Maize LAI values at each point were

Maize LAI values at each point were obtained by acquiring upward looking hemispherical photographs from beneath the maize canopy using a smartphone digital camera equipped with a fish-eye lens (iPhone 4S with Rollei Fisheye). The photographs were acquired at a height of about 200 mm from the soil, above the weed canopy, in order to capture only maize LAI. The processing of the hemispherical photographs was carried out using the CAN-EYE software (Demarez et al. 2008), which calculates the effective LAI from the gap fraction estimated from the classification of the hemispherical photographs. Concurrently with the LAI data acquisition, the above-ground maize biomass was collected from 1 m2 area at 42 different locations in the fields in 2014 and at 60 locations in 2015. The maize samples were weighted in the field and then dried in an oven for 48 h to obtain dry biomass. The relationship between LAI and dry maize biomass was used to estimate maize biomass at the points in which only LAI and not biomass had been measured, according to the equations shown in Fig. 4. Two different equations were used for the 2 years, since the harvest was carried out much later in the second year as compared to the first, thus the maize growth stage was different. It should be noted that the use of these regression equations entails a root mean square error of 2.80 t ha-1, but it was not feasible to collect maize biomass data in 65–82 points per field in a reasonable amount of time to avoid the introduction of perhaps even higher experimental error.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ค่าลายข้าวโพดในแต่ละจุดได้รับโดยขึ้นมอง รูปครึ่งวงกลมจากใต้หลังคาข้าวโพดที่ใช้กล้องดิจิตอลโฟนพร้อมเลนส์ fish-อาย (iPhone 4S กับฟิชอาย Rollei) ภาพถ่ายได้รับมาที่สูงจากดิน ข้างมุ้งวัชพืช ประมาณ 200 มม.เพื่อจับภาพเฉพาะข้าวโพดไล การประมวลผลของภาพวงกลมที่ถูกดำเนินการโดยใช้ซอฟต์แวร์สามารถตา (Demarez et al. 2008), ซึ่งคำนวณลายมีประสิทธิภาพจากประมาณการจาก classification ของการถ่ายภาพวงกลมเศษส่วนช่องว่าง พร้อมกันกับการเก็บข้อมูลไล ชีวมวลข้าวโพดบนดินถูกรวบรวมจากพื้นที่ 1 m2 ที่ 42 สถานต่าง ๆ ในเขตข้อมูลในปี 2557 และ 60 ที่ในปี 2015 ตัวอย่างข้าวโพดเฉลี่ยองโทรทรรศน และอบแห้งในเตาอบสำหรับ 48 ชั่วโมงเพื่อขอรับชีวมวลแห้ง ความสัมพันธ์ระหว่างการไหลและแห้งข้าวโพดชีวมวลถูกใช้เพื่อประเมินชีวมวลข้าวโพดซึ่งไลและชีวมวลไม่เพียงได้รับการวัด ตามสมการที่แสดงในรูป 4 จุด ใช้สองสมการที่แตกต่างกัน 2 ปี ตั้งแต่การเก็บเกี่ยวได้ดำเนินการมากในภายหลังในปีสองเมื่อเทียบกับแรก ดังนั้นระยะการเจริญเติบโตของข้าวโพดมีต่างกัน มันควรจะสังเกตว่า การใช้สมการถดถอยนี้ entails มีข้อผิดพลาดรากหมายถึงสแควร์ 2.80 t ฮา 1 แต่มันก็ไม่เหมาะสมในการเก็บรวบรวมข้อมูลชีวมวลข้าวโพดใน 65 – 82 จุดต่อเนื้อหาในจำนวนที่เหมาะสมของเวลาที่จะหลีกเลี่ยงการแนะนำของผิดพลาดทดลองอาจจะสูงขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้าวโพด LAI ค่าในแต่ละจุดที่ได้รับโดยการซื้อขึ้นมองรูปถ่ายครึ่งวงกลมจากใต้หลังคาข้าวโพดใช้กล้องดิจิตอลมาร์ทโฟนมาพร้อมกับเลนส์ Fi SH-ตา (iPhone 4S กับ Rollei Fisheye) ภาพที่ได้มาที่ความสูงประมาณ 200 มมจากดินเหนือหลังคาวัชพืชในเพื่อที่จะจับเฉพาะข้าวโพด LAI การประมวลผลภาพครึ่งวงกลมถูกดำเนินการโดยใช้ Software สามารถตา (Demarez et al. 2008) ซึ่งจะคำนวณประสิทธิภาพ LAI จากส่วนช่องว่างที่ประมาณจากไอออนจัดประเภทของรูปถ่ายครึ่งวงกลม พร้อมกับเก็บข้อมูลลายชีวมวลข้าวโพดเหนือพื้นดินที่ถูกเก็บรวบรวมจาก 1 M2 พื้นที่ใน 42 สถานที่ที่แตกต่างกันในทุ่งนาในปี 2014 และใน 60 สถานที่ในปี 2015 กลุ่มตัวอย่างข้าวโพดถูกถ่วงน้ำหนักใน ELD Fi และแห้งแล้วในเตาอบสำหรับ 48 ชั่วโมงที่จะได้รับชีวมวลแห้ง ความสัมพันธ์ระหว่าง LAI และชีวมวลข้าวโพดแห้งถูกใช้ในการประเมินชีวมวลข้าวโพดที่จุดซึ่งมีเพียงไม่ LAI และชีวมวลที่ได้รับการวัดตามสมการที่แสดงในรูป 4. สองสมการที่แตกต่างกันกับที่ใช้ใน 2 ปีที่ผ่านมานับตั้งแต่การเก็บเกี่ยวได้ดำเนินการมากต่อมาในปีที่สองเมื่อเทียบกับ RST Fi จึงระยะการเจริญเติบโตของข้าวโพดที่แตกต่างกัน มันควรจะตั้งข้อสังเกตว่าการใช้สมการถดถอยเหล่านี้ส่งผลรากหมายถึงข้อผิดพลาดของตาราง 2.80 ตันต่อเฮกตาร์-1 แต่มันก็ไม่เป็นไปได้ในการเก็บรวบรวมข้อมูลข้าวโพดชีวมวลใน 65-82 คะแนนต่อภาคสนามในจำนวนที่เหมาะสมของเวลาที่จะหลีกเลี่ยง การแนะนำของข้อผิดพลาดอาจจะรวมถึงการทดลองที่สูงขึ้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ค่าข้าวโพด ไหล ที่แต่ละจุดได้ โดยการรับขึ้นมองรูปครึ่งวงกลมจากใต้หลังคา ข้าวโพด ใช้สมาร์ทโฟน กล้องดิจิตอลพร้อมเลนส์ตาจึง SH ( iPhone 4S กับ rollei Fisheye ) ภาพที่ได้มา ที่ความสูงประมาณ 200 มม. จากดิน เหนือทรงพุ่มวัชพืช เพื่อจับภาพเฉพาะข้าวโพดไล การประมวลผลของภาพเป็นครึ่งวงกลมถูกนำออกมาใช้ can-eye ซอฟต์แวร์ ( demarez et al . 2008 ) ซึ่งคำนวณไหลที่มีประสิทธิภาพจากช่องว่างส่วนประมาณการจาก classi จึงไอออนบวกของรูปครึ่งวงกลม . ควบคู่กันไปกับลายข้อมูลซื้อ , มวลชีวภาพเหนือพื้นดิน ( รวบรวมจากพื้นที่ 1 ตารางเมตร ที่ 42 สถานที่ที่แตกต่างกันในเขตข้อมูลใน 2014 และที่ 60 แห่งในปี 2558 ข้าวโพดจำนวนถ่วงน้ำหนักในจึงละมั่ง แล้วอบในเตาอบเป็นเวลา 48 ชั่วโมง เพื่อให้ได้น้ำแห้ง ความสัมพันธ์ระหว่างการไหลและแห้งชีวมวล ชีวมวล ข้าวโพด ข้าวโพดที่ใช้ประเมินในจุดที่ลายเท่านั้น และไม่สามารถถูกวัด ตามสมการที่แสดงในรูปที่ 4 สองสมการต่าง ๆ ที่ใช้สำหรับ 2 ปี ตั้งแต่การเก็บเกี่ยวข้อมูลมากต่อมาในปีที่สองเมื่อเทียบกับจึงตัดสินใจเดินทาง ดังนั้น ข้าวโพดเลี้ยงสัตว์ ระยะการเจริญเติบโตที่แตกต่างกัน มันควรจะสังเกตว่า การใช้สมการเหล่านี้ใช้ Root Mean Square Error of 2.80 T ha-1 แต่มันไม่เป็นไปได้ที่จะเก็บผลผลิตมวลชีวภาพข้อมูล 65 – 82 คะแนนต่อจึงละมั่งในเวลาเหมาะสมเพื่อหลีกเลี่ยงการแนะนำอาจจะสูงกว่าการทดลองผิดพลาด