Luận án: Tích hợp hệ cảm biến và GIS phục vụ quản lý tài nguyên và môi trường
Luận án TS: Tích hợp hệ cảm biến & GIS quản lý tài nguyên, môi trường. Nghiên cứu giải pháp tiên tiến, hiệu quả, bền vững.
Luan An
Luận án tiến sĩ
Năm xuất bản
Số trang
158
Thời gian đọc
24 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Tổng quan nhanh
- Chủ đề:
- 1. Giới thiệu tích hợp cảm biến và GIS cho quản lý môi trường
- Số trang:
- 158 trang
- Trường:
- Học viện Khoa học và Công nghệ
- Chuyên ngành:
- địa lý tài nguyên và môi trường
- Tác giả:
- Nguyễn Anh Tuấn
- Năm:
- 2023
Tóm tắt nội dung luận án
I. Giới thiệu tích hợp cảm biến và GIS cho quản lý môi trường
Nghiên cứu này trình bày về tích hợp hệ cảm biến và Hệ thống thông tin địa lý (GIS). Mục tiêu là tối ưu hóa việc quản lý tài nguyên và môi trường. Công nghệ địa không gian hiện đại mang lại khả năng thu thập dữ liệu chính xác, kịp thời. Sự kết hợp này cung cấp cái nhìn toàn diện, hỗ trợ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Luận án giải quyết các thách thức trong giám sát môi trường. Nó cung cấp giải pháp toàn diện cho việc sử dụng bền vững tài nguyên. Công nghệ này là nền tảng cho quản lý thông minh.
1.1. Tầm quan trọng của tích hợp công nghệ địa không gian
Công nghệ địa không gian đóng vai trò then chốt. Việc tích hợp các hệ cảm biến hiện đại cùng Hệ thống thông tin địa lý (GIS) tạo ra giải pháp toàn diện. Giải pháp này giúp thu thập, xử lý, và phân tích dữ liệu không gian hiệu quả. Nhu cầu quản lý tài nguyên và môi trường ngày càng phức tạp. Sự kết hợp này mang lại cái nhìn sâu sắc, đa chiều về các vấn đề cấp bách. Nền tảng này hỗ trợ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác. Đây là bước tiến quan trọng trong lĩnh vực giám sát môi trường.
1.2. Mục tiêu nghiên cứu về hệ cảm biến và GIS
Nghiên cứu hướng tới xây dựng khung lý thuyết, phương pháp tích hợp. Khung này ứng dụng hệ cảm biến và Hệ thống thông tin địa lý (GIS). Mục tiêu chính là nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên và môi trường. Nghiên cứu tập trung phát triển các mô hình thu thập dữ liệu tự động. Dữ liệu này được xử lý, phân tích không gian trong môi trường GIS. Điều này đảm bảo tính kịp thời và chính xác của thông tin. Qua đó, công tác quản lý tài nguyên, giám sát môi trường được cải thiện.
1.3. Nhu cầu cấp thiết quản lý tài nguyên và môi trường
Biến đổi khí hậu, suy thoái môi trường đặt ra thách thức lớn. Việc quản lý tài nguyên hiệu quả trở nên cấp thiết. Cần có công cụ hiện đại để Giám sát môi trường liên tục, toàn diện. Công nghệ địa không gian, đặc biệt là tích hợp cảm biến và GIS, đáp ứng nhu cầu này. Nó cung cấp khả năng quan trắc, đánh giá, dự báo tình hình. Từ đó, đưa ra các biện pháp ứng phó kịp thời. Điều này giúp bảo vệ môi trường, phát triển bền vững.
II. Công nghệ cảm biến và GIS Nền tảng quản lý tài nguyên hiệu quả
Luận án đi sâu vào vai trò của hệ cảm biến và Hệ thống thông tin địa lý (GIS). Đây là hai nền tảng cốt lõi cho quản lý tài nguyên và môi trường hiện đại. Hệ cảm biến cung cấp Dữ liệu lớn địa lý thời gian thực. GIS xử lý, phân tích không gian dữ liệu này. Sự tích hợp này tạo ra hệ thống mạnh mẽ, có khả năng Giám sát môi trường liên tục. Nó giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định chính xác hơn. Công nghệ địa không gian này tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, giảm thiểu rủi ro.
2.1. Vai trò của hệ cảm biến trong thu thập dữ liệu
Hệ cảm biến là công cụ thu thập dữ liệu quan trọng. Các loại cảm biến hiện đại cung cấp thông tin về chất lượng nước, không khí, nhiệt độ, độ ẩm. Chúng hoạt động liên tục, tự động. Dữ liệu này có độ chính xác cao, cập nhật theo thời gian thực. Cảm biến địa không gian còn bao gồm viễn thám, GPS. Các dữ liệu thu thập được tạo thành nguồn Dữ liệu lớn địa lý. Nguồn dữ liệu này là cơ sở cho mọi phân tích tiếp theo. Công nghệ cảm biến cách mạng hóa việc Giám sát môi trường.
2.2. Khai thác sức mạnh Hệ thống thông tin địa lý GIS
Hệ thống thông tin địa lý (GIS) là công cụ mạnh mẽ. GIS giúp lưu trữ, quản lý, phân tích và hiển thị dữ liệu không gian. Nền tảng này tích hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Dữ liệu cảm biến được đưa vào GIS để phân tích không gian chuyên sâu. GIS cung cấp khả năng trực quan hóa các vấn đề môi trường. Công nghệ địa không gian này hỗ trợ lập bản đồ, mô hình hóa. Từ đó, các nhà quản lý đưa ra quyết định dựa trên bằng chứng khoa học.
2.3. Lợi ích vượt trội từ tích hợp cảm biến và GIS
Tích hợp cảm biến và GIS mang lại nhiều lợi ích. Hệ thống cung cấp khả năng Giám sát môi trường thời gian thực. Nó giúp phát hiện sớm các sự cố, biến đổi. Việc này hỗ trợ Quản lý tài nguyên hiệu quả hơn. Thông tin thu thập được từ cảm biến sẽ được phân tích sâu bởi GIS. Các mô hình dự báo chính xác hơn. Khả năng ứng phó với các thách thức môi trường được nâng cao. Công nghệ này tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên.
III. Ứng dụng tích hợp cảm biến và GIS trong giám sát tài nguyên
Nghiên cứu tập trung vào các ứng dụng thực tiễn của việc tích hợp cảm biến và Hệ thống thông tin địa lý (GIS). Các ứng dụng này bao gồm Giám sát môi trường theo thời gian thực, quản lý tài nguyên đất, nước và đa dạng sinh học. Hệ thống này cung cấp khả năng phân tích không gian sâu rộng. Nó giúp phát hiện sớm các vấn đề môi trường. Dữ liệu lớn địa lý từ cảm biến được khai thác hiệu quả. Điều này nâng cao năng lực Quản lý tài nguyên và môi trường. Công nghệ địa không gian đóng góp vào việc bảo vệ môi trường bền vững.
3.1. Giám sát môi trường theo thời gian thực hiệu quả
Hệ thống tích hợp cảm biến và GIS cho phép Giám sát môi trường liên tục. Các cảm biến thu thập dữ liệu về chất lượng nước, không khí. Dữ liệu này được truyền về Hệ thống thông tin địa lý (GIS). GIS xử lý, hiển thị thông tin ngay lập tức. Điều này giúp phát hiện nhanh chóng các ô nhiễm hoặc sự cố. Các nhà quản lý có thể theo dõi biến động môi trường. Khả năng giám sát theo thời gian thực là lợi thế lớn. Nó hỗ trợ đưa ra cảnh báo sớm, hành động kịp thời. Công nghệ địa không gian này tăng cường hiệu quả bảo vệ môi trường.
3.2. Quản lý tài nguyên đất nước và đa dạng sinh học
Tích hợp cảm biến và GIS ứng dụng rộng rãi trong Quản lý tài nguyên. Đối với tài nguyên nước, hệ thống giám sát mực nước, chất lượng nước. Về tài nguyên đất, hệ thống theo dõi độ ẩm, xói mòn. Giám sát đa dạng sinh học được thực hiện qua việc theo dõi môi trường sống. Dữ liệu từ cảm biến cung cấp thông tin chi tiết. GIS tổng hợp và phân tích dữ liệu này. Nó giúp đánh giá hiện trạng, xu hướng biến đổi tài nguyên. Điều này tối ưu hóa kế hoạch bảo tồn và sử dụng bền vững.
3.3. Phân tích không gian sâu rộng và cảnh báo sớm
Phân tích không gian là điểm mạnh của hệ thống tích hợp này. Dữ liệu cảm biến được chồng lớp lên bản đồ GIS. Các mô hình phân tích không gian xác định vùng rủi ro. Hệ thống phát hiện các mối quan hệ địa lý phức tạp. Khả năng cảnh báo sớm được cải thiện đáng kể. Ví dụ, dự báo lũ lụt, hạn hán hoặc ô nhiễm lan rộng. Công nghệ này cung cấp thông tin chính xác. Nó hỗ trợ các quyết định chiến lược trong Giám sát môi trường. Dữ liệu lớn địa lý được khai thác hiệu quả.
IV. Giải pháp dữ liệu lớn địa lý và phân tích không gian môi trường
Luận án đề xuất các giải pháp tiên tiến cho việc xử lý Dữ liệu lớn địa lý. Dữ liệu này được thu thập từ hệ cảm biến và Hệ thống thông tin địa lý (GIS). Các phương pháp phân tích không gian hiện đại được áp dụng. Điều này giúp chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin giá trị. Nghiên cứu phát triển mô hình hóa và dự báo biến đổi môi trường. Công nghệ địa không gian này mang lại khả năng hiểu biết sâu sắc. Nó hỗ trợ các quyết định chiến lược trong Quản lý tài nguyên và môi trường.
4.1. Xử lý Dữ liệu lớn địa lý từ cảm biến và GIS
Hệ cảm biến tạo ra lượng Dữ liệu lớn địa lý khổng lồ. Việc xử lý dữ liệu này đòi hỏi công nghệ mạnh mẽ. Hệ thống tích hợp cảm biến và Hệ thống thông tin địa lý (GIS) cung cấp giải pháp. Dữ liệu thô từ cảm biến được làm sạch, chuẩn hóa. Sau đó, chúng được tích hợp vào cơ sở dữ liệu GIS. Công nghệ điện toán đám mây, Big Data hỗ trợ xử lý hiệu quả. Quá trình này biến dữ liệu thành thông tin có giá trị. Nó là nền tảng cho việc Phân tích không gian sâu rộng.
4.2. Phương pháp phân tích không gian tiên tiến
Nghiên cứu áp dụng nhiều phương pháp Phân tích không gian tiên tiến. Các thuật toán học máy, trí tuệ nhân tạo được sử dụng. Chúng giúp phát hiện mẫu hình, xu hướng ẩn trong dữ liệu. GIS trực quan hóa kết quả phân tích. Mô hình dự báo, đánh giá rủi ro được xây dựng. Các công cụ này hỗ trợ đánh giá tác động môi trường. Chúng cũng giúp tối ưu hóa việc Quản lý tài nguyên. Công nghệ địa không gian này mang lại cái nhìn sâu sắc.
4.3. Mô hình hóa và dự báo biến đổi môi trường
Hệ thống tích hợp cảm biến và GIS tạo điều kiện cho mô hình hóa. Các mô hình toán học, mô hình thủy văn được xây dựng. Chúng dựa trên dữ liệu cảm biến và dữ liệu GIS. Khả năng dự báo biến đổi môi trường được cải thiện. Ví dụ: dự báo chất lượng nước, diễn biến xói mòn, biến động thảm thực vật. Các mô hình này cung cấp cơ sở khoa học. Chúng hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách. Điều này giúp đưa ra biện pháp phòng ngừa hiệu quả cho Quản lý môi trường.
V. Phát triển hệ thống IoT địa lý và tương lai quản lý thông minh
Luận án khám phá tiềm năng của Internet of Things (IoT) địa lý. Đây là bước tiến quan trọng trong việc xây dựng hệ thống quản lý thông minh. Nền tảng IoT địa lý kết nối các hệ cảm biến để thu thập dữ liệu thời gian thực. Hệ thống thông tin địa lý (GIS) tích hợp và phân tích dữ liệu này. Điều này mở ra kỷ nguyên mới cho Quản lý tài nguyên và môi trường. Các giải pháp giám sát môi trường trở nên tự động và hiệu quả hơn. Công nghệ địa không gian này hứa hẹn nhiều ứng dụng tương lai.
5.1. Xây dựng nền tảng Internet of Things IoT địa lý
Internet of Things (IoT) địa lý là một xu hướng công nghệ mới. Nghiên cứu đề xuất xây dựng nền tảng IoT địa lý. Nền tảng này kết nối các Hệ cảm biến phân tán. Dữ liệu thu thập được tự động truyền về trung tâm. Hệ thống thông tin địa lý (GIS) đóng vai trò trung tâm xử lý. IoT địa lý tạo ra mạng lưới giám sát thông minh. Nền tảng này giúp thu thập dữ liệu môi trường liên tục, trên diện rộng. Nó tối ưu hóa quá trình Giám sát môi trường.
5.2. Hướng tới quản lý tài nguyên và môi trường thông minh
Hệ thống IoT địa lý hướng tới Quản lý tài nguyên và môi trường thông minh. Các quyết định quản lý dựa trên dữ liệu thời gian thực. Khả năng phản ứng nhanh với các sự cố môi trường. Tự động hóa quá trình giám sát, cảnh báo. Hệ thống này tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên. Nó giúp giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường. Đây là bước đột phá trong công nghệ địa không gian. Nó mang lại hiệu quả bền vững cho việc quản lý.
5.3. Tiềm năng mở rộng và phát triển công nghệ
Tiềm năng của hệ thống tích hợp cảm biến và GIS là rất lớn. Công nghệ này có thể mở rộng cho nhiều lĩnh vực khác. Ví dụ: nông nghiệp thông minh, quy hoạch đô thị, quản lý thiên tai. Sự phát triển của Dữ liệu lớn địa lý và AI sẽ tăng cường năng lực. Các nghiên cứu tương lai sẽ tiếp tục tối ưu hóa hệ thống. Điều này hứa hẹn mang lại giải pháp toàn diện hơn. Nó sẽ thúc đẩy sự phát triển bền vững. Công nghệ địa không gian ngày càng đóng vai trò quan trọng.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (158 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộBỘ GIÁO DỤC VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ ĐÀO TẠO VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HÞC VIàN KHOA HÞC VÀ CÔNG NGHà NGUYÞN ANH TUẤN NGHIÊN CĀU TÍCH HỢP Hà CẢM BIẾN VÀ Hà THÞNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ PHỤC VỤ QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TR¯àNG LUÀN ÁN TIẾN SĨ ĐỊA LÝ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TR¯àNG HÀ NÞI - 2023 BỘ GIÁO DỤC VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ ĐÀO TẠO VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HÞC VIàN KHOA HÞC VÀ CÔNG NGHà NGUYÞN ANH TUẤN NGHIÊN CĀU TÍCH HỢP Hà CẢM BIẾN VÀ Hà THÞNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ PHỤC VỤ QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TR¯àNG LUÀN ÁN TIẾN SĨ ĐỊA LÝ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TR¯àNG Mã sß: 9 44 02 20 Xác nhÁn cÿa Hßc vián Ng°ái h°ßng d¿n 1 Ng°ái h°ßng d¿n 2 Khoa hßc và Công nghá (Ký, ghi rõ họ tên) (Ký, ghi rõ họ tên) PGS. Lê Trung TS. Nguyßn Thanh Thành Hoàn Hà Nßi - 2023 i Lái cam đoan Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cău cāa riêng tôi. Các sá liệu, kết qu¿ nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bá trong bÁt kỳ công trình nào khác.
Hà Nội, ngày tháng 7 năm 2023 Tác giÁ luÁn án Nguyßn Anh Tuấn ii Lái cÁm ơn Luận án đã được thực hiện thành công tại Khoa Địa lý, Học viện Khoa học và Công nghệ, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam dưới sự hướng dẫn sát sao, tận tình cāa PGS.TS Lê Trung Thành và TS. Nguyễn Thanh Hoàn. Tác gi¿ luận án bày tß lòng biết ơn sâu sắc nhÁt đến các thày, những ngưßi đã dành nhiều thßi gian, tâm săc để hướng dẫn, động viên, hướng dẫn cho tác gi¿ tháo gỡ những khúc mắc trong quá trình nghiên cău và hoàn thành luận án này. Tác gi¿ cũng xin bày tß lòng biết ơn tới toàn thể cán bộ nghiên cău, nhà khoa học tại Viện Địa lý, các thày, cô tại Học viện Khoa học và Công nghệ đã hỗ trợ, động viên và tạo mọi điều kiện tát nhÁt để tác gi¿ hoàn thành được luận án.
Để có được kết qu¿ nghiên cău này, tác gi¿ chân thành c¿m ơn Ban Chā nhiệm đề tài cÁp Nhà nước mã sá: BĐKH.30/16-20 đã hỗ trợ về tư liệu, địa bàn nghiên cău, và phương pháp nghiên cău. Xin c¿m ơn Lãnh đạo Trưßng Quác tế và đồng nghiệp đã tạo điều kiện để tác gi¿ có thßi gian đăng ký học nghiên cău sinh và hoàn thành được chương trình đào tạo nghiên cău sinh. Cuái cùng, tác gi¿ c¿m ơn gia đình, bạn bè đã động viên, giúp đỡ c¿ về vật chÁt và tinh thần để tác gi¿ có thể hoàn thành được luận án này. Hà Nội, ngày tháng 10 năm 2023 Tác giÁ luÁn án Nguyßn Anh Tuấn iii Một sá kí hiáu viÁt tắt Stt Ký hiáu Ý nghĩa 1 AI Artificial intelligence (trí tuệ nhân tạo) 2 API Application Programming Interface (Giao diện lập trình ăng dÿng là các phương thăc, giao thăc kết nái với các thư viện và ăng dÿng khác) 3 ARPANET Advanced Research Projects Agency Network là một đầu gói chuyển mạch mạng và mạng đầu tiên để thực hiện các giao thăc TCP / IP 4 AVR Automatic Voltage Regulator là hệ tháng tự động điều khiển điện áp đầu cực máy phát điện 5 Bộ NN&PTNT Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn 6 BS Base station: trạm gác là thiết bị thông tin vô tuyến và/ hoặc phÿ trợ dùng tại một vị trí cá định và được cÁp điện trực tiếp hoặc gián tiếp 7 CH Cluster head là node cÿm trưáng trong mạng c¿m biến không dây 8 Cloud Server Cloud Server là một dịch vÿ lưu trữ và qu¿n lý máy chā trên nền t¿ng đám mây 9 CSDL Cơ sá dữ liệu 10 DARPA Defense Advanced Research Projects Agency là Cơ quan Chỉ đạo các Dự án Nghiên cău Quác phòng Tiên tiến cāa Mỹ 11 API Application Programming Interface - Giao diện lập trình kết nái các ăng dÿng iv Stt Ký hiáu Ý nghĩa 12 Data Logger Data logger là một trong những công nghệ phổ biến hiện nay trong việc lưu trữ và truyền thông tin dữ liệu 13 DEM Digital Elevation Model - mô hình sá độ cao 14 RDBMS (Relational Database Management System) có nghĩa là hệ qu¿n trị cơ sá dữ liệu quan hệ.
15 FAO Food and Agriculture Organization of the United Nations là Tổ chăc lượng thực và nông nghiệp Liên hợp quác 16 FORTRAN Là một ngôn ngữ lập trình biên dịch, tĩnh, kiểu mệnh lệnh dùng để xử lý dữ liệu 17 GIS Geographic Information Systems - hệ tháng thông tin địa lý 18 GPS Global Positioning System - hệ tháng định vị toàn cầu 19 GSM Global System for Mobile Communications - Hệ tháng thông tin di động toàn cầu 20 GUI Graphical User Interface - Giao diện đồ họa ngưßi dùng 21 GW Ground Water - Nước ngầm 22 HEC-HMS Là một mô hình toán thuỷ văn được dùng để tính dòng ch¿y từ sá liệu đo lượng mưa trên lưu vực 23 HRU Hydrological Response Unit là đơn vị đồng nhÁt về mặt thāy văn 24 IEEE Institute of Electrical and Electronics Engi- neers - Viện Kỹ sư điện và điện tử 25 IoT Internet of Things - Internet vạn vật 26 IWRM Integrated Water Resources Management - Qu¿n lý tổng hợp tài nguyên nước 27 MIKE-NAM Là mô hình thāy văn dạng bể chăa dùng để tính toán dòng ch¿y từ mưa v Stt Ký hiáu Ý nghĩa 28 MMI Multimode Interference - CÁu trúc giao thoa đa mode 29 MRR Microring Resonators - Bộ vi cộng hưáng 30 MySQL Là phần mềm qu¿n trị cơ sá dữ liệu 31 MZI Mach-Zehnder interferometer - Giao thoa kế Mach-Zehnder 32 OSI Open Systems Interconnection - Mô hình tham chiếu kết nái các hệ tháng má 33 QUAL2E Là một mô hình chÁt lượng nước sông và dòng ch¿y 34 RFID Radio Frequency Identification - một công nghệ dùng kết nái sóng vô tuyến để tự động xác định và theo dõi các thẻ nhận dạng gắn vào vật thể. 35 Router Bộ định tuyến là thiết bị mạng có chăc năng chuyển tiếp gói dữ liệu giữa các mạng máy tính 36 RS Remote Sensing - Công nghệ viễn thám 37 Runoff Dòng ch¿y bề mặt 38 SCS Soil Conservation System - phương pháp đưßng cong sử dÿng trong mô hình SWAT để đánh giá dòng ch¿y ăng với loại đÁt và tính chÁt đÁt 39 SDGs Sustainable Development Goals - mÿc tiêu phát triển bền vững cāa Liên hợp quác 40 SOI Silicon on Insulator - công nghệ silicon trên chÁt cách điện 41 SPW Surface plasmon wave - sóng plasmon bề mặt 42 SWAT Soil and Water Assessment Tool - phần mềm công cÿ đánh giá đÁt và nước 43 UAV Unmanned Aerial Vehicle - Một loại phương tiện bay không ngưßi lái 44 UTM Universal Transverse Mercator - một phép chiếu b¿n đồ á Việt Nam còn gọi là phép chiếu hình trÿ. 45 WEAP Là một mô hình tính toán cân bằng nước vi Stt Ký hiáu Ý nghĩa 46 Web Clients Máy khách cāa Web 47 Web Servers Máy chā cāa Web 48 WebGIS Hệ tháng thông tin địa lý hoạt động trên nền t¿ng Web 49 WINS Wireless Integrated Network Sensors - c¿m biến mạng không dây tích hợp 50 WMO World Meteorological Organization, viết tắt tên tiếng Anh WMO) là tổ chăc chuyên môn về khí tượng cāa Liên Hợp quác 51 WSN Wireless Network Sensors - Mạng c¿m biến không dây 52 WYLD Water Yield là lượng nước từ các đơn vị đồng nhÁt thāy văn (HRU) trong lưu vực được tính trong mô hình SWAT vii Măc lăc Lái cÁm ơn. ii Một sá kí hiáu viÁt tắt.
iii Danh sách hình v¿. x Danh sách bÁng. Cơ sã khoa hãc và phương pháp nghiên cāu tích hāp há cÁm biÁn và há tháng thông tin đáa lý phăc vă quÁn lý tài nguyên và môi trưáng nưßc trên lưu vực sông .1 Tổng quan một sá khái niệm .2 Tổng quan các công trình nghiên cău tích hợp hệ c¿m biến và hệ tháng thông tin địa lý phÿc vÿ qu¿n lý tài nguyên và môi trưßng nước trên lưu vực sông .1 Trên thế giới .3 à khu vực nghiên cău .3 Phương pháp nghiên cău .1 Phương pháp kh¿o sát thực địa .2 Phương pháp sử dÿng công nghệ GIS và mô hình hóa .3 Phương pháp thiết kế hệ c¿m biến không dây .4 Phương pháp lập trình và tích hợp hệ tháng .4 Tiểu kết chương 1. Āng dăng há tháng thông tin đáa lý và mô hình hóa mô phßng chÁ độ dòng chÁy t¿i lưu vực sông Nhuá - Đáy .1 Đặc điểm cāa lưu vực sông Nhuệ - Đáy .2 Lựa chọn mô hình SWAT .1 Tổng quan về mô hình SWAT .2 Mô phßng dòng ch¿y trong SWAT .3 Ăng dÿng GIS xử lý dữ liệu đầu vào cho mô hình .1 Yêu cầu dữ liệu đầu vào cho mô hình SWAT .2 Dữ liệu địa hình (mô hình sá độ cao, DEM) .3 Dữ liệu thổ nhưỡng .4 Dữ liệu sử dÿng đÁt .5 Dữ liệu khí tượng thāy văn .6 Các yêu cầu về chuẩn hóa dữ liệu .4 Thiết lập và hiệu chỉnh mô hình .1 Quá trình thành lập mô hình .2 Hiệu chỉnh và kiểm chăng mô hình .3 Tính toán lưu lượng dòng ch¿y và thành lập b¿n đồ tài nguyên nước cho lưu vực sông Nhuệ-Đáy .5 Tiểu kết chương 2.
Nghiên cāu thiÁt kÁ há tháng tích hāp m¿ng cÁm biÁn không dây và mô hình hóa trên nền tÁng WebGIS phăc vă quÁn lý tài nguyên và môi trưáng .1 Thiết kế kiến trúc hệ tháng WebGIS tích hợp dữ liệu từ mạng c¿m biến không dây và mô hình hóa .1 Thiết kế kiến trúc vật lý cāa hệ tháng .2 Thiết kế kiến trúc logic cāa hệ tháng .3 Thiết kế cơ sá dữ liệu cāa hệ tháng .4 Chuẩn hóa cơ sá dữ liệu .2 Thiết kế hệ c¿m biến quan trắc một sá thông sá khí tượng, thāy văn tích hợp vào cho mô hình .1 Thiết kế hệ c¿m biến tích hợp sử dÿng công nghệ Zig- bee và bo mạch Arduino .2 Thiết kế nút điều phái .3 Thiết kế nút c¿m biến .4 Nguyên lý xử lý dữ liệu cāa hệ c¿m biến .3 Thiết kế c¿m biến quang đo độ mặn cāa nước biển dựa trên cơ chế cộng hưáng từ .1 Giới thiệu về c¿m biến quang .2 Cơ chế c¿m biến quang .3 CÁu trúc cāa c¿m biến quang .4 CÁu trúc c¿m biến sử dÿng MZI với hai bộ vi cộng hưáng104 3.5 Ăng dÿng công nghệ c¿m biến quang thiết kế c¿m biến đo độ mặn có độ nhạy cao .4 Tiểu kết chương 3. KÁt quÁ và thử nghiám .1 Dữ liệu sử dÿng trong luận án .1 Dữ liệu không gian .2 Dữ liệu theo thßi gian .2 Tiến hành thử nghiệm tại khu vực nghiên cău .1 Mô t¿ địa b¿n thử nghiệm .2 Kịch b¿n thử nghiệm .3 Kết qu¿ tích hợp trên hệ tháng WebGIS .1 Tích hợp dữ liệu c¿m biến .2 Tích hợp kết qu¿ mô phßng cāa mô hình .3 Đánh giá kết qu¿ thử nghiệm .
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Trích dẫn luận án này
Nguyễn Anh Tuấn (2023). Tích hợp cảm biến và GIS quản lý tài nguyên môi trường [Luận án tiến sĩ, Học viện Khoa học và Công nghệ]. LuanAn.net. https://luanan.net/cong-nghe-thong-tin/he-thong-thong-tin/luan-an-tien-si-nghien-cuu-tich-hop-he-cam-bien-va-he-thong-thong-tin-dia-ly-phuc-vu-quan-ly-tai-nguyen-va-moi-truong
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Tích hợp cảm biến và GIS quản lý tài nguyên môi trường" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án TS: Tích hợp hệ cảm biến & GIS quản lý tài nguyên, môi trường. Nghiên cứu giải pháp tiên tiến, hiệu quả, bền vững.
Luận án "Tích hợp cảm biến và GIS quản lý tài nguyên môi trường" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại Học viện Khoa học và Công nghệ. Năm bảo vệ: 2023.
Luận án "Tích hợp cảm biến và GIS quản lý tài nguyên môi trường" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Tích hợp cảm biến và GIS quản lý tài nguyên môi trường" thuộc chuyên ngành Địa lý tài nguyên và môi trường. Danh mục: Hệ Thống Thông Tin.
Luận án "Tích hợp cảm biến và GIS quản lý tài nguyên môi trường" có bao nhiêu trang?
Luận án "Tích hợp cảm biến và GIS quản lý tài nguyên môi trường" có 158 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Tích hợp cảm biến và GIS quản lý tài nguyên môi trường" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.