KMITL Expo 2026 LogoKMITL 66th Anniversary Logo

Viola edible flower production in soilless culture

Viola edible flower production in soilless culture

Abstract

The objective of this experiment was to determine the effect of nitrogen and potassium concentration combination with photoperiod on the growth of Viola in a plant factory to increase the quality of the products, reduce the production time and increase the production cycle throughout the year. The experimental plan was 3x3 Factorial in CRD with nine treatments and three replications (six plants per replication). The factor of this study was two factors; the first factor was three different concentrations of nitrogen and potassium in ratios of 1:1, 1:2 and 2:1. The second factor was the application of different photoperiods. There were 1) 24-hours photoperiod, 2) 8-hours light/16-hours dark photoperiod (Induced flowering state: 13-hours light/11-hours dark photoperiod) and 3) 5-hours light/3-hours dark photoperiod. Controlled temperature at 25 °C, the EC=1.5-2.0 mS/cm and the pH=5.8-6.5 in all treatment. The result showed that the concentration of N: K in the ratio of 1:1 combined with 24-hour photoperiod was the most vegetative growth and also maximizes reproductive growth. The overall great sensory evaluation was an acceptable level and suitable for cooking or decorating dishes. Therefore, the concentration of N: K in the ratio of 1:1 combined with 24-hour photoperiod is the best treatment to increase the quality of the product, reduce the production time of viola flowers in each cycle from 90-100 days down to 43-45 days which is good for farmers.

Objective

ปัจจุบันการบริโภคดอกไม้กินได้ เป็นอีกทางเลือกหนึ่งที่ผู้บริโภคให้ความสนใจ ซึ่งดอกไม้แต่ละชนิดมีคุณค่าทางอาหารและสารต้านอนุมูลอิสระที่แตกต่างกันไป (สุพัตรา, 2548) โดยดอกไม้แต่ละชนิดจะมีสารสำคัญแตกต่างกันขึ้นอยู่กับสีของกลีบดอกไม้ เช่น สารในกลุ่มโพลีฟีนอล ฟลาโวนอยด์ และสารกลุ่ม anthocyanins มักพบในดอก เจอราเนียม กุหลาบ เบญจมาศ ชบา พิทูเนีย แพนซี และวิโอลา (Kumari, 2017) ซึ่งสารสำคัญเหล่านี้มีคุณสมบัติในการต้านอนุมูลอิสระป้องกันการเกิดโรคอัลไซเมอร์ โรคหลอดเลือดหัวใจ และยังเป็นสารต้านมะเร็ง รวมถึงช่วยชะลอความชรา (Shi et al., 2008; Kaisoon et al., 2011) ดอกไม้กินได้ที่นิยมใช้ประกอบอาหารหรือตกแต่งจาน ได้แก่ เดซี่ แนสเตอร์ชัม คาโมมายล์ ผีเสื้อ และวิโอลา (Face food accessory, 2564) ดอกวิโอลา มีกลิ่นหอมอ่อนและรสเปรี้ยว อุดมไปด้วยวิตามินเอ อีและซี ส่วนใหญ่นิยมนำไปประกอบในเมนูสลัด (มูลนิธิโครงการหลวง, 2561; ออนไลน์) โดยต้นวิโอลา (Viola) อยู่ในวงศ์ Violaceae มีอยู่ 25 สกุล ประมาณ 525 -600 ชนิด กระจายพันธุ์อยู่ทั่วโลก (William, 2020) มีถิ่นกำเนิดในประเทศที่มีอากาศอบอุ่นจนถึงอากาศหนาวเย็น เป็นไม้ล้มลุก อายุสั้น ต้นสูง 10-30 เซนติเมตร ใบเป็นใบเดี่ยว ออกเรียงสลับ ขอบใบหยักเป็นฟันเลื่อย กลีบดอกกลมกว้าง มี 5 กลีบเกยซ้อนกัน สีของกลีบดอกมีด้วยกันหลายสี เช่น สีขาว สีส้ม สีชมพู สีม่วงเข้มและสีเหลือง เป็นต้น (นายเกษตร, 2554; ออนไลน์) ธาตุอาหารมีความสําคัญต่อการดํารงชีวิตของพืช ส่งผลต่อคุณภาพผลผลิต หากขาดหรือไม่มีเลยจะทําให้พืชแสดงอาการผิดปกติ หรือตายได้ ดังนั้นการให้ธาตุอาหารในระดับที่เหมาะสมและสมดุลจึงมีความเฉพาะเจาะจงกับพืชแต่ละชนิดแตกต่างกัน โดยธาตุไนโตรเจนและโพแทสเซียม เป็นธาตุอาหารหลักที่จําเป็นสําหรับการเจริญเติบโตและให้ผลผลิตของพืช ช่วยในการกระตุ้นเอนไซม์ที่ใช้ในการสังเคราะห์แสงและการหายใจ ซึ่งจะช่วยส่งเสริมการเคลื่อนย้ายแป้ง น้ำตาล และโปรตีนจากใบไปสู่ผล ช่วยส่งเสริมการเจริญเติบโตของราก ทําให้รากดูดน้ำ ดูดธาตุอาหาร ได้ดีขึ้น เร่งการออกดอก และทําให้พืชมีสีสันเพิ่มมากขึ้น (ไทยเกษตรศาสตร์, 2555; ออนไลน์) จากการศึกษาความเข้มข้นของธาตุไนโตรเจนและโพแทสเซียมต่อการเจริญเติบโตของแพงพวยเลื้อย พบว่า ระดับของไนโตรเจนที่ 100 มิลลิกรัมต่อลิตร ให้ขนาดทรงพุ่มกว้างที่สุด แต่ความเข้มข้นที่ 200 มิลลิกรัมต่อลิตร ให้จํานวนดอกต่อต้นมากที่สุด (ประภาพรรณ, 2556) นอกจากนี้แสงยังเป็นปัจจัยทางสภาพแวดล้อมที่เกี่ยวข้องกับการออกดอกของพืชโดยตรง ซึ่งเป็นแหล่งพลังงานที่สำคัญ ในการสร้างอาหารและการสะสมอาหารในพืช (สมบุญ, 2538) โดยเฉพาะความยาววัน (photoperiod) จากการศึกษาในฟรีเซีย พบว่า สภาพวันสั้นมีผลต่อการกระตุ้นการเกิดและการพัฒนาตาดอกของฟรีเซียในช่วงแรก และความเข้ม แสงต่ำชะลอการสร้างตาดอก (flower initiation) และการพัฒนาตาดอก (flower development) (โสระยา, 2543) ดอกไม้กินได้ปลูกทั้งในดินและปลูกโดยไม่ใช้ดิน แต่การปลูกวิโอลาในสภาพธรรมชาติมักพบปัญหาการแสดงอาการขาดธาตุอาหาร เนื่องจากมีการให้ปุ๋ยในอัตราส่วนที่ไม่เหมาะสมส่งผลให้พืชได้รับธาตุอาหารที่ไม่สมดุลกัน ทำให้พืชแสดงอาการขาดธาตุอาหาร หยุดการเจริญเติบโต อีกทั้งการควบคุมปัจจัยที่ส่งผลต่อการเจริญเติบโตของพืชก็เป็นไปได้ยาก เกิดโรคและแมลงศัตรูพืชเข้าทำลาย ปัญหาเหล่านี้จะส่งผลให้คุณภาพและปริมาณของผลผลิตลดลง ปัญหาเรื่องธาตุอาหาร น้ำ แสง โรคและแมลง จะสามารถควบคุมได้ เมื่อปลูกพืชในระบบ Plant Factory ซึ่งเป็นเทคโนโลยีการปลูกพืชที่พัฒนามาจากการปลูกพืชในระบบไฮโดรโปนิกส์ ร่วมกับการควบคุมปัจจัยภายนอก ได้แก่ ความเข้มแสง อุณหภูมิ ปริมาณก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ การจัดการโรคและแมลง และด้วยความสามารถในการควบคุมปัจจัยในการผลิตได้ (วรพจน์, 2557; Kozai et al., 2016) จึงสามารถกำหนดรอบหรือระยะเวลาการผลิตพืชได้ เช่น ให้แสงเพื่อกระตุ้นการออกดอก เร่งวันในการออกดอกของวิโอลา ผลผลิตแต่ละรอบจะออกดอกเร็วขึ้น มีคุณภาพดี สะอาด ปราศจากโรค และผลิตพืชได้ตลอดทั้งปี ดังนั้นการวิจัยครั้งนี้จึงมุ่งเน้นศึกษาระดับความเข้มข้นของธาตุไนโตรเจนและโพแทสเซียมร่วมกับจำนวนชั่วโมงในการให้แสงต่อการเจริญเติบโตของต้นวิโอลาในระบบ Plant Factory

Other Innovations

Muly mur

คณะอุตสาหกรรมอาหาร

Muly mur

A new jelly snack alternative for health-conscious individuals—delicious, convenient, and gut-friendly. Rich in probiotics and prebiotics, packed with antioxidants, and essential vitamins. Suitable for health enthusiasts and lactose-intolerant individuals. Free from artificial colors and flavors

Read more
Co-encapsulation Techniques for Vitamin C and Coenzyme Q10 Impacts on Stability and  Efficacy: Antioxidant activity, and in vitro gastrointestinal digestion

คณะอุตสาหกรรมอาหาร

Co-encapsulation Techniques for Vitamin C and Coenzyme Q10 Impacts on Stability and Efficacy: Antioxidant activity, and in vitro gastrointestinal digestion

This study aims to investigate the co-encapsulation technique of vitamin C and coenzyme Q10 within liposomes to enhance their stability and encapsulation efficiency and evaluate their antioxidant activity and release behavior under simulated gastrointestinal conditions. Liposomes were prepared using the High-Speed Homogenization Method, and their characteristics, including particle size, zeta potential, encapsulation efficiency, and antioxidant activity, were analyzed using DPPH, ABTS, and FRAP assays. The results demonstrated that co-encapsulation significantly improved the stability of vitamin C and coenzyme Q10 compared to single encapsulation. The liposomes exhibited high encapsulation efficiency and maintained strong antioxidant activity. The release profile under simulated gastrointestinal conditions also indicated a sustained and controlled release. These findings highlight the potential of the co-encapsulation technique in enhancing the efficacy of functional bioactive compounds, making it applicable to the food and nutraceutical industries.

Read more
A Comparison of The Performance of Machine Learning Methods on Time Series Data Using Lagged Time Intervals

คณะวิทยาศาสตร์

A Comparison of The Performance of Machine Learning Methods on Time Series Data Using Lagged Time Intervals

This special problem aims to compare the performance of machine learning methods in time series forecasting using lagged time periods as independent variables. The lagged periods are categorized into three groups: lagged by 10 units, lagged by 15 units, and lagged by 20 units. The study employs four machine learning methods: Decision Tree (DT), Random Forest (RF), K-Nearest Neighbors (KNN), and Support Vector Machine (SVM). The time series data simulated as independent variables diverse including characteristics: Random Walk data, Trending data, and Non-Linear data, with sample sizes of 100, 300, 500, and 700. The research methodology involves splitting the data into 90% for training and 10% for testing. Simulations and analysis are performed using the R programming language, with 1,000 iterations conducted. The results are evaluated based on the average mean squared error (AMSE) and the average mean absolute percentage error (AMAPE) are calculated to identify the best performing method. The research findings revealed that for Random Walk data, the best performing methods are Random Forest and Support Vector Machine. For Trend data, the best performing methods are Random Forest. For Non-Linear data, the best performing methods are Support Vector Machine. When tested with real-world data, the results show that for the Euro-to-Thai Baht exchange rate, the best methods are Random Forest and Support Vector Machine. For the S&P 500 Index in USD, the best performing methods are Random Forest. For the Bank of America Corp Index in USD, the best performing methods are Support Vector Machine.

Read more