Drought monitoring is normally base

Drought monitoring is normally based on climatic data which often lack the full spatial
coverage and immediate data availability, requiring long time for analysis. Rapid access to satellite data
offers an alternative for identifying drought patterns which are manifestation of meteorological and
hydrological droughts. The objective is therefore to explore drought patterns using vegetation indices
as related to drought conditions. The study area, Northeast Thailand, covers an area of about 170,000
sqkm and is characterized by gently undulating topography with diverse crop and forest types. The
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI) and
Normalized Difference Drought Index (NDDI) of the Terra-MODIS acquired in 2001-2008 were used
to identify the surface state in relation to the corresponding rainfall data. Establishment of a relationship
between the rainfall derived data and the indices was performed to identify a spatio-temporal pattern of
drought. With the relationship established, the spatio-temporal drought patterns could be predicted
from the satellite-derived data. The NDVI, NDWI and NDDI indices provide information on drought
condition and is found to be more effective compared to the use of the conventional method. The
information obtained can be used in decision making for land being planted to crops.

Kết quả (Việt) 1:

Hạn hán giám sát bình thường dựa trên dữ liệu khí hậu mà thường thiếu không gian đầy đủphạm vi bảo hiểm và ngay lập tức dữ liệu sẵn có, đòi hỏi thời gian dài để phân tích. Nhanh chóng truy cập vào dữ liệu vệ tinhcung cấp một cách thay thế để xác định mô hình hạn hán có biểu hiện của khí tượng vàthuỷ văn hạn hán. Mục tiêu là do đó để khám phá hạn hán mẫu bằng cách sử dụng chỉ số thảm thực vậtlà liên quan đến điều kiện hạn hán. Khu vực nghiên cứu, đông bắc Thái Lan, nằm trên một diện tích khoảng 170.000sqkm và được đặc trưng bởi địa hình nhấp nhô nhẹ nhàng với đa dạng các loại cây trồng và rừng. CácChuẩn hoá sự khác biệt thực vật Index (NDVI), bình thường khác biệt nước Index (NDWI) vàBình thường khác biệt hạn hán Index (NDDI) của Terra-MODIS mua lại vào năm 2001-2008 đã được sử dụngđể xác định nhà nước bề mặt liên quan đến dữ liệu lượng mưa tương ứng. Thành lập một mối quan hệgiữa các dữ liệu lượng mưa có nguồn gốc và các chỉ số đã được thực hiện để xác định một khuôn mẫu nhất củahạn hán. Với mối quan hệ được thành lập, các mô hình nhất hạn hán có thể được dự đoántừ dữ liệu vệ tinh có nguồn gốc. NDVI, NDWI và NDDI chỉ số cung cấp thông tin về hạn hánđiều kiện và được tìm thấy có hiệu quả hơn so với việc sử dụng các phương pháp thông thường. Cácthông tin thu được có thể được sử dụng trong quyết định làm cho đất đang được trồng cho cây trồng.

Kết quả (Việt) 2:

Theo dõi hạn hán thường dựa vào số liệu khí hậu mà thường thiếu các không gian đầy đủ
bảo hiểm và các dữ liệu sẵn có ngay lập tức, đòi hỏi thời gian dài để phân tích. Nhanh chóng truy cập vào dữ liệu vệ tinh
cung cấp một thay thế cho việc xác định mô hình hạn hán đó là biểu hiện của khí tượng
hạn hán thủy văn. Do đó, mục tiêu là để khám phá các mô hình hạn hán sử dụng chỉ số thực vật
như liên quan đến điều kiện khô hạn. Khu vực nghiên cứu, Đông Bắc Thái Lan, có diện tích khoảng 170.000
sqkm và được đặc trưng bởi địa hình nhấp nhô nhẹ nhàng với cây trồng và rừng loại đa dạng. Các
khác biệt được chuẩn hóa thực vật Index (NDVI), sự khác biệt được chuẩn hóa Index nước (NDWI) và
khác biệt được chuẩn hóa Hạn hán Index (NDDI) của Terra-MODIS thu được trong giai đoạn 2001-2008 đã được sử dụng
để xác định tình trạng bề mặt liên quan đến dữ liệu lượng mưa tương ứng. Thành lập một mối quan hệ
giữa các dữ liệu lượng mưa có nguồn gốc và các chỉ số đã được thực hiện để xác định một mô hình không-thời gian của
hạn hán. Với mối quan hệ được thiết lập, các mô hình hạn hán không-thời gian có thể được dự đoán
từ các dữ liệu vệ tinh có nguồn gốc từ. Các NDVI, NDWI và NDDI chỉ số cung cấp thông tin về hạn hán
điều kiện và được tìm thấy là hiệu quả hơn so với việc sử dụng các phương pháp thông thường. Các
thông tin thu được có thể được sử dụng trong việc ra quyết định đối với đất đang trồng cây.