A comparative accuracy assessment of expert systems and artificial neural network classification methods for identification of cassava and sugarcane areas using theos data

Wannatat Tessawat

Suranaree University of Technology
Intellectual Repository : SUTIR

ยินดีต้อนรับทุกท่านเข้าสู่คลังปัญญามหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี

SUTIR collects the academic work of the faculty, students, and staff members of the university. The repository provides educational support to researchers and the public and aims to elevate the academic excellence of Thailand and to support the sharing of knowledge. When using the SUTIR, the intellectual resources are not to be used commercially and they must be cited appropriately by including the author and the university while referring to the work.

เป็นคลังปัญญาที่เกิดจากความรู้ความสามารถของคณาจารย์ นักศึกษา และบุคลากรของมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี ซึ่งได้สร้างผลงานจนเป็นที่ยอมรับและสามารถนำไปเผยแพร่ เพื่อใช้สำหรับสนับสนุนการศึกษา การค้นคว้า วิจัยและเพื่อให้นักวิจัยหรือผู้สนใจทั่วไป สามารถนำไปใช้ประโยชน์ในการพัฒนาประเทศและก่อให้เกิดการพัฒนาองค์ความรู้ร่วมกันอย่างยั่งยืน

ดังนั้นห้ามมิให้นำผลงานเหล่านี้ไปใช้แสวงหาประโยชน์ทางด้านการค้า หรืออื่นใด นอกเหนือจากการใช้เพื่อการศึกษาเพื่อพัฒนาประเทศเท่านั้นและจะต้องอ้างอิงถึงเจ้าของผลงานและมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารีทุกครั้ง

* การเก็บรวบรวม ใช้หรือเผยแพร่ข้อมูลส่วนบุคคล (Privacy Notice) *

Thesis File Submission Guide
for Graduates
(คู่มือการส่งไฟล์วิทยานิพนธ์
สำหรับผู้สำเร็จการศึกษา)

Please use this identifier to cite or link to this item: http://sutir.sut.ac.th:8080/jspui/handle/123456789/4170

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Wannatat Tessawat	-
dc.date.accessioned	2013-11-22T09:57:08Z	-
dc.date.available	2013-11-22T09:57:08Z	-
dc.date.issued	2011	-
dc.identifier.uri	http://sutir.sut.ac.th:8080/jspui/handle/123456789/4170	-
dc.format.extent	10544248 bytes	-
dc.format.extent	807946 bytes	-
dc.format.mimetype	application/pdf	-
dc.format.mimetype	application/pdf	-
dc.language.iso	en	en
dc.publisher	School of Remote sensing. Institute of Science. Suranaree University of Technology	en
dc.subject	Expert system	en
dc.subject	Artificial neural network	en
dc.subject	Cassava	en
dc.subject	Sugarcane	en
dc.subject	Land cover classification	en
dc.title	A comparative accuracy assessment of expert systems and artificial neural network classification methods for identification of cassava and sugarcane areas using theos data	en
dc.title.alternative	การเปรียบเทียบความถูกต้องของการจำแนกพื้นที่ปลูกมันสำปะหลังและอ้อยโรงงานด้วยวิธีการจำแนกระบบผู้เชี่ยวชาญและโครงข่ายประสาทเทียมจากข้อมูลดาวเทียมธีออส	en
dc.type	Thesis	en
dc.degree.name	Master of Science	-
dc.degree.level	Master Degree	-
dc.degree.discipline	Remote Sensing	-
dc.degree.grantor	Suranaree University of Technology	-
Appears in Collections:	วิทยานิพนธ์ (Thesis)

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
Abstract.pdf		789.01 kB	Adobe PDF	View/Open
Fulltext.pdf		10.3 MB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record

Suranaree University of Technology Intellectual Repository : SUTIR

ยินดีต้อนรับทุกท่านเข้าสู่คลังปัญญามหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสุรนารี

Suranaree University of Technology
Intellectual Repository : SUTIR