management. The main objective of the project is to develop unified and consistent maps showing the cultivated and perennial areas of key economic crops. These maps are produced annually and seasonally by the Division of Agricultural Geo-Informatics. The project aims to eliminate overlapping agricultural land use data, enhance the accuracy and reliability of agricultural statistics, and support the broader mission of the CAI in delivering precise and trustworthy agricultural information for Thailand.