4. ConclusionIn the current study,

4. Conclusion
In the current study, after observing the results of all generated
models for rice yield prediction for the two seasons of 2008 and
2009 and the validation analysis for the generated models, it
could be concluded that using multi-regression model of LAI
as one input factor and NDVI or any other vegetation index
that is calculated from red and near infrared spectral reflectance under normal environmental conditions and common
agricultural practices during the period of the maximum
vegetative growth could be the best methodology of rice yield
forecasting using satellite imagery. Using high resolution
satellite imagery is necessary to be able to isolate rice
cultivation especially in the intensive agricultural lands of Nile
Delta in Egypt and it is also necessary to apply these models
over national scale. All generated models are empirical models
limited to environmental conditions and applicable under similar conditions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

4. บทสรุปในการศึกษาปัจจุบัน หลังผลลัพธ์ทั้งหมดที่สร้างขึ้นสำหรับข้าวผลผลิตคาดเดาสำหรับสองฤดูกาล 2008 และ2009 และการวิเคราะห์ตรวจสอบสำหรับรุ่นสร้าง มันสามารถสรุปได้ว่าใช้แบบจำลองถดถอยแบบหลายลายเป็นปัจจัยสำหรับการป้อนค่าที่หนึ่ง และ NDVI หรือดัชนีอื่น ๆ ของพืชนั่นคือคำนวณ จากสีแดง และ ใกล้อินฟราเรดสเปกตรัมสะท้อนภายใต้สภาพแวดล้อมปกติ และทั่วไปเกษตรในระยะเวลาสูงสุดเจริญเติบโตของพืชอาจเป็นวิธีที่ดีที่สุดของผลผลิตข้าวการคาดการณ์โดยใช้ภาพถ่ายดาวเทียม ใช้ความละเอียดสูงภาพถ่ายดาวเทียมเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้สามารถแยกข้าวเพาะปลูกโดยเฉพาะอย่างยิ่งในเกษตรกรรมเร่งรัดของแม่น้ำไนล์เดลต้าในอียิปต์และมันยังจำเป็นต้องใช้รุ่นเหล่านี้ผ่านระดับชาติ ทุกรุ่นที่สร้างขึ้นเป็นแบบเชิงประจักษ์จำกัดสภาพแวดล้อม และใช้ภายใต้เงื่อนไขที่คล้ายกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4. สรุป
ในการศึกษาในปัจจุบันหลังจากการเฝ้าสังเกตผลของการสร้างทุก
รุ่นเพื่อการคาดการณ์ผลผลิตข้าวสำหรับฤดูกาลที่สองของปี 2008 และ
ปี 2009 และการวิเคราะห์การตรวจสอบสำหรับรุ่นที่สร้างขึ้นก็
สามารถสรุปได้ว่าการใช้แบบหลายถดถอยของ LAI
เป็น การป้อนข้อมูลและปัจจัยหนึ่ง NDVI หรือดัชนีพืชอื่น ๆ
ที่มีการคำนวณจากสีแดงและใกล้สะท้อนอินฟราเรดสเปกตรัมภายใต้สภาพแวดล้อมปกติทั่วไปและ
การปฏิบัติทางการเกษตรในช่วงระยะเวลาของการสูงสุด
เจริญเติบโตของพืชอาจจะเป็นวิธีการที่ดีที่สุดของผลผลิตข้าว
คาดการณ์โดยใช้ภาพถ่ายดาวเทียม โดยใช้ความละเอียดสูง
ภาพดาวเทียมเป็นสิ่งที่จำเป็นเพื่อให้สามารถแยกข้าว
การเพาะปลูกโดยเฉพาะอย่างยิ่งในพื้นที่ทางการเกษตรอย่างเข้มข้นของแม่น้ำไนล์
เดลต้าในอียิปต์และมันยังเป็นสิ่งจำเป็นที่จะใช้รูปแบบเหล่านี้
มากกว่าระดับชาติ ทุกรุ่นที่สร้างเป็นแบบจำลองเชิงประจักษ์
จำกัด ต่อสภาพแวดล้อมและการใช้งานภายใต้เงื่อนไขที่คล้ายกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

4 . สรุปในการศึกษาปัจจุบัน หลังจากการสังเกตผลทั้งหมดที่สร้างขึ้นแบบจำลองสำหรับทำนายผลผลิตข้าวใน 2 ฤดูกาลของปี 2008 และ2009 และการวิเคราะห์การตรวจสอบสำหรับการสร้างแบบจําลอง ,สรุปได้ว่า การใช้แบบจำลองการถดถอยของหลายลายเป็นปัจจัยนำเข้า และการเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณ หรือดัชนีพืชพรรณใด ๆอื่น ๆที่คำนวณจากค่าการสะท้อนแสงแดงและใกล้อินฟราเรดภายใต้สภาวะแวดล้อมปกติ และทั่วไปการปฏิบัติทางการเกษตรในช่วงระยะเวลาสูงสุดการเจริญเติบโตทางลำต้นอาจเป็นวิธีที่ดีที่สุดของผลผลิตข้าวการพยากรณ์โดยใช้ภาพถ่ายจากดาวเทียม ใช้ความละเอียดสูงภาพจากดาวเทียมเป็นสิ่งที่จำเป็นเพื่อให้สามารถแยกข้าวการเพาะปลูก โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการเกษตรที่ดินเข้มข้นของไนล์Delta ในอียิปต์ และมันก็ยังเป็นสิ่งที่จำเป็นเพื่อใช้รูปแบบเหล่านี้เหนือระดับชาติ ทั้งหมดสร้างขึ้นโมเดลแบบจำลองเชิงประจักษ์จำกัดกับสภาพแวดล้อมและใช้ได้ภายใต้เงื่อนไขที่คล้ายกัน