In this paper, the images from Land

In this paper, the images from Landsat-5 were used; the spatial resolution was 30 meters
(http://glovis.usgs.gov/). The map of rice distribution was extracted from the images by combining
supervised and unsupervised methods. Then with the help of ArcGis 10, the average NDVI of rice in
each month from July to September during the 12 years can be captured and used to analyze the
relationship with the Z index

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในเอกสารนี้ ภาพจาก Landsat-5 ได้ใช้ การแก้ปัญหาพื้นที่ 30 เมตร(http://glovis.usgs.gov/) ผังการกระจายข้าวถูกสกัดจากภาพ โดยรวมวิธีมี และ unsupervised แล้ว ด้วยความช่วยเหลือของ ArcGis 10, NDVI เฉลี่ยของข้าวสามารถจับภาพ และใช้ในการวิเคราะห์แต่ละเดือนตั้งแต่เดือนกรกฎาคมถึงกันยายนในช่วง 12 ปีความสัมพันธ์กับดัชนี Z

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในบทความนี้ภาพจากดาวเทียม LANDSAT-5 ถูกนำมาใช้; ความละเอียดเชิงพื้นที่เป็น 30 เมตร
(http://glovis.usgs.gov/) แผนที่การกระจายข้าวสกัดจากภาพโดยรวม
วิธีการภายใต้การดูแลและใกล้ชิด แล้วด้วยความช่วยเหลือของ ArcGis 10, NDVI เฉลี่ยของข้าวใน
แต่ละเดือนจากกรกฎาคม-กันยายนในช่วง 12 ปีจะถูกจับและใช้ในการวิเคราะห์
ความสัมพันธ์กับดัชนี Z

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในกระดาษนี้ ภาพจากดาวเทียมถูกใช้ ; ความละเอียดเชิงพื้นที่ 30 เมตร
( http : / / glovis . USGS . gov / ) แผนที่การกระจายของข้าว สารสกัดจากภาพโดยรวม
นิเทศและวิธีการแบบไม่โต้ตอบ จากนั้นด้วยความช่วยเหลือของวิศวกรรมโยธา 10 , เฉลี่ยการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณข้าว
แต่ละเดือนกรกฎาคม - กันยายน ในช่วง 12 ปีสามารถจับและวิเคราะห์
ความสัมพันธ์กับ Z ดัชนี