ต่อไปคือหัวข้อ methodology มีดังนี้

ต่อไปคือหัวข้อ methodology มีดังนี้ จะทำการเก็บตัวอย่างดินจากไรอ้อยในกาญจนบุรี จำนวน 30ตัวอย่าง จากนั้นทำการวิเคราะห์องค์ประกอบทางเคมี 1 วัดค่าph ของดิน 2 วัด สภาพการนำไฟฟ้าของดิน 3 วัดปริมาณธาตุอาหารในดิน วัดไนโตรเจน และทำการวิเคราะห์องค์ประกอบทางกายภาพ 1 วัดสีของดิน 2วัดเนื้อสัมผัสของดิน 3วัดค่าการสะท้อนแสงของดิน และจากการไปเก็บตัวอย่างดินจะมีการเก็บรวบรวมข้อมูลจากการสัมภาษณ์เกษตกรเจ้าของพื้นที่ที่ไปเก็บตัวอย่างดิน โดยข้อมูลที่สอบถามคือ 1 ความถี่ในการเพาะปลูก ชนิดของพืชปกคลุมดิน วิธีการจัดการดิน และชนิดปุ๋ยที่ใส่ และมีการเก็บรวบรวมข้อมูลจากสถานีอุตุนิยมวิทยาในเรื่องของสภาพภูมิอากาศ อุณหภูมิเฉลี่ยของอากาศ ความชื้นสัมพัทธ์และปริมาณน้ำฝนเฉลี่ยของช่วงที่ทำการเก็บตัวอย่าง และรวบรวมข้อมูลจากดาวเทียม เรื่อง ลักษณะความสูงของพื้นที่ที่ทำการเก็บตัวอย่าง และขั้นตอนต่อไป คือการจัดเตรียมข้อมูล เพื่อนำไปสร้างแบบจำลอง โดยประยุกต์ใช้ multiple linear regression outputที่ได้คือ แบบจำลองในการประเมินคาร์บอนในดิน จากนั้นจะนำแบบจำลองไปตรวจสอบความถูกต้องกับพื้นที่เกษตรไร่อ้อย และoutput ที่2 ที่ได้คือ แบบจำลองสามารถใช้งานได้รู้ถึงปริมาณคาร์บอนในดินได้

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 1:

Next is the topic of methodology as follows: 30 soil samples will be collected from sugarcane mites in Kanchanaburi. Then the chemical composition will be analyzed. 1. Measure the pH of the soil. 2. Measure the electrical conductivity of the soil. 3. Measure the amount of nutrients in the soil, measure nitrogen and Perform a physical component analysis 1 measure the color of the soil 2 measure the texture of the soil 3Measure the reflectivity of the soil. And from collecting soil samples, data will be collected from interviews with farmers and land owners who collected soil samples. The information asked is 1. Frequency of cultivation. Types of ground cover plants Soil management methods and the type of fertilizer used And data is collected from meteorological stations regarding the climate. average air temperature Relative humidity and average rainfall during the sampling period and collect data from satellites regarding the height characteristics of the sampling area. and the next step is the preparation of information to create a model By applying multiple linear regression, the output is Model for assessing soil carbon Then the model will be used to validate the accuracy with sugarcane farmland and the second output is that the model can be used to know the amount of carbon in the soil.

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 2:

Next, the method is as follows: Collect 30 soil samples from sugarcane in Kanchanaburi and analyze their chemical composition. 1. Measure soil pH 2. Measure soil conductivity 3. Measure soil nutrients, nitrogen, and physical composition analysis 1 Measure soil color 2 Measure soil texture 3 Measure soil reflectance From the collection of soil samples, information will be collected from interviews with the owners of the areas where soil samples are collected. The information asked is as follows: 1. Cultivation frequency, coverage crop type, soil treatment method, and fertilization type.
weather station Relative humidity and average rainfall during sampling and collecting satellite data The next step is to prepare the data to create the model. Linear regression output is a model for evaluating soil carbon. The model is then used to check the accuracy of sugarcane plantations. The second output is

ผลลัพธ์ (อังกฤษ) 3:

Next, it is a methodological topic, in which 30 soil samples were collected from Glycyrrhiza uralensis Fisch in Gansu Province, and then the chemical composition was analyzed. 1, measuring the ph value of the soil; 2, measuring the soil conductivity; 3, measuring soil nutrient content; 1, measuring soil color; 2, measuring soil texture; 3, measuring the soil reflectivity; And, from the collected soil samples, through interviews with farmers and landowners, the query data are: 1 planting frequency, vegetation type, covered soil, soil management methods and fertilization types.
The data about climate, average temperature, relative humidity and average rainfall in the sampling area were collected from the weather station, and satellite data were collected. Regarding the height characteristics of the sampling area, the next step was to use the multi-linear regression output to provide data for establishing the model. The result was that the model was used to evaluate the carbon in the soil, and then it was used in farmland. The output 2 was that the model could be used to understand the carbon content in the soil.