Representative sample collection is

Representative sample collection is the most time consuming process in the classification effort. In this study, samples were randomly selected from known areas using the ‘region of interest’ (ROI)tools provided by ENVI version 4.8 (ITT industries Inc., Boulder, CO,USA) with the help of ground survey and Google Earth tool. Finally,70 and 138 ROI regions were selected for forest and non-forest class samples, respectively. The total sample pixels for forest and non-forest class were 13,212 and 15,824 pixels. The distribution of the sample pixels was uniform, which made it well representative for the whole study area. Half of the sample pixels were randomly selected as training samples, and the remaining half as validating samples. The training and validating samples had no overlap.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เก็บตัวอย่างตัวแทนคือ กระบวนการส่วนใหญ่ใช้เวลานานในความพยายามจัดประเภท ในการศึกษานี้ ตัวอย่างสุ่มเลือกจากพื้นที่ที่ใช้ 'ภูมิภาคน่าสนใจ' รู้จักเครื่องมือ (ROI) โดยสามารถรุ่น 4.8 (มิอุตสาหกรรม Inc. หิน CO สหรัฐอเมริกา) โดยใช้แบบสำรวจพื้นดินและเครื่องมือของ Google Earth ในที่สุด 70 และ 138 ร้อยภาคถูกเลือกในป่าและไม่ป่าชั้นตัวอย่าง ตามลำดับ พิกเซลรวมตัวอย่างของป่าและไม่ป่าชั้นได้ 13,212 และ 15,824 พิกเซล กระจายของพิกเซลอย่างไม่สม่ำเสมอ ซึ่งทำให้พนักงานทั้งในพื้นที่ศึกษาทั้งหมด ครึ่งหนึ่งของพิกเซลของตัวอย่างสุ่มถูกเลือกเป็นตัวอย่างการฝึกอบรม และครึ่งที่เหลือเป็นการตรวจสอบตัวอย่าง การฝึกและตรวจสอบตัวอย่างได้ไม่ทับซ้อน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเก็บตัวอย่างผู้แทนเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานานที่สุดในความพยายามจัดหมวดหมู่ ในการศึกษานี้ตัวอย่างที่ถูกสุ่มเลือกจากพื้นที่เป็นที่รู้จักกันโดยใช้ 'ภูมิภาคท​​ี่น่าสนใจ' (ROI) เครื่องมือที่ให้บริการโดย ENVI รุ่น 4.8 (ITT อุตสาหกรรมอิงค์ Boulder, CO, USA) ด้วยความช่วยเหลือของการสำรวจพื้นดินและเครื่องมือ Google Earth สุดท้าย 70 และ 138 ภูมิภาคผลตอบแทนการลงทุนที่ได้รับการแต่งตั้งให้เป็นป่าและตัวอย่างชั้นที่ไม่ใช่ป่าตามลำดับ พิกเซลกลุ่มตัวอย่างทั้งหมดสำหรับป่าไม้และชั้นที่ไม่ใช่ป่าเป็น 13,212 และ 15,824 พิกเซล การกระจายตัวของพิกเซลตัวอย่างเป็นเครื่องแบบซึ่งทำให้มันเป็นตัวแทนที่ดีสำหรับพื้นที่การศึกษาทั้ง ครึ่งหนึ่งของพิกเซลตัวอย่างที่ถูกสุ่มเลือกเป็นตัวอย่างการฝึกอบรมและอีกครึ่งหนึ่งที่เหลือเป็นตัวอย่างการตรวจสอบ การฝึกอบรมและการตรวจสอบตัวอย่างที่มีการทับซ้อนไม่มี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวแทนจัดเก็บตัวอย่างคือกระบวนการใช้เวลานานที่สุดในการพยายาม ในการศึกษานี้ กลุ่มตัวอย่างสุ่มมาจากพื้นที่ที่เป็นที่รู้จักโดยใช้ ' 1 ' ( ROI ) เครื่องมือโดย Envi รุ่น 4.8 ( ITT อุตสาหกรรมอิงค์ Boulder , CO , USA ) ด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือการสำรวจพื้นดินและโลก Google ในที่สุด70 และ 138 ร้อยเอ็ดภูมิภาคเลือกป่าและป่าตัวอย่าง ระดับองค์กร ตามลำดับ จำนวนพิกเซลทั้งหมดและไม่เรียนป่าไม้เป็นป่าและ 13212 15824 พิกเซล การกระจายของจำนวนพิกเซลเป็นเครื่องแบบ ซึ่งทำให้มันเป็นตัวแทนของพื้นที่ศึกษาทั้งหมด ครึ่งหนึ่งของกลุ่มตัวอย่างพิกเซลสุ่มจำนวนการฝึกอบรมและอีกครึ่งหนึ่งเป็นเครื่องมือตัวอย่าง การฝึกอบรมและการตรวจสอบตัวอย่างที่ไม่ทับซ้อนกัน