آموزش مکان یابی در گوگل ارث انجین

یکی از مهمترین قابلیت بسیار مهم داده های مکانی تحلیل های مکانی (مکان یابی در جی ای اس) تحلیل مکانی به عنوان یک ابزار قدرتمند در فهم بهتر محیط زیست و تصمیم‌گیری‌های مرتبط با مکان در مقیاس‌های مختلف، از اهمیت بسیاری برخوردار شده است. در آموزش مکان یابی در گوگل ارث انجین با سه روش روش فازی ، AHP و Fuzzy -AHP آموزش داده شده است.

مکانی یابی و اهمیت آن

تحلیل مکانی یک فرآیند تحقیقاتی و تحلیلی در زمینه علوم جغرافیایی و سیستم‌های اطلاعات جغرافیایی (GIS) است که به بررسی و تجزیه و تحلیل داده‌های مکانی از منابع مختلف مانند ماهواره‌ها، دستگاه‌های مکان‌یابی، و دیگر سیستم‌های جمع‌آوری داده می‌پردازد. این فرایند با استفاده از تکنیک‌ها و ابزارهای مختلف آماری، مکانی، و مکانیزه، الگوها و روابط موجود در داده‌های مکانی را شناسایی و تحلیل می‌کند.

مکانیابی به درک عمیق‌تری از اطلاعات مکانی و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر مکان در زمینه‌های مختلف از جمله مدیریت منابع طبیعی، شهرسازی، حمل و نقل، بهداشت عمومی، و غیره برسد. به طور کلی، تحلیل مکانی به ما اجازه می‌دهد تا الگوها، روابط و تأثیرات مکانی موجود در داده‌های جغرافیایی را بررسی کرده و اطلاعات مفیدی برای تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر مکان ارائه دهیم.

برای آنکه درک درستی از مکان یابی داشته باشید یک مثال کاربردی ارائه خواهد شد. فرض کنید هدف شما شناسایی مناطق است که پتانسیل ایجاد ایستگاه خورشیدی را دارد. اگر بر اساس نظر کارشناسان جلو بریم هر کارشناسی نظر متفاوتی دارد. اما با بکار گیری روش های مکان یابی می توان از متغییر های مختلف مانند شیب، فاصله از رودخانه و سایر عوامل استفاده کرد.

روش های مکان یابی یکی از هم ترین قابلیت های سامانه های جی ای اس می باشد. در این آموزش با استفاده از تکنیک های کد نویسی نحوه پیاده سازی این روش ها در سامانه قدرتمند گوگل ارث انجین با ارائه یک مثال کاربردی در مورد سیلاب ارائه شده است. شما میتوانید از این دوره برای مفاهیم مختلف استفاده کنید.

آموزش کاربردی دیگر ما: محاسبه بیلان آبی در سامانه گوگل ارث انجین

ویژگی محصول آموزش مکان یابی در گوگل ارث انجین

عنوان کلی: آموزش مکان یابی ( پتانسیل یابی ) در سامانه گوگل ارث انجین
محصول: دانلودی
نرم‌افزار: سامانه گوگل ارث انجین
مدرس: آرمان صمدی
کد آماده : دارد
رفرنس: دارد
روش های آموزش داده شده: AHP، Fuzzy و Fuzzy-AHP

موارد آموزش داده شده در محصول آموزشی ویژگی محصول آموزش مکان یابی در گوگل ارث انجین

آموزش اصول اولیه 3 مدل فازی، AHP و فازی AHP
آموزش فازی سازی داده های کمی مانند شیب،ارتفاع و بارش ( بر اساس دو مدل Small و Large)
آموزش فازی سازی داده های کیفی مانند کاربری و بافت خاک برای مدل فازی
آموزش تهیه لایه های AHP در 5 کلاس برای داده های کمی
آموزش اتوماتیک سازی تهیه لایه 5 کلاسه برای مدل AHP
آموزش کار با داده کیفی در مدل AHP
آموزش ریز مقیاس سازی داده های اقلیمی با روش Random Forest
ارائه جدول زوجی با 15 معیار در قالب فایل اکسل آماده برای روش AHP
آموزش پیاده سازی مدل AHP
آموزش پیاده سازی مدل FUZZY
آموزش پیاده سازی مدل FUZZY-AHP
اموزش استایل دهی و خروجی گرفتن از تصاویر

نکات مهم در مورد این آموزش:
در این آموزش اصول مکان یابی با ارائه مثال از پتانسیل سیل ارائه شده است.
در این آموزش میتوانید برای مباحث مختلف مانند سیلاب، زمین لغزش و … استفاده کنید.
در این آموزش نحوه کار با داده های کیفی و کمی آموزش داده شده است.
در این آموزش از 3 مدل برای پتانسیل سیل استفاده شده است (مدل فازی، مدل AHP و مدلfuzzy-ahp)

روش های مختلف مکان یابی

از روش های مکان یابی برای یافتن پتانسیل یک عامل یا مکان هایی که بهترین شرایط را دارد استفاده خواهد شد. فرض کنید شما میخواهید مناطقی که پتانسیل بالایی در زمین لغرش دارند را شناسایی کنید. در این حالت از روش های مکان یابی استفاده خواهد شد. همچنین میتوان مکان های مناسب برای احداث یک ایستگاه آتش نشانی را با این تکنیک ها بدست آورد.

دانشمندان و متخصصین مختلف از علوم مختلف به دنبال ارائه راهکارهایی هستند تا بتوانند میزان خسارات بلایای طبیعی مانند سیل و زمین لغزش را به حداقل برسانند از این رو از روش های مختلف استفاده میکنند. مکان یابی نیز یکی از این تکنیک ها است که با روش های مختلفی اجرا خواهد شد. در ادامه در مورد روش های ارائه شده در این آموزش مطالبی ارائه خواهد شد.

هدف نهایی پروژه‌های سامانه اطلاعات جغرافیایی تلفیق داده‌های مکانی با منابع مختلف جهت توضیح، تجزیه و تحلیل ارتباطات، تجزینه و تحلیل برهمکنش داده‌ها، پیش‌بینی بر اساس مدل و کمک در اخذ تصمیم گیری درست در مورد یک پروژه است. اغلب در سامانه اطلاعات جغرافیایی از مدل سازی جهت شناسایی و مکان یابی یک مکان با معیار مشخص، ایجاد لایه‌های جدید، استنباط کمیت‌ها و کیفیت‌های نامعلوم با استفاده از روابط بین کمیت‌ها و کیفیت‌های معلوم و یا قابل اندازه گیری استفاده می‌شود ( در این آموزش از ارث انجین استفاده شده است).

مدل‌ها نمایش ساده از یک پدیده و یا یک سامانه‌ می باشند که می‌توانند در درک بهتر یک پدیده یا یک سامانه از طریق حفظ عوارض مهم و ارتباط واقعی آنها یاری رسانند. از کاربرد‌های مهم مدل‌های سامانه اطلاعات جغرافیایی، پتانسیل‌یابی بلایای طبیعی بر اساس معیار‌های تاثیر گذار در آن می‌باشد. برداشت عمومی از واژة حادثه خیز، فراوانی و یا شدّت وقوع حوادث مورد نظر را در یک منطقة خاص نشان می‌دهد.

مدل فازی (Fuzzy Method)

این روش بر پایه تئوری مبهمیت و استدلال فازی استوار است و در تحلیل مکانی برای مواقعی که داده‌ها به طور دقیق نیستند یا اطلاعاتی درباره اطلاعات مکانی نامشخص است، استفاده می‌شود. در این روش، اطلاعات با درجه‌های مختلف مبهمیت و توضیح داده می‌شوند و اندازه‌گیری‌های مبهم و عدم قطعیت در تحلیل‌ها مورد بررسی قرار می‌گیرند.

مدل منطق فازی بر اساس تئوری مجموعه‌های فازی عمل می‌نماید. مدل منطق فازی، منطقی است که بودن و نبودن و هر چیز بین آن دو را برای یک مفهوم می‌پذیرد. در منطق دودویی یک مفهوم درست و یا نادرست است و حالت دیگری تعریف نشده است. در حالیکه در منطق فازی همان مفهوم 0 و 1 میتواند بازه بین 0 تا 1 را نیز به خود اختصاص می‌دهد. به عبارت دیگر بین درستی و نادرستی در منطق فازی قابل تعریف است.

تحلیل سلسله مراتبی تحلیلی (AHP)

این روش بر پایه تجزیه و تحلیل سلسله مراتبی و تخصیص وزن به عوامل مختلف مکانی استوار است. با استفاده از AHP، عوامل مختلف مکانی مورد ارزیابی قرار می‌گیرند و وزن‌های نسبی آنها مشخص می‌شود. این روش می‌تواند در تصمیم‌گیری‌های مکانی مرتبط با اولویت‌بندی و تصمیم‌گیری‌های چندمعیاره کمک کند.

واژه AHP مخفف عبارت Analytical Hierarchy process به معنی فرایند تحلیل سلسله مراتبی است. پردازش سلسله مراتبی تحلیلی(AHP )، معرفی شده توسط توماس ساعتی(۱۹۸۰)، یک ابزار موثر در برخورد با تصمیم‌گیری پیچیده است و ممکن است به تصمیم گیرنده برای تعیین اولویت‌ها و تصمیم‌گیری بهتر کمک کند.

روش fuzzy-AHP

فرآیند تحلیل سلسله مراتبی فازی روشی از فرآیند تحلیل سلسله مراتبی (AHP) است که با تئوری منطق فازی توسعه یافته است. روش AHP فازی مشابه روش AHP استفاده می‌شود. در روش AHP خروجی سخت‌تری دارد.
در روش فازی ما نمی‌توانیم بر روی لایه‌های خود وزن اعمال کنیم، همچنین در روش AHP لایه‌هایی که روی آنها وزن اعمال شده، نرمال سازی نشده بود. برای اینکه این دو مشکل در هر دو روش بر طرف شود از روش fuzzy-AHP استفاده خواهد شد.

مدرس دوره آموزشی:

آرمان صمدی
دانش‌آموخته رشته سنجش‌ازدور و جی‌ای اس دانشگاه تهران
کارشناس سنجش‌ازدور و سامانه اطلاعات جغرافیایی
مدیر و بنیان‌گذار وب‌سایت مدرسه سنجش‌ازدور و جی‌ای اس
مدرس بیش از 300 محصول آموزشی

سوالات پرتکرار در رابطه با محصول آموزش مکان یابی در گوگل ارث انجین

آیا این محصول دارای پشتیبان است؟
بله، تمامی محصولات ما دارای پشتیبانی کامل است.

این محصول دانلودی است یا پستی؟
محصولات ما به صورت دانلودی ارایه میشوند.

آیا حق کپی برداری وجود دارد؟
کپی برداری به هیچ عنوان مجاز نبوده و پیگرد قانونی دارد.