NDWI values above 0 indicate presen

NDWI values above 0 indicate presence of water bodies and values below 0 indicate other classes.

Training pixels were collected from the false colour composite of the respective bands (for time period 1973, 1989, and 2000) since historical data were unavailable. For 2004 data, training data uniformly distributed over the study area collected with pre calibrated GPS were used. The class spectral characteristics for six LU categories (agriculture, builtup / settlement, forest (evergreen, semi-evergreen, deciduous), plantation, waste land / fallow / sand, and water bodies / streams) using RS data were obtained to assess their inter-class separability. and the images were classified using MLC. Temporal classified images (into 6 LC classes – agriculture, built-up, forest, plantation, waste land and water bodies) are shown in Fig. 4 and the statistics are given in Table II. This was validated with the representative field data (covering ~ 10% of the study area) and also using Google Earth image. Producer’s, user’s, overall accuracy and Kappa values computed are listed in Table III.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

NDWI ค่ามากกว่า 0 บ่งชี้สถานะของแหล่งน้ำ และค่าต่ำกว่า 0 บ่งชี้ชั้นเรียนอื่น ๆฝึกอบรมพิกเซลถูกเก็บรวบรวมจากคอมโพสิตสีเท็จของการเกี่ยวข้องวง (สำหรับรอบระยะเวลา 1973, 1989 และ 2000) เนื่องจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์ก็ไม่ สำหรับข้อมูล 2004 ฝึกสม่ำเสมอเมื่อเทียบเคียงกระจายทั่วพื้นที่ศึกษาข้อมูลเก็บ ด้วยก่อนที่ใช้ปรับเทียบ GPS ลักษณะสเปกตรัมคลาส 6 ลูประเภท (เกษตร builtup / การชำระเงิน ป่า (เอเวอร์กรีน กึ่งเอเวอร์กรีน ผลัดใบ), ไร่ ที่ดินเสีย/ fallow / ทราย และน้ำร่างกาย / กระแสข้อมูล) ใช้ RS ได้รับข้อมูลการประเมิน separability ระหว่างชั้นของพวกเขามา และภาพถูกจัดประเภทใช้ MLC Fig. 4 แสดงภาพลับชั่วคราว (ใน 6 LC เรียน – เกษตร เนื้อที่ ป่า สวน เนื้อดินและน้ำเสีย) และสถิติแสดงไว้ในตาราง II นี้ถูกตรวจสอบกับข้อมูลในฟิลด์พนักงาน (ครอบคลุม ~ 10% ของพื้นที่ศึกษา) และใช้รูปภาพ Google Earth ของโปรดิวเซอร์ ผู้ ความถูกต้องโดยรวม และคำนวณค่า Kappa อยู่ในตาราง III

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ค่า NDWI สูงกว่า 0 บ่งชี้ถึงการปรากฏตัวของแหล่งน้ำและค่าต่ำกว่า 0 บ่งชี้ชั้นเรียนอื่น ๆ . พิกเซลการฝึกอบรมที่ถูกเก็บรวบรวมจากคอมโพสิตสีที่ผิดพลาดของวงดนตรีที่เกี่ยวข้อง (สำหรับช่วงเวลาปี 1973 1989 และ 2000) เนื่องจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่สามารถใช้งานได้ สำหรับปี 2004 ข้อมูลข้อมูลการฝึกอบรมการกระจายอย่างสม่ำเสมอทั่วพื้นที่การศึกษาเก็บรวบรวมจีพีเอสที่มีการสอบเทียบก่อนถูกนำมาใช้ ชั้นลักษณะสเปกตรัมสำหรับหกประเภท LU (เกษตร builtup / นิคมป่า (เอเวอร์กรีน, กึ่งป่าดิบผลัดใบ) ไร่ที่ดินขยะ / รกร้าง / ทรายและแหล่งน้ำ / สตรีม) โดยใช้ข้อมูลอาร์เอสที่ได้รับการประเมินระหว่างพวกเขา -class แยก และภาพที่ถูกจัดโดยใช้แอลซี ภาพจัดชั่วขณะ (เป็น 6 ชั้นเรียน LC - เกษตรสร้างขึ้นป่าไร่ที่ดินของเสียและแหล่งน้ำ) จะแสดงในรูป 4 และสถิติจะได้รับในตารางที่สอง นี้ได้รับการตรวจสอบกับข้อมูลภาคสนามตัวแทน (ครอบคลุม ~ 10% ของพื้นที่การศึกษา) และยังมีการใช้ภาพของ Google Earth ผู้ผลิตของผู้ใช้ถูกต้องโดยรวมและค่า Kappa คำนวณที่ระบุไว้ในตารางที่สาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ค่า ndwi เหนือ 0 บ่งชี้สถานะของแหล่งน้ำและค่าต่ำกว่า 0 บ่งชี้ชั้นเรียนอื่น ๆ

ฝึกพิกเซลรวบรวมจากเท็จสีคอมโพสิตของแต่ละวง ( เป็นระยะเวลาปี 1973 , 1989 , และ 2000 ) เนื่องจากข้อมูลทางประวัติศาสตร์ที่เป็นไม่ สำหรับปี 2004 ข้อมูล ฝึกอบรมข้อมูลอย่างสม่ำเสมอกระจายไปทั่วพื้นที่ศึกษาเก็บข้อมูลด้วย GPS ก่อนปรับใช้ชั้นสเปกตรัมลักษณะ 6 ลู่ประเภท ( เกษตร builtup / ชำระเงิน ( ป่าดงดิบ ป่าดิบ ป่ากึ่งผลัดใบ , ) , ปลูก , ที่ดินเปล่า / / ทรายที่รกร้าง และร่างกาย / ลำธารน้ำ ) โดยใช้ข้อมูลอาร์เอสที่ได้รับการประเมินของพวกเขาระหว่างชั้นแยกออกจากกันได้ . และภาพที่แบ่งใช้ MLC . เวลาจัดภาพ ( 6 ) ลงเรียนเกษตร , LC ,ป่า , ปลูก , ดินของเสียและน้ำในร่างกาย ) ที่แสดงในรูปที่ 4 และสถิติจะได้รับในตารางที่ 2 นี้คือการตรวจสอบกับข้อมูลตัวแทนสนาม ( ครอบคลุม ~ 10% ของพื้นที่ศึกษา ) และยังใช้ภาพ Google Earth โปรดิวเซอร์ของผู้ใช้โดยรวมของความถูกต้องและแคปปาค่าคำนวณอยู่ในโต๊ะนั้น