This method of standardization is a

This method of standardization is applied to EP, HP and PLOC. For
PUS, when the attributes cannot be compared with each other,
the nominal reclassification approach is used. By means of reclassification, each
cell of the raster receives an integer value
according to the evaluation
ofthedecisionmakers(DM)inrelationtotheobjectiveoftheanalysis.
The data fromthe raster maps are divided into k classes of benefits, and
then a score is assigned to each class. The usual values are on a scale
from 1 to 9, from 1 to 10, or also from 0 to 1. This makes it possible to
perform arithmetic operations on rasters that originally held dissimilar
types of values.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการมาตรฐานใช้กับ EP, HP และ PLOC สำหรับหนองใน เมื่อแอตทริบิวต์ไม่สามารถเทียบกับแต่ละอื่น ๆใช้วิธีกำหนด reclassification โดย reclassification แต่ละเซลล์ของ raster การรับค่าจำนวนเต็มตามการประเมินofthedecisionmakers (DM) inrelationtotheobjectiveoftheanalysisข้อมูลจากแผนที่ raster จะแบ่งออกเป็น k ระดับของผลประโยชน์ และแล้ว คะแนนกำหนดให้กับแต่ละชั้น ค่าปกติอยู่ในระดับจาก 1 ถึง 9 จาก 1 ถึง 10 หรือ 0-1 ทำให้สามารถดำเนินการทางคณิตศาสตร์ใน rasters ที่เดิม แตกต่างกันชนิดของค่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการของมาตรฐานนี้จะนำไปใช้กับ EP, HP และ PLOC สำหรับ
PUS เมื่อแอตทริบิวต์ที่ไม่สามารถเทียบกับแต่ละอื่น ๆ
ระบุวิธี Fi ไอออนบวก reclassi ถูกนำมาใช้ โดยวิธีการของไอออนบวก Fi reclassi แต่ละ
เซลล์ของแรสเตอร์ที่ได้รับค่าจำนวนเต็ม
ตามการประเมินผล
ofthedecisionmakers (DM) inrelationtotheobjectiveoftheanalysis.
ข้อมูล fromthe แผนที่แรสเตอร์จะแบ่งออกเป็นชั้นเรียน K ของ TS Bene Fi และ
แล้วคะแนนได้รับมอบหมายให้แต่ละชั้นเรียน ค่าปกติในระดับ
1-9, 1-10 หรือยังจาก 0 ถึง 1 ซึ่งทำให้มันเป็นไปได้ที่จะ
ดำเนินการทางคณิตศาสตร์ในเชิงภาพที่แตกต่างกัน แต่เดิมจัด
ประเภทของค่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีมาตรฐานนี้ใช้กับ EP , HP และ ploc . สำหรับหนอง , เมื่อแอตทริบิวต์ไม่สามารถเทียบได้กับแต่ละอื่น ๆในการ reclassi ถ่ายทอดวิธีการที่ใช้คือ โดยวิธีการของการ reclassi จึง แต่ละเซลล์ของราสเตอร์ได้รับค่าจำนวนเต็มตามการประเมินofthedecisionmakers ( DM ) inrelationtotheobjectiveoftheanalysis .โดยจากข้อมูล raster แผนที่แบ่งออกเป็น k คลาสดีจึง TS , และแล้วคะแนนก็จะมอบหมายให้แต่ละคลาส ค่าปกติอยู่ในระดับจาก 1 ถึง 9 จาก 1 ถึง 10 หรือ จาก 0 เป็น 1 นี้จะทำให้มันเป็นไปได้ที่จะดําเนินการเลขคณิตใน rasters ที่เดิมจัดไม่เหมือนกันประเภทของค่า