Study AreaThe study site is selected keeping in view the area covering การแปล - Study AreaThe study site is selected keeping in view the area covering ไทย วิธีการพูด

Study AreaThe study site is selecte

Study Area
The study site is selected keeping in view the area covering different forest
types, structure and undergrowth conditions. Southern part of the Doon valley
of the Dehra Dun district of Uttaranchal state (lat. 30° 00' to 30° 16' N; long.
78° 00' to 78° 18' E) was selected for the study. The terrain of the area is
irregular and undulating. The summer temperature varies from 38.5°C to 16.7°C
and in winters it ranges from 23.6°C to 5.4°C. Precipitation varies from 175
cm to 228.6 cm per annum. The slope ranges from moderate to little bit steep
towards the stream lines. The climate is relatively moist tropical. The forest
types are mainly North Indian tropical moist Sal forest, North Indian tropical
dry deciduous forest, khair and sissoo dominated riverine forest, scrub and
degraded forests.

Materials and Methods
The Landsat Thematic Mapper (Landsat-TM) data was taken as an input
for the FCD (Forest Canopy Density) model. The FCD model comprises biophysical
phenomenon modeling and analysis utilizing data derived from four
indices: Advanced Vegetation Index (AVI), Bare Soil Index (BI), Shadow Index
or Scaled Shadow Index (SI, SSI) and Thermal Index (TI). It determines FCD
by modeling operation and obtaining from these indices. Landsat-TM (PathRow
146-039) of 14-09-1996 and Enhanced Thematic Mapper (ETM+) data
(Path-Row 146-039) of 14-10-2002 has been used for the digital analysis of
forest canopy density. Phenology of the vegetation is one of the important
factors to be considered for effective stratification of the forest density. Optimum
season for the assessment of forest canopy density in the present study is August
– November months of the year. Pre-processing is done in Erdas Imagine to
enhance spectral signature of digital data and then enhanced image is imported
into BIL format to make it compatible with FCD mapper
0/5000
จาก: -
เป็น: -
ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]
คัดลอก!
พื้นที่การศึกษาเลือกสถานศึกษาเล็งเห็นพื้นที่ครอบคลุมป่าที่แตกต่างกันประเภท เงื่อนไขและการชิม ภาคใต้ของหุบเขาดูนคาสของรัฐเขต Uttaranchal เดห์ร่าดัน (lat. 30° 00' ถึง 30° 16' N ยาว78 ° 00' ถึง 78 ° 18' E) ถูกเลือกสำหรับการศึกษา ลักษณะภูมิประเทศของพื้นที่เป็นผิดปกติ และลูกคลื่น ฤดูร้อนอุณหภูมิตั้งแต่ 38.5° C ถึง 16.7° Cและในฤดูหนาว ช่วงจาก 23.6° C ถึง 5.4 องศาเซลเซียส ฝนแตกต่างจาก 175ซม.ถึง 228.6 ซม.ต่อปี ช่วงลาดชันจากปานกลางถึงสูงชันเล็กน้อยไปทางเส้นกระแสข้อมูล สภาพภูมิอากาศเป็นเขตร้อนชื้นที่ค่อนข้าง ป่าชนิดส่วนใหญ่เหนืออินเดียเขตร้อนชื้นป่าสาละ อินเดียเหนือเขตร้อนป่าผลัดใบที่แห้ง รค็อย และ sissoo ครอบงำไรน์ป่า ขัดผิว และป่าเสื่อมโทรมวัสดุและวิธีการข้อมูล Mapper ภาคแลนด์แซท (Landsat-TM) ถูกนำมาเป็นข้อมูลป้อนสำหรับรูปแบบ FCD (ป่าหลังคาความหนาแน่น) แบบ FCD ประกอบทางกายภาพและชีวภาพปรากฏการณ์การสร้างโมเดลและการวิเคราะห์ใช้ข้อมูลที่ได้มาจากสี่ดัชนี: ดัชนีพืชดัชนี (AVI), เปลือยดินดัชนี (BI), เงาขั้นสูงหรือปรับดัชนีเงา (SI, SSI) และดัชนีความร้อน (TI) กำหนดเงินตราต่างประเทศโดยโมเดลการทำงาน และรับจากดัชนีเหล่านี้ Landsat-TM (PathRow146-039) ของ 14-09-1996 และข้อมูลเพิ่มแมปเปอร์ภาค (ETM +)(เส้นทางแถว 146-039) ของ 14-10-2002 มีการใช้การวิเคราะห์แบบดิจิตอลความหนาแน่นหลังคาป่า ชีพลักษณ์ของพืชเป็นหนึ่งสำคัญปัจจัยถือว่าสามารถแบ่งชั้นที่มีประสิทธิภาพของความหนาแน่นของป่า ที่เหมาะสมสิงหาคมเป็นฤดูกาลสำหรับการประเมินความหนาแน่นหลังคาป่าในการศึกษา– เดือนพฤศจิกายนของปี ก่อนการประมวลผลจะทำใน Erdas Imagine ไปเพิ่มลายเซ็นสเปกตรัมของข้อมูลดิจิตอล และจะนำภาพขั้นสูงในรูปแบบ BIL จะทำให้มันเข้ากันได้กับ FCD mapper
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]
คัดลอก!
การศึกษาพื้นที่
เว็บไซต์ศึกษาจะเลือกรักษาในมุมมองที่ครอบคลุมพื้นที่ป่าที่แตกต่างกัน
ประเภทโครงสร้างและเงื่อนไขพง ทางตอนใต้ของหุบเขาล่าง
ของอำเภอ Dehra Dun ของรัฐ Uttaranchal (ลาดพร้าว 30 ° 00 'ถึง 30 ° 16' N.. ยาว
78 ° 00 '78 ° 18' E) ได้รับเลือกสำหรับการศึกษา ภูมิประเทศของพื้นที่เป็น
ผิดปกติและเป็นลูกคลื่น อุณหภูมิในช่วงฤดูร้อนที่แตกต่างจาก 38.5 ° C ถึง 16.7 องศาเซลเซียส
และในฤดูหนาวมันช่วง 23.6 ° C ถึง 5.4 องศาเซลเซียส ปริมาณน้ำฝนแตกต่างกันจาก 175
ซม. เพื่อ 228.6 ซม. ต่อปี ความลาดชันมีตั้งแต่ระดับปานกลางถึงสูงชันเล็กน้อย
ต่อเส้นกระแส สภาพภูมิอากาศค่อนข้างชื้นเขตร้อน ป่า
ชนิดส่วนใหญ่จะเป็นอินเดียเหนือเขตร้อนชื้นพะยอมป่าอินเดียเหนือเขตร้อน
ป่าผลัดใบแห้ง Khair และ sissoo ครอบงำป่าแม่น้ำขัดและ
ป่าเสื่อมโทรม.

วัสดุและวิธีการ
Landsat Thematic Mapper (Landsat-TM) ข้อมูลที่ถูกนำมาเป็น input
สำหรับ FCD (ป่าหลังคา Density) รุ่น รูปแบบการฝากเงินตราต่างประเทศประกอบด้วยชีวฟิสิกส์
การสร้างแบบจำลองและการวิเคราะห์ปรากฏการณ์การใช้ข้อมูลที่ได้มาจากสี่
ดัชนี: Advanced ดัชนีพืชพรรณ (AVI) ดัชนีเปลือยดิน (BI) ดัชนีเงา
หรือสเกลเงาดัชนี (SI, SSI) และดัชนีความร้อน (TI) มันเป็นตัวกำหนดฝากเงินตราต่างประเทศ
โดยการสร้างแบบจำลองการดำเนินงานและการได้รับจากดัชนีเหล่านี้ Landsat-TM (PathRow
146-039) ของ 14-09-1996 และปรับปรุง Thematic Mapper (ETM +) ข้อมูล
(เส้นทางแถว 146-039) ของ 14-10-2002 ถูกนำมาใช้สำหรับการวิเคราะห์ดิจิตอลของ
ความหนาแน่นของป่าท้องฟ้า พัฒนาการของพืชเป็นหนึ่งที่สำคัญ
ปัจจัยที่จะต้องได้รับการพิจารณาสำหรับการแบ่งชั้นที่มีประสิทธิภาพของความหนาแน่นของป่า ที่ดีที่สุด
ในฤดูกาลสำหรับการประเมินความหนาแน่นของป่าหลังคาในการศึกษาปัจจุบันสิงหาคม
- เดือนพฤศจิกายนของปี ก่อนการประมวลผลจะทำใน ERDAS Imagine เพื่อ
เสริมสร้างลายเซ็นสเปกตรัมของข้อมูลดิจิตอลและแล้วภาพจะถูกนำเข้าที่เพิ่มขึ้น
ในรูปแบบของ BIL ที่จะทำให้มันเข้ากันได้กับ FCD Mapper
การแปล กรุณารอสักครู่..
ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]
คัดลอก!
พื้นที่ศึกษาการศึกษาเว็บไซต์ที่เลือกการรักษาในมุมมองที่แตกต่างกันพื้นที่ครอบคลุมป่าประเภทโครงสร้างและสภาพพื้น . ส่วนใต้ของ Doon Valleyของ dehra Dun เขตของรัฐ Uttaranchal ( 30 ° 00 " ละติจูด 30 องศา 16 " n ; ยาว78 ° 00 " 78 / 18 " E ) ถูกเลือกสำหรับการศึกษา ภูมิประเทศของพื้นที่คือผิดปกติและมี . อุณหภูมิในฤดูร้อนจะแตกต่างกันจาก 38.5 องศา C ถึง 16.7 ° Cและในฤดูหนาวมันช่วงจาก 23.6 องศา C องศา ปริมาณน้ำฝนที่แตกต่างกันจาก 175 รายการหลักเซนติเมตร เพื่อ 228.6 เซนติเมตรต่อปี ความลาดชันตั้งแต่ปานกลางถึงเล็กน้อยกับกระแสสาย ภูมิอากาศค่อนข้างชื้นเขตร้อน ป่าประเภทส่วนใหญ่เหนืออินเดียแบบอินเดียเหนือป่าชื้นเขตร้อน ,ป่าผลัดใบและป่า Riverine khair sissoo , ครอบงำ , และขัดผิวลายป่าวัสดุและวิธีการส่วนภาพ Mapper ( Landsat TM ) ใจข้อมูล ถ่ายเป็นใส่สำหรับ FCD ( หลังคาของป่า ) นางแบบ การเลื่อนกำหนดแบบจำลองนี้ประกอบด้วย วิทยาศาสตร์กายภาพชีวภาพปรากฏการณ์แบบจำลองและการวิเคราะห์การใช้ข้อมูล จาก สี่ดัชนีดัชนีพืชขั้นสูง ( AVI ) , ดัชนีดินเปล่า ( บี ) , ดัชนีเงาหรือปรับดัชนีเงา ( SI , SSI ) และดัชนีความร้อน ( Ti ) กําหนดมพดโดยดัชนีเหล่านี้และได้รับจากการดำเนินงาน ภาพดาวเทียม LANDSAT TM ( pathrow146-039 ) และปรับปรุงใจ 14-09-1996 Mapper ( ETM + ) ข้อมูล( เส้นทางแถว 146-039 ) ของ 14-10-2002 ได้ถูกใช้สำหรับการวิเคราะห์ของดิจิตอลความหนาแน่นของเรือนยอดป่า ภายในของพืชเป็นหนึ่งในที่สำคัญปัจจัยที่ต้องพิจารณาสำหรับการมีประสิทธิภาพของป่าหนาแน่น ที่เหมาะสมฤดูกาลในการประเมินความหนาแน่นของเรือนยอดของป่าในการศึกษาคือเดือนสิงหาคม–พฤศจิกายนเดือนแห่งปี ก่อนการประมวลผลเสร็จใน erdas จินตนาการเพิ่มลายเซ็นสเปกตรัมของข้อมูลดิจิตอล และภาพเพิ่มเป็นนำเข้าในรูปแบบบิลที่จะให้มันเข้ากันได้กับ Mapper มพด
การแปล กรุณารอสักครู่..
 
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: