Bài giảng Phân tích không gian I (Basic Spatial Analysis) - Bài 1: Nhập môn phân tích không gian (Introduction to basic spatial analysis). Những nội dung chính được trình bày trong chương gồm có: Khái niệm (concepts), mục đích (objectives), lịch sử (history), mối quan hệ liên ngành (multidisciplinary relationship), đối tượng nghiên cứu (research subjects), phân loại (classification), tiến trình (process). Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm nội dung chi tiết!

Bài giảng Phân tích không gian I (Basic Spatial Analysis) - Bài 3: Phân tích đơn lớp - Xử lý vùng ranh. Những nội dung chính được trình bày trong chương này gồm có: Hòa tan (dissolve), loại bỏ (eliminate), cắt (clip), chia (split), nối (merge), tạo vùng đệm (buffer). Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm nội dung chi tiết!

Bài giảng Phân tích không gian I (Basic Spatial Analysis) - Bài 6: Phân tích lân cận. Những nội dung chính được trình bày trong chương này gồm có: Phân tích lân cận là gì? Ứng dụng của phân tích lân cận; tạo 1 vùng đệm (buffer), nhiều vùng đệm (multiple ring buffer); đa giác thiessen (create thiessen polygons); khoảng cách gần nhất (near); khoảng cách điểm (point distance); khoảng cách euclid (euclidean distance); hướng euclid (euclidean direction); định vị euclid (euclidean allocation). Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm nội dung chi tiết!

Bài giảng Phân tích không gian I (Basic spatial analysis) - Bài 2: Phân tích đơn lớp - Đo lường đối tượng. Những nội dung chính được trình bày trong chương này gồm có: Khoảng cách (distance), chiều dài (length), chu vi (perimeter), diện tích (area), trọng tâm (center). Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm nội dung chi tiết!

Bài giảng Phân tích không gian I (Basic Spatial Analysis) - Bài 7: Phân tích hình mẫu không gian. Những nội dung chính được trình bày trong chương này gồm có: Hình mẫu không gian là gì? (what is spatial pattern?), tại sao cần phân tích hình mẫu không gian (why analyze spatial pattern?), chỉ số nhận diện hình mẫu không gian toàn cục (global statistics to identify spatial patterns), chỉ số nhận diện phân cụm cục bộ (local statistics to identify clusters). Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm nội dung chi tiết!

Bài giảng Phân tích không gian I (Basic Spatial Analysis) cung cấp kiến thức cơ bản về phân tích không gian làm nền tảng để giải quyết các vấn đề thực tế; giúp người học nắm bắt kĩ năng, thực hành ứng dụng phân tích không gian giải quyết các vấn đề thực tế như: Đánh giá che phủ cây xanh, phân vùng thích nghi đất đai, phân tích xu hướng thay đổi sử dụng đất, phân tích hình mẫu không gian của thảm họa, mô phỏng nguy cơ thiên tai,… Nội dung lý thuyết gồm có 10 bài học, mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm nội dung chi tiết!

Bài giảng Phân tích không gian I (Basic Spatial Analysis) - Bài 5: Phân tích đa lớp - Chồng lớp. Những nội dung chính được trình bày trong chương này gồm có: Giao nhau (intersect), kết hợp (union), xóa bỏ (erase), khác biệt hình học (symmetrical difference), nhận dạng (identity), cập nhật (update), chồng lớp số học (algebra), chồng lớp luận lý (logical). Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm nội dung chi tiết!

Bài giảng Phân tích không gian I (Basic Spatial Analysis) - Bài 4: Phân tích đơn lớp - Phân loại đối tượng. Những nội dung chính được trình bày trong chương này gồm có: Thang đo lường dữ liệu (levels of measurement), phân loại dữ liệu (data classification), phương pháp phân loại dữ liệu (data classification methods). Mời các bạn cùng tham khảo để biết thêm nội dung chi tiết!

Luận án tích hợp phương pháp phân tích không gian và phân tích nhân tố đã xác định được sự phân hóa không gian của các cảnh quan và không gian ưu tiên phát triển nông - lâm nghiệp phù hợp với điều kiện tự nhiên và kinh tế - xã hội tỉnh Kon Tum. Tích hợp hệ thông tin địa lý với phương pháp phân tích đa biến trong phân nhóm các xã theo điều kiện sinh kế hộ gia đình và phân cấp các giải pháp phát triển nông - lâm nghiệp.

Mục tiêu của luận án là nghiên cứu hệ thống hóa cơ sở khoa học trong dự báo, ứng dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu, học máy trong dự báo làm cơ sở xây dựng mô hình dự báo dịch bệnh tả có sự kết hợp dữ liệu không gian, thời gian và khí hậu. Phạm vi không gian nghiên cứu áp dụng mô hình là toàn bộ thành phố Hà Nội.

Mục đích của luận án nhằm nghiên cứu hệ thống hóa cơ sở khoa học trong dự báo, ứng dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu, học máy trong dự báo làm cơ sở xây dựng mô hình dự báo dịch bệnh có sự kết hợp dữ liệu không gian, thời gian và khí hậu.

(BQ) Báo cáo này mô tả chi tiết nội dung và kết quả của hai đợt công tác chung về phân tích không gian nhằm hỗ trợ lập kế hoạch REDD+ cấp tỉnh diễn ra tại Hà Nội, Việt Nam vào tháng 6 năm 2014. Mục đích của các buổi làm việc này cùng với các cán bộ chuyên môn ở cả cấp quốc gia và cấp tỉnh nhằm giới thiệu và xúc tiến hợp tác về các phương pháp phân tích không gian để hỗ trợ việc xây dựng kế hoạch hành động REDD+ cấp tỉnh (PRAP).

Chương 2 trình bày những vấn đề cơ bản trong GIS. Nội dung chính trong chương này gồm có: Hệ tọa độ tham chiếu dữ liệu không gian, mô hình dữ liệu không gian, mô hình dữ liệu thuộc tính, một số kỹ thuật phân tích không gian cơ bản. Mời các bạn cùng tham khảo.

Bài luận văn thạc sĩ nghiên cứu một số thuật toán phân tích không gian trong hệ thông tin địa lý, nhằm khắc phục những hạn chế và đáp ứng các yêu cầu trên. Mời các bạn tham khảo!

Bài 1. Xác định hệ thống sông suối của lưu vực từ bản đồ địa hình của lưu vực (DEM) Bài 2. Khoanh vẽ lưu vực bất kỳ từ DEM Kết quả khoanh vẽ lưu vực trên hệ thống sông suối của lưu vực - Lab 2 KHOANH VẼ VÀ XÁC ĐỊNH HỆ THỐNG SÔNG SUỐI CỦA LƯU VỰC Lab 3 QUY LUẬT PHÂN BỐ KHÔNG GIAN CỦA CÂY RỪNG (OTC: CP2) • Vị trí tất cả các cây (Tổng thể loài cây) trên OTC CP2:

VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP Địa điểm khảo sát gồm tỉnh Đồng Nai, Bình Dương, Long An và TP Hồ Chí Minh. Số liệu thu thập thống kê và điều tra thực địa (2001-2002) cho số lượng gia súc chính như: heo, gà, bò, trâu. Cây trồng được thống kê diện tích, năng suất bao gồm các cây lương thực chính (như lúa, bắp, khoai), rau đậu, cây ăn quả, cây công nghiệp…

Short-Time Fourier Analysis A fundamental problem in signal analysis is to find the spectral components containedin a measuredsignal z ( t ) and/or to provide information about the time intervals when certain frequencies occur. An example of what we are looking for is a sheet of music, which clearly assigns time to frequency, see Figure 7.1. The classical Fourier analysis only partly solves the problem, because it does not allow an assignment of spectralcomponents to time. Therefore one seeks other transforms which give insight into signal properties in a different way. ...