According to regression equations,

According to regression equations, there is a distinctive relation between rice yield either with red band, NIR band, DVI, IPVI, RVI, NDVI, SAVI and LAI, while, green band, mid-infrared and GVI models showed the lowest determination coefficient. From R2 value, of each, it is observed that 8375%, 86–84%, 88–85%, 85–80%, 89–86%, 85–80%, 85–80% and 83–81% of the changes in rice yield were attributed to red band, NIR band, DVI, IPVI, RVI, NDVI, SAVI and LAI, in 2008 and 2009 seasons respectively. Additionally, regression equations predict that the more the NIR band, DVI, IPVI, RVI, NDVI, SAVI and LAI increase as well as red band decreases by one unit, the more the rice yield increases by 0.11, 47.1, 2.52, 23.5, 18.8, 2.87 and 0.92 ton/ha., respectively as averages of the two studied seasons. The validation of these models was carried out using two statistical analyses including regression analysis between actual and expected yield for each model and R2 values as well as the standard error of estimation (SEE) as presented in Table 2. It is observed in the 1st and 2nd seasons that green band, mid-infra-red and GVI as predictors for rice yield prediction models are not applicable as they showed low determination coefficient (R2 = 0.4 in the best case). Contrarily, the other models were adequate for predicting rice yield as they recorded higher than 0.8 of R2 for each. Such analysis almost agreed with the result of the analysis of the SEE as shown in Table 2.

Kết quả (Việt) 1:

Theo phương trình hồi qui, đó là một mối quan hệ đặc biệt giữa sản lượng gạo hoặc với red band, NIR ban nhạc, DVI, IPVI, RVI, NDVI, SAVI và LAI, trong khi ban nhạc màu xanh lá cây, giữa hồng ngoại và GVI mô hình cho thấy hệ số xác định thấp nhất. Từ giá trị của R2, của mỗi người, nó quan sát thấy rằng 8375%, 86-84%, 88-85%, 85-80%, 89-86%, 85-80%, 85-80% và 83-81% của những thay đổi trong sản lượng gạo đã được quy cho ban nhạc đỏ, NIR band, DVI, IPVI, RVI, NDVI, SAVI và LAI, trong mùa giải 2008 và 2009 tương ứng. Ngoài ra, phương trình hồi qui dự đoán rằng việc thêm NIR band, DVI, IPVI, RVI, NDVI, SAVI và LAI tăng cũng như ban nhạc đỏ giảm bởi một đơn vị, thêm lúa năng suất tăng bởi 0,11, 47,1, 2,52, 23.5, 18,8, 2,87 và 0,92 tấn / ha., tương ứng là trung bình của hai mùa giải nghiên cứu. Xác nhận của các mô hình này được thực hiện bằng cách sử dụng hai phân tích thống kê bao gồm phân tích hồi quy giữa thực tế và dự kiến sản lượng cho mỗi mô hình và R2 giá trị cũng như tiêu chuẩn sai số ước lượng (xem), như trình bày trong bảng 2. Nó được quan sát thấy ở các mùa 1 và 2 màu xanh lá cây giữa-Hồng, GVI và ban nhạc như dự đoán cho các mô hình dự báo sản lượng gạo không áp dụng như họ đã cho thấy thấp xác định hệ số (R2 = 0,4 trong trường hợp tốt nhất). Contrarily, các mô hình khác đã được đầy đủ cho dự báo sản lượng gạo như họ ghi nhận cao hơn 0,8 R2 cho mỗi người. Phân tích như vậy gần như đã đồng ý với kết quả phân tích xem như được hiển thị trong bảng 2.

Kết quả (Việt) 2:

Theo phương trình hồi quy, có một mối quan hệ đặc biệt giữa sản lượng gạo hoặc với ban nhạc đỏ, nhạc NIR, DVI, IPVI, RVI, NDVI, SAVI và LAI, trong khi, ban nhạc màu xanh lá cây, hồng ngoại trung và mô hình GVI cho thấy hệ số xác định thấp nhất. Từ giá trị R2, của mỗi, nó được quan sát thấy rằng 8.375%, 86-84%, 88-85%, 85-80%, 89-86%, 85-80%, 85-80% và 83-81% của thay đổi trong năng suất lúa là do ban nhạc đỏ, nhạc NIR, DVI, IPVI, RVI, NDVI, SAVI và LAI, trong năm 2008 và 2009 tương ứng mùa. Ngoài ra, phương trình hồi quy dự đoán rằng càng có nhiều ban nhạc NIR, DVI, IPVI, RVI, NDVI, SAVI và LAI tăng cũng như ban nhạc đỏ giảm bởi một đơn vị, càng có nhiều lúa năng suất tăng lên 0.11, 47.1, 2.52, 23.5, 18.8 , 2,87 và 0,92 tấn / ha., tương ứng như là trung bình của hai mùa giải nghiên cứu. Sự xác thực của các mô hình này được thực hiện sử dụng hai phân tích thống kê bao gồm phân tích hồi quy giữa sản lượng thực tế và dự kiến ​​cho mỗi mô hình và các giá trị R2 cũng như sai số chuẩn của ước lượng (SEE) như trình bày trong Bảng 2. Nó được quan sát thấy trong 1 và mùa thứ 2 mà ban nhạc xanh, giữa tia hồng ngoại và GVI như dự đoán cho các mô hình dự báo sản lượng gạo không được áp dụng như họ đã cho thấy hệ số xác thấp (R2 = 0,4 trong trường hợp tốt nhất). Trái lại, các mô hình khác là đầy đủ để dự đoán năng suất lúa như họ ghi lại cao hơn so với 0,8 của R2 cho mỗi. phân tích như vậy gần như đã đồng ý với kết quả của việc phân tích các SEE như thể hiện trong Bảng 2.