The Remote Sensing Drought Index (R

The Remote Sensing Drought Index (RSDI) was developed based on 10 daily long term global coverage of NOAA/NDVI 8km coarse resolution data and Climatic Moisture and Evapotranspiration Drought Indices (EDI) based on FY-2 geostationary satellite data were applied in Mongolia.
The processed MODIS products as Normalized Difference Vegetation and Water Indices (NDVI, NDWI) can be used to indicate deficiencies in rainfall and portray meteorological and/or agricultural drought patterns both timely and spatially, thus serving as an indicators of regional drought patterns. NDWI holds considerable potential for drought monitoring because the two spectral bands (NIR and SWIR) used in its calculation are responsive to changes in the water content and inter-cellular air spaces of the spongy mesophyll layer of leaves in the vegetation canopy.
A new vegetation drought indicator, the Normalized Difference Drought Index (NDDI), is combines information from both the NDWI and NDVI data derived from MODIS data and NDDI was found to be more responsive and have wider dynamic range values than a simple NDVI-NDWI differencing through drought periods. According to the NDDI categories many countries use these values as, extremely wet, very wet, moderately wet, slightly wet, wet, normal, dry, mild drought, moderate drought, severe drought and extreme drought.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระยะไกลตรวจจับภัยแล้งดัชนี (RSDI) ถูกพัฒนาขึ้นตาม 10 วันระยะยาวครอบคลุมทั่วโลกของ NOAA/NDVI 8 กิโลเมตรความหยาบละเอียดข้อมูล และภูมิอากาศชื้น และ Evapotranspiration แล้งดัชนี (EDI) อิงจาก FY-2 ดาวเทียมวงโคจรค้างฟ้าที่ใช้ข้อมูลในประเทศมองโกเลีย ผลิตภัณฑ์ MODIS ประมวลผลตามปกติพืชความแตกต่างและดัชนีน้ำ (NDVI, NDWI) สามารถใช้เพื่อบ่งชี้ข้อบกพร่องในฝน และวาดภาพรูปแบบภัยแล้งอุตุนิยมวิทยา หรือเกษตรทันเวลา และ spatially ให้บริการเป็นการชี้รูปแบบของภัยแล้งในภูมิภาคดังนั้น NDWI มีศักยภาพมากสำหรับการตรวจสอบภัยแล้งเนื่องจากตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงช่องว่างระหว่างเซลล์ และเนื้อหาอากาศน้ำของชั้น spongy mesophyll ของใบในหลังคาพืชสองสเปกตรัมย่านความถี่ (NIR และ SWIR) ใช้ในการคำนวณ ตัวใหม่พืชแล้งบ่งชี้ การตามปกติต่างภัยแล้งดัชนี (NDDI), เป็นการรวมข้อมูลจากข้อมูลทั้ง NDWI และ NDVI มาจากข้อมูล MODIS และ NDDI พบว่าสามารถตอบสนองได้มากขึ้น และมีค่าช่วงไดนามิกที่กว้างกว่าแบบง่าย NDVI NDWI differencing ผ่านช่วงเวลาของภัยแล้ง หลายประเทศใช้ตามประเภท NDDI เหล่านี้ค่าเป็น มากเปียก ภัยแล้งเปียกมาก ปานกลาง เปียกเล็กน้อย เปียก ปกติ แห้ง เปียกอ่อน ภัยแล้งปานกลาง ภัยแล้งรุนแรง และภัยแล้งรุนแรง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระยะไกลตรวจจับภัยแล้งดัชนี (RSDI) ได้รับการพัฒนาขึ้นอยู่กับ 10 ความคุ้มครองในชีวิตประจำวันในระยะยาวทั่วโลกของ NOAA / NDVI 8km ข้อมูลความละเอียดหยาบและภูมิอากาศความชื้นและการคายระเหยน้ำแล้งดัชนี (EDI) ตามปีงบประมาณ-2 ข้อมูลดาวเทียมค้างฟ้าถูกนำไปใช้ในมองโกเลีย.
ผลิตภัณฑ์แปรรูปจาก MODIS เป็นความแตกต่าง Normalized พืชและดัชนีทางน้ำ (NDVI, NDWI) สามารถนำมาใช้เพื่อบ่งชี้ถึงข้อบกพร่องในการวาดภาพและปริมาณน้ำฝนอุตุนิยมวิทยาและ / หรือรูปแบบการเกษตรภัยแล้งทั้งทันเวลาและเชิงพื้นที่จึงทำหน้าที่เป็นตัวชี้วัดของรูปแบบภัยแล้งในภูมิภาค NDWI ถือศักยภาพมากสำหรับการตรวจสอบภัยแล้งเพราะทั้งสองวงดนตรีสเปกตรัม (NIR และ SWIR) ที่ใช้ในการคำนวณที่มีการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในปริมาณน้ำและช่องว่างอากาศระหว่างเซลล์ของชั้น mesophyll รูพรุนของใบในท้องฟ้าพืช.
พืชใหม่ ตัวบ่งชี้ภัยแล้งที่แตกต่าง Normalized ดัชนีความแห้งแล้ง (NDDI) เป็นรวมข้อมูลจากทั้ง NDWI และ NDVI ข้อมูลที่ได้มาจากข้อมูล MODIS และ NDDI ก็พบว่ามีการตอบสนองมากขึ้นและมีที่กว้างขึ้นค่าช่วงไดนามิกกว่าง่าย NDVI-NDWI differencing ผ่านช่วงเวลาภัยแล้ง . ตามที่ประเภท NDDI หลายประเทศใช้ค่าเหล่านี้เป็นเปียกมากเปียกมากเปียกปานกลางเปียกเล็กน้อยเปียกปกติแห้งภัยแล้งรุนแรงภัยแล้งปานกลางภัยแล้งที่รุนแรงและภัยแล้งที่รุนแรง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การรับรู้จากระยะไกลดัชนีความแห้งแล้ง ( rsdi ) คือการพัฒนาบนพื้นฐานระยะยาว ทุกวัน ทั่วโลก ครอบคลุม 10 NOAA / การเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณ 8km ข้อมูลความละเอียดหยาบและความชื้นในภูมิอากาศและดัชนีความแห้งแล้งการคายระเหยน้ำ ( EDI ) จากข้อมูลดาวเทียมประจำที่ fy-2 ประยุกต์ในมองโกเลียแปรรูปผลิตภัณฑ์พืชทีปโมดิสความแตกต่างและน้ำดัชนี ( การเปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณ ndwi , ) สามารถใช้ในการระบุข้อบกพร่องในฝนและวาดภาพอุตุนิยมวิทยาและ / หรือรูปแบบภัยแล้งการเกษตรทั้งทันเวลา และเปลี่ยนไป จึงให้บริการเป็นรูปแบบตัวชี้วัดของความแห้งแล้งในภูมิภาค ndwi ถือหุ้นที่มีศักยภาพมากสำหรับการตรวจสอบความแห้งแล้ง เพราะสองวง ( สเปกตรัม NIR กับ Sheikh ) ที่ใช้ในการคำนวณเพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงปริมาณน้ำภายในเซลล์และในช่องว่างอากาศของเป็นรูพรุนมีโซฟีลล์ชั้นของใบไม้ในพืชที่ทรงพุ่มตัวบ่งชี้ที่ภัยแล้งพืชใหม่ ค่าความแตกต่างของดัชนีความแห้งแล้ง ( nddi ) จะรวมข้อมูลจากทั้ง ndwi เปลี่ยนแปลงด้านพืชพรรณ และข้อมูลที่ได้จาก nddi โมดิสข้อมูลและพบว่ามีการตอบสนองมากขึ้นและมีช่วงกว้างไดนามิกค่ามากกว่าวิ ndvi-ndwi นำผ่านช่วงแล้ง ตามไป nddi หลาย ๆประเทศใช้ค่าเหล่านี้เป็น มาก เปียกมากเปียกเล็กน้อย ปานกลาง เปียก เปียก เปียก แห้ง แล้งปกติ อ่อน ปานกลาง ภัยแล้ง ภัยแล้งรุนแรง และภัยแล้งที่รุนแรง