The use of chemical herbicides in agriculture has raised concerns due to its adverse effects on farmers' health, environmental sustainability, and consumer safety. Paraquat, a widely used herbicide, has been banned in Thailand. In response to this issue, this research focused on the development of natural herbicide products as an alternative to conventional chemical herbicides. The study involved the extraction of bioactive compounds from selected plants with potential herbicidal properties and evaluating their effectiveness in controlling target weeds. The results indicated that the developed natural herbicide demonstrates significant weed control efficiency. Additionally, this product can be applied to organic farming systems, reducing reliance on hazardous chemicals and promoting sustainable agricultural practices. The development of this natural herbicide served as an essential step toward environmentally friendly and safe agricultural solutions.
ที่มาของโครงการนี้เกิดจากปัญหาการใช้สารเคมีกำจัดวัชพืชในภาคเกษตรกรรม ซึ่งแม้ว่าสารเหล่านี้จะมีประสิทธิภาพในการควบคุมวัชพืช แต่กลับก่อให้เกิดผลกระทบต่อสุขภาพของเกษตรกร ผู้บริโภค และสิ่งแวดล้อมในระยะยาว โดยเฉพาะสารพาราควอต ซึ่งเป็นสารเคมีกำจัดวัชพืชที่ได้รับความนิยมแต่ถูกห้ามใช้ในหลายประเทศ รวมถึงประเทศไทย เนื่องจากมีความเป็นพิษสูงและไม่มีวิธีการรักษาหากได้รับสารเข้าสู่ร่างกาย นอกจากนี้ การตกค้างของสารเคมีในดินและแหล่งน้ำยังส่งผลต่อความสมดุลของระบบนิเวศและคุณภาพของผลผลิตทางการเกษตร ด้วยเหตุนี้ โครงการวิจัยนี้จึงถูกพัฒนาขึ้นโดยมีเป้าหมายในการค้นหาและพัฒนาสารจากธรรมชาติที่สามารถทดแทนสารเคมีดังกล่าวได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อลดความเสี่ยงต่อสุขภาพของเกษตรกร ลดปัญหามลพิษทางสิ่งแวดล้อม และส่งเสริมการทำเกษตรกรรมที่ยั่งยืน นอกจากนี้ การวิจัยยังตอบสนองต่อนโยบายของภาครัฐในการสนับสนุนการใช้สารชีวภาพและนวัตกรรมที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม เพื่อสร้างสมดุลระหว่างผลผลิตทางการเกษตรและการดูแลสิ่งแวดล้อมให้ยั่งยืนในระยะยาว
คณะเทคโนโลยีการเกษตร
This project presents a design and management approach for agricultural land in Kanchanaburi Province. The case study area is situated in Wangdong Subdistrict, Mueang Kanchanaburi District, covering an area of approximately 18 rai (7.2 acres). As the user seeks a simplified lifestyle in the countryside, surrounded by nature, the design aligns with this vision of simplicity and sustainability. The land is systematically allocated to optimize the benefits for both daily living and agricultural industry development. The crop cultivation zones are designed to suit the local climate and plant varieties, ensuring high-quality yields for continuous utilization. Meanwhile, the livestock zones are clearly delineated to maintain balance and organization. This approach not only ensures food security and income generation but also promotes a lifestyle that harmonizes with nature, minimizes environmental impact, and supports the long-term development of an efficient and eco-friendly agricultural industry. Comprehensive attention is given to the positioning of various zones, considering wind direction and sunlight exposure. Additionally, the design undergoes a rigorous drafting and review process to ensure the optimal outcomes for the land's utilization.
คณะวิทยาศาสตร์
The objective is to develop a web application for tool requests to issues arising from using Excel programs. The initial Excel file is copied from an existing SQL database and repeatedly duplicated, leading to excessive storage consumption. Additionally, the Excel files cannot be accessed concurrently by multiple users. Therefore, this web application aims to connect directly to the SQL database, eliminating the problems caused by using Excel files.
คณะวิทยาศาสตร์
In a highly competitive business, understanding customers is crucial for an organization to determine its success. Effective marketing is not just about offering good products, promotions, or services; it also requires strategies to reach and build strong relationships with customer groups. Segmenting customers is one method that helps businesses deeply understand the needs and behaviors of the customers who use their services In this internship, the objective is to understand the behavior of customers purchasing coffee and tea at a large cafe group by analyzing stored customer data. As a result of this process, customer groups purchasing coffee and tea were segmented using Naive Bayes, Random Forest, and Deep Learning techniques to compare the accuracy and suitability of different Machine Learning methods, and the insights gained from this analysis can be for further development in analyzing other data set in the future