Normalized difference vegetation in

Normalized difference vegetation index (NDVI) based indices; NDVIsg, NDVId, NDVIr, and
structure insensitive pigment index (SIPI) were chosen out of 19 indices initially tested. The NDVI based
vegetation indices derived from hyperspectral data, recorded by a hand held spectroradiometer, were
used to determine the predicted indices using the initial number of Sunn Pest (NOSP). Overall, r2 values
of all predicted indices calculated for 3rd instars were lower than those of 4th and adult stage. When r2
was considered separately, predicted NDVIr index value (87.4) was the highest and predicted SIPI index
value is lowest (80.7) in 3rd instars. The highest r2 value was obtained in adult stage of sunn pest is
NDVIsg (96.9) compare with NDVId (95.5), NDVIr (92.4) and SIPI (94.2). It was also concluded that remote
sensing could detect not only the different stages pest damage on wheat, but also the number of sunn
pest stages density affect in controlled experiments.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความแตกต่างมาตรฐานดัชนีพืชพรรณ (NDVI) โดยใช้ดัชนี NDVIsg, NDVId, NDVIr และดัชนีเม็ดซ้อนโครงสร้าง (SIPI) ที่ถูกเลือกออกจากดัชนีที่ 19 เริ่มมีทดสอบ NDVI อยู่ดัชนีพืชพรรณจาก hyperspectral บันทึกข้อมูล โดยการจัดมือ spectroradiometer ถูกใช้ในการกำหนดดัชนีคาดการณ์ที่ใช้หมายเลขเริ่มต้นของ Sunn พืช (NOSP) โดยรวม ค่า r2ของดัชนีคาดการณ์ทั้งหมดที่คำนวณสำหรับ instars 3 ได้ต่ำกว่าของผู้ใหญ่ และ 4 ขั้นตอน เมื่อ r2ถูกพิจารณาแยก NDVIr คาดการณ์ดัชนีมูลค่า (87.4) มีราคาสูง และคาดการณ์ดัชนี SIPIค่าต่ำสุด (80.7) ใน instars 3 ได้ ค่า r2 สูงสุดได้รับในขั้นผู้ใหญ่ของ sunn เป็นศัตรูพืชNDVIsg (96.9) เปรียบเทียบกับ NDVId (95.5), NDVIr (92.4) และ SIPI (94.2) มันยังไม่สรุปที่รีโมทการตรวจสามารถตรวจพบไม่เพียงทำลายศัตรูพืชระยะต่าง ๆ ในข้าวสาลี แต่ยังจำนวน sunnความหนาแน่นระยะพืชผลในการทดลองควบคุม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ดัชนีพืชแตกต่างปกติ (NDVI) ดัชนีตาม; NDVIsg, NDVId, NDVIr
และโครงสร้างดัชนีเม็ดสีตาย(SIPI) ได้รับการแต่งตั้งจาก 19 ดัชนีการทดสอบครั้งแรก NDVI
ตามดัชนีพืชที่ได้มาจากข้อมูลHyperspectral บันทึกมือจัด Spectroradiometer
ถูกใช้ในการกำหนดดัชนีคาดการณ์โดยใช้หมายเลขเริ่มต้นของSunn ศัตรูพืช (NOSP) โดยรวมค่า r2
ของดัชนีคาดการณ์การคำนวณสำหรับวัย 3 ต่ำกว่า 4 และเวทีผู้ใหญ่ เมื่อ r2
ได้รับการพิจารณาแยกค่าดัชนีคาดการณ์ NDVIr (87.4) เป็นสูงสุดและคาดการณ์ดัชนี SIPI
ค่าต่ำสุด (80.7) ในวัย 3 ค่า r2 สูงสุดที่ได้รับในขั้นตอนที่เป็นผู้ใหญ่ของศัตรูพืช Sunn เป็น
NDVIsg (96.9) เปรียบเทียบกับ NDVId (95.5) NDVIr (92.4) และ SIPI (94.2) มันก็ยังสรุปว่าระยะไกลตรวจจับสามารถตรวจสอบไม่ได้เป็นเพียงขั้นตอนที่แตกต่างกันความเสียหายศัตรูพืชข้าวสาลี แต่ยังจำนวน Sunn ศัตรูพืชที่มีผลกระทบต่อความหนาแน่นของขั้นตอนในการทดลองควบคุม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความแตกต่างของมาตรฐานดัชนีพืชพรรณตามดัชนี ; ndvisg ndvid ndvir
, , , และโครงสร้างตายด้านสีดัชนี ( sipi ) ได้รับเลือกจาก 19 ดัชนีเริ่มทดสอบ การเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณที่ได้มาจากข้อมูลดัชนีพืชพรรณตาม
hyperspectral บันทึกโดยมือถือ spectroradiometer ,
ใช้ระบุคาดการณ์ดัชนีโดยใช้หมายเลขเริ่มต้นของซันนี่ เพส ( nosp ) โดยรวม , R2
ค่าทั้งหมดคาดการณ์ดัชนีคำนวณสำหรับ 3 วัยอย่างมีนัยสำคัญและระยะที่ 4 ผู้ใหญ่ เมื่อ R2
ถือว่าแยกกันทำนายค่าดัชนี ndvir ( พิจารณา ) มีค่าสูงสุดและคาดการณ์ดัชนีค่า
sipi ต่ำสุด ( 80.7 ) ใน 3 วัย . ค่า R2 สูงสุดได้ในผู้ใหญ่เวทีของซันนี่ศัตรูพืชเป็น
ndvisg ( 96.9 ) เปรียบเทียบกับ ndvid ( ประถม ) , ndvir ( 2.9% ) และ sipi ( 94.2 )นอกจากนี้ยังพบว่า
ระยะไกลสามารถตรวจสอบไม่เพียง แต่ขั้นตอนที่แตกต่างกัน แมลงศัตรูพืชทำลายข้าวสาลี แต่ยังหมายเลขของขั้นตอนศัตรูพืชซันนี่
ความหนาแน่นมีผลต่อในการทดลองควบคุม