1. IntroductionLand is reasonably s

1. Introduction
Land is reasonably stable or predictably cyclic part of the earth surface includes relief, soils, near surface rocks, minerals, flowing water, groundwater, near surface atmospheric elements (i.e. temperature, rainfall, etc.), plants, animals, micro-organisms as well as manmade aspects like land use, settlements, industries, agriculture, etc. (FAO, 1976 and Bhagat, 2012). Land elements determine its suitability for agriculture, plantation, settlements, industries, dams, watershed management, etc. However, land elements are overused and exploited. Many lands are facing different problems like soil erosion, water logging, groundwater depletion, heavy run-off, productivity losses, etc. (Barah, 2010 and Zolekar and Bhagat, 2014). Degraded lands are threatening the food and energy securities, water availability and quality, biodiversity, human life, etc. (Bhagat, 2012). Approximately, 250 million people are directly affected by land degradation (UNCCD) and 1 billion people are at risk (WMO, 2005). About 852 million (14.9%) people of developing countries and 16 million (1.4%) people of developed countries are suffering from hunger and malnutrition (FAO, 2012). Therefore, different studies are undertaken for land suitability analysis (LSA) and land use planning and management (Dumanski, 1997, Schwilch et al., 2011 and Nyeko, 2012). LSA is one of the fundamental steps in sustainable land management (Mcdonald and Brown, 1984).

LSA is a method of detecting inherent capacities (Bandyopadhyay et al., 2009) and its potential and suitability for different purposes (FAO, 1976 and Akinci et al., 2013). Land evaluation measures the degree of land appropriateness for land use based on land qualities (Hopkins, 1977, Collins et al., 2001 and Malczewski, 2004) and requirements (FAO, 1976). Multi-criterion evaluation (MCE) technique is widely used for LSA. MCE of land suitability (LS) involves multiple criterion like bio-physical elements i.e. slope, relief, drainage, soil properties, atmospheric conditions, vegetation, etc. as well as socio-eco-cultural aspects in decision making process (Wang et al., 1990, Joerin et al., 2001, Yu et al., 2011 and Akinci et al., 2013) to find solutions of different problems related to land with multiple alternatives (Jankowski, 1995). Geographical Information System (GIS) is useful to analyses the multiple geo-spatial data with higher flexibility and precision in LSA (Mokarram and Aminzadeh, 2010). Therefore, Multi-criterion Decision Making (MCDM) technique has been integrated with GIS techniques in different studies for land use decision support (Cengiz and Akbulak, 2009 and Mendas and Delali, 2012) in complex problems of land management with prioritised alternatives (Malczewski, 2006). This technique widely used for LSA to detect the potential lands for agriculture (Prakash, 2003, Shalaby et al., 2006, Olayeye et al., 2008, Bandyopadhyay et al., 2009, Yu et al., 2011, Foshtomi et al., 2011, Samanta et al., 2011, Mustafa et al., 2011, Mahabadi et al., 2012, Halder, 2013 and Rabia et al., 2013), plantation (Bhagat, 2009 and Zolekar and Bhagat, 2014), watershed management (Steiner et al., 2000), settlements (Soltani et al., 2012), industries (Kauko, 2006), etc.

Further, Analytical Hierarchy Process (AHP) is widely used for MCDM of LS for different use. AHP determines the weight of influence in certain land use based on pairwise comparisons of parameters according to relative importance (Miller et al., 1998 and Cengiz and Akbulak, 2009). Bojorquez-Tapia et al., 2001, Joerin et al., 2001 and Kalogirou, 2002 have considered expert opinions to determine the ranks and criterion for LSA. Thus, previous LSA using AHP techniques are based on criterion suggested in previous literature and experts’ opinions. Further, correlation analyses give robust identification of influences criterion of LS for agriculture (Datye and Gupte, 1984). Therefore, MCE and MCDM base AHP technique was used in this exercise to detect the LS for agriculture in hilly zones using the influencing criterion suggested in expert opinions, correlation analysis and previous literature for lands in hilly zones.

Satellite data at coarse and moderate resolution i.e. TM (30 m) (Bojorquez-Tapia et al., 2001), ETM+ (28.5 m) (Shalaby et al., 2006 and Golmehr, 2008), IRS-1D LISS-III (23 m) (Bandyopadhyay et al., 2009, Mustafa et al., 2011 and Singh, 2012) and SPOT 5 (10 m) (Feizizadeh and Blaschke, 2012) with conventional data like field work, maps, records in government offices, laboratory analyses, etc. have been used for LSA in different studies. However, topographic characteristics i.e. slope, aspects, etc. are influencing the distribution of soil depth, soil moisture, level of soil erosion, availability of nutrients, LULC, etc. (Bandyopadhyay et al., 2009 and Akinci et al., 2013). Therefore, the accuracy of results achieved in LSA is depending on variations in topographic characteristics. Fine resolution satellite data sets i.e. Quick Bird, IKONOS, IRS P6 LISS-IV, etc. are more suitable than coarse resolution data to achieve higher accuracy in results of LSA using MCDM (Zolekar and Bhagat, 2014) for LSA for agriculture especially in hilly zones. Therefore, fine resolution IRS P6 LISS-IV (5.8 m) data sets along with conventional data i.e. slope map, soil map and laboratory data were used for MCE and MCDA for LSA for agriculture in hilly zones of upper Mula and Pravara basins. The accuracy assessment was performed to achieve better results and applicability.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1.
บทนำที่ดินเป็นเหตุผลที่มีเสถียรภาพหรือบางส่วนที่คาดการณ์วงจรของผิวโลกรวมถึงการบรรเทาดินที่อยู่ใกล้พื้นผิวหินแร่ธาตุน้ำไหลบาดาลพื้นผิวใกล้องค์ประกอบบรรยากาศ(เช่นอุณหภูมิปริมาณน้ำฝน ฯลฯ ) พืชสัตว์ขนาดเล็ก -organisms เช่นเดียวกับด้านที่มนุษย์สร้างขึ้นเช่นการใช้ที่ดินการตั้งถิ่นฐานของอุตสาหกรรม, การเกษตร, ฯลฯ (FAO, 1976 และ Bhagat 2012) องค์ประกอบที่ดินตรวจสอบความเหมาะสมสำหรับการเกษตร, สวน, การตั้งถิ่นฐานของอุตสาหกรรมเขื่อนการจัดการลุ่มน้ำเป็นต้นอย่างไรก็ตามองค์ประกอบที่ดินตื้อและใช้ประโยชน์ ดินแดนที่หลายคนกำลังเผชิญกับปัญหาที่แตกต่างกันเช่นการพังทลายของดินการเข้าสู่ระบบน้ำบาดาลสูญเสียหนักวิ่งออกการสูญเสียผลผลิต ฯลฯ (Barah 2010 และ Zolekar และ Bhagat 2014) ที่ดินเสื่อมโทรมมีการขู่ว่าอาหารและหลักทรัพย์พลังงานความพร้อมคุณภาพน้ำและความหลากหลายทางชีวภาพชีวิตมนุษย์ ฯลฯ (Bhagat 2012) ประมาณ 250 ล้านคนได้รับผลกระทบโดยตรงจากความเสื่อมโทรมของที่ดิน (UNCCD) และ 1 พันล้านคนที่มีความเสี่ยง (WMO 2005) เกี่ยวกับ 852,000,000 (14.9%) ผู้คนในประเทศที่กำลังพัฒนาและ 16 ล้านบาท (1.4%) ผู้คนในประเทศที่พัฒนาแล้วกำลังทุกข์ทรมานจากความหิวและขาดสารอาหารแห่งสหประชาชาติ (FAO 2012) ดังนั้นการศึกษาที่แตกต่างกันจะดำเนินการสำหรับการวิเคราะห์ความเหมาะสมของที่ดิน (LSA) และการวางแผนการใช้ที่ดินและการจัดการ (Dumanski 1997 Schwilch et al., 2011 และ Nyeko 2012) LSA เป็นหนึ่งในขั้นตอนพื้นฐานในการจัดการที่ดินอย่างยั่งยืน (Mcdonald และบราวน์, 1984). LSA เป็นวิธีการของการตรวจสอบความสามารถโดยธรรมชาติ (Bandyopadhyay et al., 2009) และมีศักยภาพและความเหมาะสมสำหรับวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน (FAO, 1976 และ akinci et al., 2013) ประเมินที่ดินวัดระดับของที่ดินที่เหมาะสมสำหรับการใช้ประโยชน์ที่ดินบนพื้นฐานของคุณภาพที่ดิน (ฮอปกินส์ปี 1977 คอลลิน, et al., 2001 และ Malczewski, 2004) และความต้องการ (FAO, 1976) การประเมินผลหลายเกณฑ์ (MCE) เทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับ LSA MCE ความเหมาะสมที่ดิน (LS) ที่เกี่ยวข้องกับการเกณฑ์หลายเช่นองค์ประกอบทางกายภาพชีวภาพเช่นลาดบรรเทาระบายน้ำคุณสมบัติของดิน, สภาพบรรยากาศพืช ฯลฯ รวมทั้งลักษณะทางสังคมและวัฒนธรรมที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมในกระบวนการตัดสินใจ (Wang et al, 1990 Joerin et al., 2001, Yu et al., 2011 และ akinci et al., 2013) เพื่อหาวิธีการแก้ไขปัญหาต่างๆที่เกี่ยวข้องกับที่ดินมีทางเลือกหลาย ๆ (Jankowski, 1995) ระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์ (GIS) เป็นประโยชน์ในการวิเคราะห์ข้อมูลหลายทางภูมิศาสตร์เชิงพื้นที่ที่มีความยืดหยุ่นสูงและความแม่นยำใน LSA (Mokarram และ Aminzadeh 2010) ดังนั้นหลายเกณฑ์การตัดสินใจ (MCDM) เทคนิคที่ได้รับการรวมกับเทคนิคระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ในการศึกษาที่แตกต่างกันเพื่อสนับสนุนการตัดสินใจการใช้ประโยชน์ที่ดิน (Cengiz และ Akbulak, 2009 และ Mendas และ Delali 2012) ในปัญหาที่ซับซ้อนของการจัดการที่ดินที่มีทางเลือกในการจัดลำดับความสำคัญ (Malczewski, 2006) เทคนิคนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับ LSA ในการตรวจสอบที่ดินที่มีศักยภาพเพื่อการเกษตร (Prakash 2003 Shalaby et al., 2006 Olayeye et al., 2008 Bandyopadhyay et al., 2009, Yu et al., 2011 Foshtomi et al, 2011, Samanta et al., 2011, มุสตาฟา et al., 2011 Mahabadi et al., 2012, Halder 2013 และ Rabia et al., 2013), สวน (Bhagat, 2009 และ Zolekar และ Bhagat 2014) ลุ่มน้ำ การจัดการ (ทิ et al., 2000) การตั้งถิ่นฐาน (Soltani et al., 2012) อุตสาหกรรม (Kauko 2006) ฯลฯนอกจากนี้กระบวนการวิเคราะห์ลำดับชั้น (AHP) ถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับ MCDM ของ LS สำหรับการใช้งานที่แตกต่างกัน AHP กำหนดน้ำหนักของมีอิทธิพลในการใช้ที่ดินบางอย่างขึ้นอยู่กับการเปรียบเทียบจากจำนวนของพารามิเตอร์ตามความสำคัญ (มิลเลอร์, et al., 1998 และ Cengiz และ Akbulak 2009) Bojorquez-Tapia et al., 2001 Joerin et al., 2001 และ Kalogirou 2002 ได้มีการพิจารณาความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญเพื่อตรวจสอบการจัดอันดับและเกณฑ์สำหรับ LSA ดังนั้นก่อนหน้า LSA โดยใช้เทคนิค AHP จะขึ้นอยู่กับเกณฑ์ที่แนะนำในวรรณคดีก่อนหน้านี้และความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญ นอกจากนี้ความสัมพันธ์การวิเคราะห์ให้บัตรประจำตัวที่แข็งแกร่งของเกณฑ์อิทธิพลของแอลเอเพื่อการเกษตร (Datye และ Gupte, 1984) ดังนั้น MCE และฐาน MCDM เทคนิค AHP ถูกใช้ในการออกกำลังกายนี้ในการตรวจสอบ LS เพื่อการเกษตรในเขตที่เป็นเนินเขาโดยใช้เกณฑ์ที่มีอิทธิพลต่อข้อเสนอแนะในความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญการวิเคราะห์ความสัมพันธ์และวรรณกรรมก่อนหน้านี้สำหรับที่ดินในเขตภูเขา. ข้อมูลดาวเทียมที่หยาบเช่นความละเอียดในระดับปานกลาง TM (30 เมตร) (Bojorquez-Tapia et al., 2001), ETM + (28.5 เมตร) (Shalaby et al., 2006 และ Golmehr 2008) กรมสรรพากร-1D LISS-III (23 ม.) (Bandyopadhyay et al., 2009 มุสตาฟา et al., 2011 และซิงห์ 2012) และจุดที่ 5 (10 เมตร) (Feizizadeh และ Blaschke 2012) กับข้อมูลทั่วไปเช่นการทำงานภาคสนาม, แผนที่, บันทึกในหน่วยงานภาครัฐ, การวิเคราะห์ทางห้องปฏิบัติการ ฯลฯ ได้ถูกนำมาใช้ LSA ที่แตกต่างกันในการศึกษา อย่างไรก็ตามลักษณะภูมิประเทศเช่นลาดด้านอื่น ๆ ที่มีอิทธิพลต่อการกระจายกำลังของความลึกดินความชื้นของดินในระดับของการพังทลายของดินพร้อมของสารอาหาร LULC ฯลฯ (Bandyopadhyay et al., 2009 และ akinci et al., 2013) . ดังนั้นความถูกต้องของผลสำเร็จใน LSA ขึ้นอยู่กับรูปแบบในลักษณะภูมิประเทศ ชุดข้อมูลดาวเทียมความละเอียดวิจิตรเช่นนกด่วน IKONOS กรมสรรพากร P6 LISS-IV และอื่น ๆ ที่มีความเหมาะสมมากขึ้นกว่าข้อมูลความละเอียดหยาบเพื่อให้เกิดความถูกต้องสูงขึ้นในผลของการใช้ LSA MCDM (Zolekar และ Bhagat 2014) สำหรับ LSA เพื่อการเกษตรโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการที่เป็นเนินเขา โซน ดังนั้นการปรับความละเอียดของกรมสรรพากร P6 LISS-IV (5.8 เมตร) ชุดข้อมูลพร้อมกับข้อมูลเดิมคือแผนที่ลาดดินและแผนที่ข้อมูลที่ถูกนำมาใช้ในห้องปฏิบัติการสำหรับ MCE และ MCDA สำหรับ LSA เพื่อการเกษตรในเขตภูเขาของ Mula บนและอ่าง Pravara การประเมินความถูกต้องถูกดำเนินการเพื่อให้บรรลุผลลัพธ์ที่ดีกว่าและการบังคับใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

1 . บทนำ
ที่ดินสมเหตุสมผลที่มั่นคงหรือที่คาดการณ์ ส่วนวงกลมที่ผิวโลก รวมถึง โล่ง ดิน ใกล้หิน , พื้นผิวแร่ , น้ำไหล , น้ำ , ใกล้องค์ประกอบบรรยากาศพื้นผิว ( เช่น อุณหภูมิ ปริมาณน้ำฝน ฯลฯ พืช สัตว์ จุลินทรีย์ ตลอดจนด้านมนุษย์ เช่น การใช้ที่ดิน ชุมชน อุตสาหกรรม การเกษตร ฯลฯ ( FAO , 1976 และ ภากัต , 2012 )ตรวจสอบความเหมาะสมขององค์ประกอบของที่ดินเพื่อการเกษตร , การเพาะปลูก , การตั้งถิ่นฐาน , อุตสาหกรรม , เขื่อน , ลุ่มน้ำการจัดการ ฯลฯ อย่างไรก็ตาม องค์ประกอบที่ดินใช้ และใช้ประโยชน์ ที่ดินหลายเผชิญปัญหาที่แตกต่างกัน เช่น การชะล้างพังทลายของดิน น้ำ ไม้ มลพิษพร่องหนัก - ความสูญเสียผลผลิต ฯลฯ ( barah 2010 และ zolekar ภากัตและ 2014 )ทรามที่ดินขู่อาหารและพลังงาน จำกัด ปริมาณน้ำ และคุณภาพ ความหลากหลายทางชีวภาพ ชีวิตของมนุษย์ ฯลฯ ( ภากัต , 2012 ) ประมาณ 250 ล้านคนได้รับผลกระทบโดยตรงจากความเสื่อมโทรมของที่ดิน ( unccd ) และ 1 ล้านคนมีความเสี่ยง ( WMO , 2005 ) เกี่ยวกับ 852 ล้าน ( 14.9% ) ผู้คนในประเทศกำลังพัฒนา และ 16 ล้าน ( 14 ) ประชาชนของประเทศที่พัฒนามีทุกข์จากความหิวและขาดอาหาร ( FAO , 2012 ) ดังนั้น การศึกษาที่แตกต่างกันมีปัญหาในการวิเคราะห์ความเหมาะสมของที่ดิน ( LSA ) และการวางแผนการใช้ที่ดินและการจัดการ ( dumanski , 1997 , schwilch et al . , 2011 และ nyeko , 2012 ) LSA เป็นหนึ่งในขั้นตอนพื้นฐานในการจัดการที่ดินอย่างยั่งยืน ( McDonald และสีน้ำตาล , 1984 ) .

เป็นวิธีการตรวจหา LSA โดยธรรมชาติความจุ ( bandyopadhyay et al . , 2009 ) และศักยภาพและความเหมาะสมสำหรับวัตถุประสงค์ที่ต่างกัน ( FAO , 1976 และ akinci et al . , 2013 ) การประเมินที่ดินวัดระดับความเหมาะสมของที่ดินสำหรับการใช้ที่ดินตามคุณภาพที่ดิน ( ฮอปกินส์ , 1977 , คอลลินส์ et al . , 2001 และ malczewski , 2004 ) และความต้องการ ( FAO , 1976 )การประเมินเกณฑ์หลาย ( MCE ) เทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายใน LSA . MCE ของความเหมาะสมของที่ดิน ( LS ) ที่เกี่ยวข้องกับหลายเกณฑ์ เช่น ไบโอ องค์ประกอบทางกายภาพ ได้แก่ ความลาดชัน , การสงเคราะห์ , การระบายน้ำ , คุณสมบัติ , สภาพดิน พืช บรรยากาศ ฯลฯ รวมทั้งสังคมนิเวศวัฒนธรรมด้านการตัดสินใจ ( Wang et al . , 1990 , joerin et al . , 2001 , ยู et al . , 2011 และ akinci et al . ,2013 ) เพื่อหาแนวทางแก้ไขปัญหาต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับที่ดินกับทางเลือกหลาย ( เยิงคอฟสกี้ , 1995 ) ระบบสารสนเทศทางภูมิศาสตร์ ( GIS ) มีประโยชน์ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพื้นที่ทางภูมิศาสตร์ที่มีความยืดหยุ่นสูงหลายและแม่นยำใน LSA ( mokarram และ aminzadeh , 2010 ) ดังนั้นหลายเกณฑ์การตัดสินใจ ( ขนาดจิ๋ว ) เทคนิคได้ถูกรวมกับระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจเทคนิคในการศึกษาที่แตกต่างกัน การใช้ที่ดิน ( cengiz และ akbulak 2009 และ mendas และ delali 2012 ) ในปัญหาที่ซับซ้อนของการจัดการที่ดินกับทางเลือก ( malczewski จัดลําดับความสําคัญ , 2006 ) เทคนิคนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายใน LSA ตรวจสอบที่ดินที่มีศักยภาพเพื่อการเกษตร ( Prakash , 2003 , shalaby et al . ,2006 olayeye et al . , 2008 , bandyopadhyay et al . , 2009 , ยู et al . , 2011 , foshtomi et al . , 2011 , samanta et al . , 2011 Mustafa et al . , 2011 , mahabadi et al . , 2012 , 2013 และฮัลเดอร์ รา , et al . , 2013 ) , สวนป่า ( zolekar ภากัตและภากัต 2009 และ 2014 ) , การจัดการลุ่มน้ำ ( Steiner et al . , 2000 ) , การตั้งถิ่นฐาน ( Soltani et al . , 2012 ) , อุตสาหกรรม ( kauko , 2006 ) เป็นต้น

เพิ่มเติมกระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์ ( AHP ) ถูกใช้อย่างกว้างขวางสำหรับขนาดจิ๋วของ LS สำหรับการใช้งานที่แตกต่างกัน กำหนดน้ำหนักความสำคัญของอิทธิพลในบางการใช้ที่ดินตามคู่เปรียบเทียบค่าพารามิเตอร์ตามความสำคัญสัมพัทธ์ ( มิลเลอร์ et al . , 1998 และ cengiz และ akbulak , 2009 ) bojorquez Tapia et al . , 2001 , joerin et al . , 2001 และ kalogirou ,2545 ได้พิจารณาความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญเพื่อตรวจสอบการจัดอันดับและเกณฑ์ LSA . ดังนั้น ก่อนการใช้เทคนิค AHP LSA จะขึ้นอยู่กับเกณฑ์แนะนำในวรรณคดีก่อนหน้านี้และผู้เชี่ยวชาญด้านความคิดเห็น เพิ่มเติม วิเคราะห์ความสัมพันธ์ ให้กำหนดเกณฑ์ประสิทธิภาพของอิทธิพล LS เพื่อการเกษตร ( datye และ gupte , 1984 ) ดังนั้นMCE และเทคนิค AHP ฐานขนาดจิ๋วใช้ในแบบฝึกหัดนี้เพื่อตรวจหา LS เพื่อการเกษตรในเขตที่ราบสูง โดยใช้เกณฑ์ในการเสนอความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์ และวรรณกรรมเดิมที่ดินในโซนหุบเขา )

ข้อมูลดาวเทียมที่หยาบและละเอียดปานกลางเช่น TM ( 30 เมตร ) ( bojorquez Tapia et al . , 2001 ) ETM ( 28.5 เมตร ) ( shalaby et al . , 2006 และ golmehr , 2008 )irs-1d liss-iii ( 23 เมตร ) ( bandyopadhyay et al . , 2009 , มุสตาฟา et al . , 2011 และ ซิงห์ , 2012 ) และจุดที่ 5 ( 10 เมตร ) ( feizizadeh และ blaschke 2012 ) กับข้อมูลปกติชอบงานภาคสนาม , แผนที่ , ประวัติในหน่วยงานราชการ การวิเคราะห์ทางห้องปฏิบัติการ ฯลฯ ได้ใช้ LSA ในการศึกษาที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม ลักษณะภูมิประเทศ เช่น ความลาดชัน ด้าน ฯลฯ จะมีผลต่อการกระจายความลึกของดินความชื้นดิน ระดับดิน ความพร้อมของรัง lulc ฯลฯ ( bandyopadhyay et al . , 2009 และ akinci et al . , 2013 ) ดังนั้น ความถูกต้องของผลที่ได้ในรูปแบบต่าง ๆ ในลักษณะ LSA ขึ้นอยู่กับภูมิประเทศ . ความละเอียดปรับดาวเทียมชุดข้อมูลเช่นเร็วนก โคโนส , IRS liss-iv P6 , ฯลฯจะเหมาะสมกว่าข้อมูลความละเอียดหยาบเพื่อให้บรรลุความแม่นยำที่สูงขึ้นในผลลัพธ์ของ LSA ใช้ขนาดจิ๋ว ( zolekar ภากัตและ 2014 ) LSA เพื่อการเกษตรโดยเฉพาะอย่างยิ่งในเขตหุบเขา ดังนั้น ปรับความละเอียดของ IRS P6 liss-iv ( 5.8 m ) ชุดข้อมูลตามปกติเช่นแผนที่ ข้อมูลความลาดชันแผนที่ดิน และข้อมูลการทดลองใช้และใช้ MCE mcda สำหรับ LSA เพื่อการเกษตรในบริเวณโซนจากด้านบน และ pravara อ่าง . ความถูกต้องของการประเมิน คือ การปฏิบัติเพื่อให้บรรลุผลลัพธ์ที่ดีกว่า และการบังคับใช้