Web based GIS optimazation for coverage in wireless sensor network
Bu tez size mi ait?
Bu kayıt toplu arşivden geldi. Sizinse profilinize bağlayın.
Özet (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 ...
Yazar
Mustafa Shakır Mahdı Al-salih
Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır
Mustafa Shakır Mahdı Al-salih (Yüksek Lisans Tezi). Web based GIS optimazation for coverage in wireless sensor network, 2022, Altınbaş University.
Anahtar Kelimeler
Lisans
Tüm Hakları Saklıdır
Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.
Altınbaş University tezlerinden daha fazlası
- 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)
