It is clear that the obtained predi

It is clear that the obtained predictors derived from satellite imagery either in the form of spectral bands (red and NIR) or vegetation indices (DV, IPVI and SAVI) are the more effective spectral parameters for forecasting rice yield. These results could be attributed to that red and NIR bands are the most related wavelengths for chlorophyll synthesis or chlorophyll light absorption. In this concern, total chlorophyll content was linearly related to the reflectance in the red-edge (between 700 and 710 nm and NIR (between 750 and 800 nm) ranges using the equation. The results of the generated models also agreed with Gitelson et al., 2003, Bendict and Swindler, 1961, Thomas and Oerther, 1972 and Xiao et al., 2005 who found that chlorophyll of green leaves absorbed 80–90% of light in blue (about 0.45 μm) or red portion (about 0.68 μm) of spectrum. The results agreed also with Rouse et al. (1973) who found that red band (0.63–0.70 μm) and near infrared band (0.75–1.0 μm) were the most suitable portions from the Electro-Magnetic Spectrum (EMS) that could be used for the assessment of crop conditions and biomass as the red spectral interval corresponds to region of maximum chlorophyll absorption while the near infrared spectral interval corresponds to maximum reflectance of incident light by living vegetation. The study also confirmed the importance of LAI as a biophysical trait for determining crop growth being a measure of the density of foliage and is closely linked to the photosynthetic capacities of plants and consequently their productivity. LAI as the principle morphological parameter of the vegetation canopy could be used successfully to link the satellite-derived vegetation index and photosynthesis. It is expected that the generated models are applicable using SPOT data in any area with similar environmental conditions. Applying these models using other types of satellite imagery may not give the same accuracy. The reason of this could be the difference in the spectral band ranges of the other data. This will make a difference in the values of the vegetation indices.

Kết quả (Việt) 1:

Nó là rõ ràng rằng các dự đoán thu được bắt nguồn từ ảnh vệ tinh hoặc trong các hình thức ban nhạc quang phổ (màu đỏ và NIR) hoặc chỉ số thảm thực vật (DV, IPVI và SAVI) là các thông số quang phổ có hiệu quả hơn cho dự báo sản lượng gạo. Những kết quả này có thể được quy cho rằng màu đỏ và ban nhạc NIR là bước sóng nhất có liên quan để tổng hợp chất diệp lục hoặc chất diệp lục hấp thụ ánh sáng. Trong mối quan tâm này, nội dung chất diệp lục tất cả tuyến tính có liên quan đến phản xạ ở rìa màu đỏ (khoảng 700 710 nm và phạm vi NIR (giữa 750 và 800 nm) bằng cách sử dụng các phương trình. Các kết quả của các mô hình được tạo ra cũng đã đồng ý với Gitelson et al., 2003, Bendict và Swindler, 1961, Thomas và Oerther, 1972 và Xiao et al., 2005 đã tìm thấy rằng chất diệp lục màu xanh lá cây hấp thu 80-90% ánh sáng màu xanh (khoảng 0.45 μm) hoặc phần màu đỏ (khoảng 0,68 μm) của quang phổ. Kết quả đã đồng ý cũng với Rouse et al. (1973) đã tìm thấy rằng ban nhạc đỏ (0,63-0,70 μm) và gần hồng ngoại ban nhạc (0,75-1,0 μm) đã là các phần thích hợp nhất từ các điện từ quang phổ (EMS) mà có thể được sử dụng cho việc đánh giá điều kiện trồng và nhiên liệu sinh học là khoảng thời gian quang phổ màu đỏ tương ứng với các khu vực của sự hấp thụ tối đa chất diệp lục trong khi quang phổ hồng ngoại gần khoảng thời gian tương ứng với các phản xạ tối đa của đèn sự cố bởi thảm thực vật sống. Nghiên cứu cũng khẳng định tầm quan trọng của LAI như là một đặc điểm lý sinh để xác định sự phát triển của cây trồng là một thước đo mật độ lá và chặt chẽ liên quan đến khả năng quang hợp của cây, và do đó năng suất của họ. LAI như là tham số hình thái học nguyên tắc của các tán cây thực vật có thể được sử dụng thành công để liên kết các chỉ số vệ tinh có nguồn gốc thực vật và quá trình quang hợp. Chúng tôi hy vọng rằng các mô hình được tạo ra là áp dụng sử dụng dữ liệu vị trí ở bất kỳ khu vực nào với điều kiện môi trường tương tự. Áp dụng các mô hình này bằng cách sử dụng các loại khác của hình ảnh vệ tinh có thể đưa ra chính xác cùng. Lý do của việc này có thể là sự khác biệt trong dãy quang phổ nhạc các dữ liệu khác. Điều này sẽ làm cho một sự khác biệt trong các giá trị của các chỉ số thảm thực vật.

Kết quả (Việt) 2:

Rõ ràng là các yếu tố dự báo thu được bắt nguồn từ hình ảnh vệ tinh hoặc trong các hình thức của dải quang phổ (đỏ và NIR) hoặc chỉ số thực vật (DV, IPVI và SAVI) là các thông số quang phổ hiệu quả hơn cho việc dự báo sản lượng lúa gạo. Những kết quả này có thể do màu đỏ và dải NIR là bước sóng hầu hết liên quan để tổng hợp chất diệp lục hoặc hấp thụ ánh sáng chất diệp lục. Trong mối quan tâm này, tổng hàm lượng chất diệp lục được tuyến tính liên quan đến các phản xạ trong màu đỏ-cạnh (giữa 700 và 710 nm và NIR (giữa 750 và 800 nm) dao động bằng cách sử dụng phương trình. Kết quả của các mô hình được tạo ra cũng đồng ý với Gitelson et al ., 2003, Bendict và kẻ lừa đảo, 1961, Thomas và Oerther, 1972 và Xiao et al., 2005 người đã tìm thấy rằng chất diệp lục của lá màu xanh lá cây hấp thụ 80-90% ánh sáng màu xanh lam (khoảng 0,45 mm) hoặc phần màu đỏ (khoảng 0,68 mm ) của quang phổ. các kết quả này cũng đồng ý với Rouse et al. (1973), người phát hiện ra rằng ban nhạc đỏ (0,63-0,70 mm) và ban nhạc hồng ngoại gần (0,75-1,0 mm) là những phần thích hợp nhất từ ​​các Spectrum Electro-Magnetic (EMS ) có thể được sử dụng để đánh giá các điều kiện cây trồng và sinh khối là khoảng quang phổ màu đỏ tương ứng với khu vực của sự hấp thụ chất diệp lục tối đa trong khi khoảng quang phổ hồng ngoại gần tương ứng với phản xạ cực của ánh sáng tới bởi thảm thực vật sống. nghiên cứu cũng khẳng định tầm quan trọng của LAI như một đặc điểm sinh lý để xác định tốc độ tăng trưởng cây trồng là một biện pháp của các mật độ của tán lá và được liên kết chặt chẽ với khả năng quang hợp của thực vật và do đó năng suất của họ. LAI như các tham số hình thái nguyên tắc của tán cây có thể được sử dụng thành công để liên kết các chỉ số thực vật có nguồn gốc từ vệ tinh và quang hợp. Người ta cho rằng các mô hình tạo ra được áp dụng sử dụng dữ liệu SPOT trong bất kỳ khu vực với điều kiện môi trường tương tự. Áp dụng các mô hình này sử dụng các loại hình ảnh vệ tinh có thể không cung cấp cho độ chính xác như nhau. Lý do của việc này có thể là sự khác biệt trong phạm vi dải quang phổ của các dữ liệu khác. Điều này sẽ làm cho một sự khác biệt trong các giá trị của các chỉ số thực vật.