2009-2015 ©
             ข้อมูลการเผยแพร่ผลงาน
การเผยแพร่ในรูปของบทความวารสารทางวิชาการ
ชื่อบทความที่เผยแพร่ A GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM (GIS)-BASED ANALYSIS 
วัน/เดือน/ปี ที่เผยแพร่ 22 ตุลาคม 2556 
การประชุม
     ชื่อการประชุม the 34th Asian Conference on Remote Sensing 2013  
     หน่วยงาน/องค์กรที่จัดประชุม Indonesian Remote Sensing Society and Asian Association on Remote Sensing  
     สถานที่จัดประชุม Discovery Kartika Plaza HotelIndonesian 
     จังหวัด/รัฐ Bali – Indonesia  
     ช่วงวันที่จัดประชุม 20 ตุลาคม 2556 
     ถึง 24 ตุลาคม 2556 
Proceeding Paper
     Volume (ปีที่) 34 
     Issue (เล่มที่)
     หน้าที่พิมพ์ 4250-4257 
     Editors/edition/publisher  
     บทคัดย่อ The aim of this study was to create a model to predict a geographic area suitable for rubber tree cultivation with Extreme Learning Machine, an effective learning scheme of feedforward Neural Networks, and Decision Tree, under GIS-based analysis in the Udon Thani province. The study was composed of three main steps. The first step was to determine biophysical characteristics of land for rubber planting, as modified from the principle of the FAO 1983 guideline for land evaluation. The second step was to create a model to predict suitable land by using the results from the first step. The final step was to determine the validity of the results obtained from the model by comparing and measuring the efficiency and precision by using the K-fold cross validation. The prediction by Extreme Learning Machine and Decision Tree revealed accuracies of 99.490%, and 99.780%, respectively. The data implied that Decision Tree showed a better accuracy than Extreme Learning Machine. 
ผู้เขียน
545020222-4 นาย ปิยะสกุล บรรลือวงศ์ [ผู้เขียนหลัก]
คณะวิทยาศาสตร์ ปริญญาโท ภาคปกติ

การประเมินบทความ (Peer Review) ไม่มีผู้ประเมินอิสระ 
มีการเผยแพร่ในระดับ นานาชาติ 
รูปแบบ Proceeding Full paper 
รูปแบบการนำเสนอ Poster 
เป็นส่วนหนึ่งของวิทยานิพนธ์ เป็น 
ผลงานที่นำเสนอได้รับรางวัล ไม่ได้รับรางวัล 
แนบไฟล์
Citation 0