Kamble et al. (2013) developed and

Kamble et al. (2013) developed and validated equation to calculate Kc using NDVI based on regression analysis between NDVI derived from remotely sensed data and AmeriFlux measured crop coefficient under irrigated and rainfed crop condition for various crops. This equation can be used with Hargreaves and Samani equation to compute crop water requirement. There was a strong linear correlation between the NDVI-estimated Kc and the
measured Kc with an r2 of 0.91 and 0.90, while the root-mean-square error (RMSE) for Kc were 0.16 and 0.19, respectively for two different year in which experiments were carried out. Fig. 4 (b) shows the spatial variation of crop coefficient Kc, computed based on the equation:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Kamble et al. (2013) พัฒนา และตรวจสอบสมการคำนวณ Kc โดยใช้คะแนนจากการวิเคราะห์การถดถอยระหว่าง NDVI NDVI มาจากข้อมูลจากระยะไกลรู้สึก และชลประทาน AmeriFlux ค่าสัมประสิทธิ์พืชวัดใต้และ rainfed สภาพเพาะปลูกพืชต่าง ๆ สมการนี้สามารถใช้กับสมการเวนฮาร์กรีฟส์และ Samani เพื่อคำนวณความต้องการน้ำของพืช มีความสัมพันธ์เชิงเส้นแข็งแรงระหว่าง Kc NDVI ที่ประเมินและวัด Kc ด้วยการ r2 0.91 และ 0.90 ในขณะที่ข้อผิดพลาดรากหมายถึงสี่เหลี่ยม (RMSE) สำหรับเคซี 0.16 และ 0.19 ตามลำดับปีที่แตกต่างกันสองที่ทดลองดำเนินการ รูป 4 (b) แสดงการเปลี่ยนแปลงเชิงพื้นที่ของพืชสัมประสิทธิ์ Kc คำนวณคะแนนจากสมการ:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Kamble et al, (2013) สมการนี้สามารถใช้ร่วมกับฮาร์กรีฟและ มีความสัมพันธ์เชิงเส้นที่แข็งแกร่งระหว่าง
Kc มะเดื่อ 4 (