Field experiments and simulation mo

Field experiments and simulation models are useful tools for understanding crop yield gaps, but scaling up these วิธีการ to understand entire regions over time has remained a considerable challenge. Satellite data have repeatedly been shown to provide information that, by themselves or in combination with other data and models, can accurately measure crop yields in farmers’ fields. The resulting yield maps provide a unique opportunity to overcome both spatial and temporal scaling challenges and thus improve understanding of crop yield gaps. This review discusses the use of remote sensing to measure the magnitude and causes of yield gaps. Examples from previous work demonstrate the utility of remote sensing, but many areas of possible application remain unexplored. Two simple yet useful approaches are presented that measure the persistence of yield differences between fields, which in combination with maps of average yields can be used to direct further study of specific factors. Whereas the use of remote sensing may have historically been restricted by the cost and availability of fine resolution data, this impediment is rapidly receding.

Results (Thai) 1:

ทดลองการฟิลด์ และรูปแบบจำลองเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์เข้าใจช่องว่างผลผลิตพืช แต่ปรับค่าวิธีการเพื่อทำความเข้าใจภูมิภาคทั้งช่วงเวลาเหล่านี้ยังคง เป็นความท้าทายอย่างมาก ข้อมูลดาวเทียมซ้ำ ๆ แสดงให้เห็นข้อมูลที่ ด้วยตนเอง หรือร่วมกับแบบจำลอง และข้อมูลอื่น ๆ สามารถแม่นยำในการวัดผลผลิตพืชในเกษตรกร แผนที่ผลผลให้โอกาสที่จะเอาชนะความท้าทายที่มีมาตราส่วนทั้งเชิงพื้นที่ และกาลเวลา และปรับปรุงความเข้าใจช่องว่างผลผลิตพืช รีวิวนี้อธิบายการใช้การตรวจจับระยะไกลเพื่อวัดขนาดและสาเหตุของช่องว่างผลผลิต ตัวอย่างจากงานก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นถึงอรรถประโยชน์ของการตรวจจับระยะไกล แต่โปรแกรมประยุกต์ได้หลายพื้นที่ยังคงคุ้น สองวิธีที่เรียบง่าย แต่มีประโยชน์มีแสดงที่วัดความคงทนของผลผลิตความแตกต่างระหว่างฟิลด์ ซึ่งร่วมกับแผนที่ของผลผลิตโดยเฉลี่ยสามารถใช้โดยตรงการศึกษาเฉพาะปัจจัย ในขณะที่การใช้การตรวจจับระยะไกลอาจมีประวัติถูกจำกัด โดยต้นทุนและความพร้อมของข้อมูลละเอียดดี นี้นจะเป็นอย่างรวดเร็วเริ่ม

Results (Thai) 2:

ทดลองและแบบจำลองเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับการทำความเข้าใจช่องว่างผลผลิตพืช แต่ปรับขึ้นวิธีการเหล่านี้จะเข้าใจภูมิภาคทั้งในช่วงเวลาที่ยังคงมีความท้าทายมาก ข้อมูลดาวเทียมได้รับซ้ำ ๆ การแสดงเพื่อให้ข้อมูลนั้นด้วยตัวเองหรือใช้ร่วมกับข้อมูลอื่น ๆ และรูปแบบถูกต้องสามารถวัดผลผลิตพืชในแปลงของเกษตรกร ส่งผลให้อัตราผลตอบแทนแผนที่ให้โอกาสที่จะเอาชนะความท้าทายทั้งการปรับพื้นที่และเวลาและทำให้การปรับปรุงความเข้าใจของพืชช่องว่างผลผลิต รีวิวนี้กล่าวถึงการใช้การสำรวจระยะไกลในการวัดขนาดและทำให้เกิดช่องว่างของอัตราผลตอบแทน ตัวอย่างจากงานก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของการสำรวจระยะไกล แต่หลายพื้นที่ของแอพลิเคชันที่เป็นไปได้ยังคงสำรวจ วิธีที่สองยังมีประโยชน์ที่เรียบง่ายจะถูกนำเสนอที่วัดความคงอยู่ของความแตกต่างระหว่างอัตราผลตอบแทนที่สาขาซึ่งในการรวมกันกับแผนที่ของอัตราผลตอบแทนเฉลี่ยสามารถนำมาใช้เพื่อการศึกษาต่อโดยตรงของปัจจัยที่เฉพาะเจาะจง ในขณะที่การใช้งานของการสำรวจระยะไกลอาจจะได้รับในอดีต จำกัด โดยค่าใช้จ่ายและความพร้อมของข้อมูลที่มีความละเอียดปรับอุปสรรคนี้จะถอยอย่างรวดเร็ว

Results (Thai) 3:

สนามทดลองและจำลองโมเดลเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์สำหรับความเข้าใจช่องว่างผลผลิตพืช แต่ปรับขึ้นเหล่านี้วิธีการเข้าใจภูมิภาคทั้งหมดตลอดเวลา ยังคงมีความท้าทายมาก ข้อมูลดาวเทียมได้ซ้ำๆ มาแสดงเพื่อให้ข้อมูลนั้น ด้วยตนเอง หรือร่วมกับข้อมูลอื่น ๆและรูปแบบ สามารถแม่นยำในการวัดผลผลิตในนาเกษตรกร . ส่งผลให้ผลผลิตแผนที่ให้มีโอกาสที่จะเอาชนะได้ทั้งพื้นที่และเวลาปรับความท้าทาย และดังนั้นจึง ปรับปรุงความเข้าใจของช่องว่างผลผลิตของพืช บทความนี้กล่าวถึงการใช้ระยะไกลเพื่อการวัดขนาดและทำให้เกิดช่องว่างของผลผลิต จากตัวอย่างผลงานที่ผ่านมาแสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของการรับรู้จากระยะไกล แต่หลายพื้นที่ของโปรแกรมเป็นไปได้ยังคง unexplored . สองวิธีที่เรียบง่าย แต่มีประโยชน์าวัดเก็บรักษาของความแตกต่างของผลตอบแทนระหว่างเขตข้อมูลซึ่งในการรวมกันกับแผนที่ของผลผลิตเฉลี่ยสามารถใช้โดยตรง การศึกษาองค์ประกอบที่เฉพาะเจาะจง ในขณะที่ใช้ระยะไกลอาจจะในอดีตถูก จำกัด โดยค่าใช้จ่ายและความพร้อมของข้อมูลความละเอียดดี อุปสรรคนี้เป็นอย่างรวดเร็วลดลง