Web based GIS optimazation for coverage in wireless sensor network
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
Abstract (TR)
Taşkın tahminleri ve uyarıları vermek için, havza yönetiminin görselleştirilmesi, modellenmesi ve analizi için kullanılabilecek gerçek zamanlı bir CBS modelinin oluşturulması konusunda araştırma yapmak önemlidir. Bu paradigma İnternet ile tamamen entegre edilmelidir. Bir coğrafi bilgi sistemi (CBS) için orijinal bir prototip oluşturmak için, çeşitli ileri teknolojileri incelemek gerekir. Bu yepyeni teknolojiler nedeniyle, İnternet tabanlı bilgisayar modellemesi artık çeşitli şekillerde gerçekleştirilebilir. Hidroloji, şu anda mevcut olan birçok teknoloji ve bunların olası kullanımları ile ilgili olarak araştırılmaktadır. Bu çerçeveyi kullanarak, çok çeşitli veri modellerini barındırabilecek tek bir kavramsal çerçeveye bir dizi coğrafi veri yapısı dahil edilebilir. Saha izleme verileri için yararlı olması için, hızlı bir geri dönüş süresine sahip olması ve coğrafi bilgi sistemine gerçek zamanlı olarak bağlanması gerekir. Sonuç olarak, hızlı bir şekilde doğrulayabilmelidir ...
Author
Mustafa Shakır Mahdı Al-salih
How to Cite
Mustafa Shakır Mahdı Al-salih (Yüksek Lisans Tezi). Web based GIS optimazation for coverage in wireless sensor network, 2022, Altınbaş University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)
