Figures 3(a-h) show the drought map

Figures 3(a-h) show the drought maps for each of the years studied, at a glance the comparison
within an entire area for a multi-temporal series it’s straightforward. In this case we can conclude
that 2005 image shows highest deficiencies in the provision of surface water and highest drought
values.
As mentioned above NDVIDEV and VCI indices make use of data collected from a multi-temporal
series, including the maximum, minimum and average. These parameters can vary greatly depending
on the size of the series. In the case of NDDI, the values obtained are independent of both the
size of the study area as of the time series. The maps shown in the Figure 3 correspond to an area of
132 km2
, however, if it is greater area, as shown in Figure 4(a), after performing the process and
select the same area will reach the same result. This is illustrated in Figure 4, which is a zone of
22500 km2
; the location of the study area is highlighted too.
The average of the indices shown in Figure 2 has been calculated for a small area, in which case
you may receive an approximate idea of changes that have each of the indices over the time series.
By taking a wider region, as shown in Figure 4(a), by plotting the averages of each year, his profile
would be flatter than the responses shown in Figure 2 which in turn may make it less easy to interpret
and analyze the effects of drought

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ดู 3(a-h) เลขที่ฤดูแล้งแผนที่ในแต่ละปีการศึกษา ได้อย่างรวดเร็วการเปรียบเทียบภายในพื้นที่ทั้งหมดสำหรับชุดชั่วคราวหลาย ได้ตรงไปตรงมา ในกรณีนี้ เราสามารถสรุปภาพ 2005 แสดงทรงสูงสุดในการให้น้ำผิวดินและภัยแล้งสูงค่าNDVIDEV ที่ระบุข้างต้นและ VCI ดัชนีให้ใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากหลายชั่วคราวชุด รวมสูงสุด ต่ำสุด และค่าเฉลี่ย พารามิเตอร์เหล่านี้อาจแตกต่างกันขึ้นอยู่มากขนาดของชุด ในกรณีของ NDDI ค่าเป็นอิสระทั้งนี้ขนาดของพื้นที่ศึกษา ณชุดเวลา แผนที่ที่แสดงในรูปที่ 3 สอดคล้องกับพื้นที่132 km2อย่างไรก็ตาม ถ้าเป็นทเตอร์ ดังที่แสดงในรูป 4(a) หลังจากที่ทำการ และเลือกพื้นที่เดียวจะถึงผลลัพธ์เดียวกัน นี้จะแสดงในรูปที่ 4 ซึ่งเป็นโซนของ22500 km2; ตำแหน่งของพื้นที่ศึกษาจะถูกเน้นเกินไปค่าเฉลี่ยของดัชนีที่แสดงในรูปที่ 2 การคำนวณสำหรับพื้นที่ขนาดเล็ก ในกรณีคุณอาจได้รับความคิดของการเปลี่ยนแปลงที่มีดัชนีในแต่ละลำดับเวลาด้วยพื้นที่กว้าง ดังที่แสดงในรูป 4(a) โดยการพล็อตค่าเฉลี่ยของแต่ละปี โปรไฟล์ของเขาจะ flatter กว่าการตอบสนองที่แสดงในรูปที่ 2 ซึ่งจะอาจให้น้อยแปลและวิเคราะห์ผลกระทบของภัยแล้ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปที่ 3 (อา)
แสดงแผนที่ภัยแล้งสำหรับแต่ละปีที่ผ่านมาการศึกษาได้อย่างรวดเร็วเปรียบเทียบภายในพื้นที่ทั้งหมดสำหรับชุดหลายชั่วก็ตรงไปตรงมา ในกรณีนี้เราสามารถสรุปได้ว่าภาพที่แสดงให้เห็นถึง 2005 ข้อบกพร่องที่สูงที่สุดในการจัดหาแหล่งน้ำผิวดินและสูงสุดภัยแล้งค่า. ดังกล่าวข้างต้น NDVIDEV และดัชนี VCI ใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่รวบรวมจากหลายชั่วชุดรวมทั้งสูงสุดและต่ำสุดเฉลี่ย พารามิเตอร์เหล่านี้สามารถแตกต่างกันมากขึ้นอยู่กับขนาดของซีรีส์ ในกรณีที่ NDDI ค่าที่ได้รับมีความเป็นอิสระของทั้งสองขนาดของพื้นที่การศึกษาเป็นของชุดเวลา แผนที่ที่แสดงในรูปที่ 3 สอดคล้องกับพื้นที่ของ132 กิโลเมตร 2 แต่ถ้ามันเป็นพื้นที่มากขึ้นดังแสดงในรูปที่ 4 (ก) หลังจากที่การดำเนินการกระบวนการและเลือกพื้นที่เดียวกันจะถึงผลเดียวกัน นี่คือตัวอย่างในรูปที่ 4 ซึ่งเป็นโซนของ22,500 กิโลเมตร 2; สถานที่ตั้งของพื้นที่ศึกษาจะถูกเน้นด้วย. ค่าเฉลี่ยของดัชนีที่แสดงในรูปที่ 2 ได้รับการคำนวณสำหรับพื้นที่ขนาดเล็กซึ่งในกรณีนี้คุณอาจได้รับความคิดโดยประมาณของการเปลี่ยนแปลงที่มีแต่ละดัชนีกว่าชุดเวลา. โดย การภูมิภาคที่กว้างขึ้นดังแสดงในรูปที่ 4 (ก) โดยวางแผนค่าเฉลี่ยในแต่ละปีที่โปรไฟล์ของเขาจะเลียแข้งเลียขากว่าการตอบสนองที่แสดงในรูปที่2 ซึ่งอาจจะทำให้มันง่ายน้อยที่จะตีความและวิเคราะห์ผลกระทบจากภัยแล้ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวเลข 3 ( a-h ) แสดงแผนที่ภัยแล้งแต่ละปีเรียน มองเปรียบเทียบ
ภายในพื้นที่ทั้งหลาย และชุดมันตรงไปตรงมา ในกรณีนี้เราสามารถสรุปได้ว่า เป็นภาพที่แสดงความบกพร่อง
2005 สูงสุดในการจัดการน้ำผิวดิน และค่า

ภัยแล้งมากที่สุด ดังที่ได้กล่าวไว้ข้างต้น ndvidev VCI และดัชนีให้ใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากหลายขมับ
ชุดรวมสูงสุด , ต่ำสุดและค่าเฉลี่ย พารามิเตอร์เหล่านี้สามารถแตกต่างกันอย่างมากขึ้นอยู่กับ
กับขนาดของชุด ในกรณีของ nddi คุณค่าที่ได้อิสระทั้ง
ขนาดของพื้นที่ศึกษาเป็นอนุกรมเวลา . แผนที่ที่แสดงในรูปที่ 3 สอดคล้องกับพื้นที่

132 ตารางกิโลเมตร แต่ถ้ามันมีพื้นที่มากกว่า ดังแสดงในรูปที่ 4 ( a ) หลังจากแสดงกระบวนการและ
เลือกพื้นที่เดียวกันจะได้ผลเหมือนกัน นี้จะแสดงในรูปที่ 4 ซึ่งเป็นโซนของ 500 ตารางกิโลเมตร

; ที่ตั้งของพื้นที่ศึกษาจะถูกเน้นด้วย .
ค่าเฉลี่ยของดัชนีที่แสดงในรูปที่ 2 ได้ถูกคำนวณสำหรับพื้นที่ขนาดเล็ก ซึ่งในกรณีที่
คุณอาจได้รับความคิดที่เป็นตัวอย่างของการเปลี่ยนแปลงที่ได้แต่ละดัชนีมากกว่า เวลาชุด .
โดยการเขตกว้างดังแสดงในรูปที่ 4 ( ) โดยวางแผนเฉลี่ยของแต่ละปี
โปรไฟล์ของเขาจะแบนกว่าการตอบสนองที่แสดงในรูปที่ 2 ซึ่งในทางกลับอาจทำให้มันง่ายน้อยลงเพื่อตีความ
และวิเคราะห์ผลของการขาดน้ำ