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World File Search System地理信息系统
地理信息系统中的树木生长模拟
城市必须随着城市热量和CO 2排放迅速扩大而进行可持续转型。带有详细数字双胞胎的城市发展对于管理这种多层变速箱至关重要。本文提出了一种整合这种数字双胞胎中城市树增长的方法。通过将地理信息系统（GIS）与树木生长模型耦合，我们的方法论可以预测树木的生长20年。这允许从树木中对未来生态系统服务进行本地评估，并支持其长期管理。CityTree模型用于模拟德国慕尼黑500,000 m 2个案例研究区的树木生长。在ArcGI中实施了衍生的冠直径和高度增量，以评估对太阳辐射的影响。20年的树木生长使地面上的太阳辐射降低了6.1％，而在建筑屋顶上，减少了1.0％。由于树木生长而引起的冷却能量的增加超过了建筑物屋顶的可用太阳能的减少近50倍。GIS中3D树生长预测的方法论可为城市树管理节省监控资源，并提高数字双胞胎模型的准确性。
基于地理信息系统对尼日利亚各种可再生能源潜力的评估
尼日利亚的能源转型计划取决于增加来自可再生能源的能源结构。了解这些可再生能源的潜力所在对于提高政策制定、干预和正确决策的质量和及时性至关重要。本文旨在使用 ArcGIS 对尼日利亚主要可再生能源资源（太阳能、风能、生物质能和小型水电）的潜力进行整体评估。ArcGIS 是一个地理空间分析平台，可提供全国范围内这些潜力的数据和可视化效果。本文重点介绍反距离加权方法，该方法叠加了各种地图 shapefile 和电子表格，其中包含相关数据，例如：水线和水域、公路和铁路网络、作物生产、经度和纬度、风速、太阳辐射、海拔和其他相关地图数据、尼日利亚所有州和地方政府的 shape 文件。这些数据经过地理处理，以将结果与其地理位置干坐标提供的精确位置对齐。这些插值结果进一步在各种输出参数的标准限制范围内重新分类，例如农作物、森林面积、建筑区、水体、灌木/草原、荒地和水体，以揭示适合建造各种可再生能源发电厂的区域。
机器学习授权地理信息系统：前进的空间分析和决策
在这个技术创新时代，机器学习技术与地理信息系统（GIS）的整合已成为一种用于空间分析和决策的变革性方法。此摘要探讨了机器学习与GIS之间的协同作用，突出了它们从空间数据，自动化分析过程并增强预测性建模功能的新见解的综合潜力。通过利用机器学习算法，例如神经网络，随机森林和支持媒介机，GIS从业人员可以更有效地解决复杂的空间挑战，从土地覆盖分类和城市增长建模到环境监测和灾难响应。通过案例研究和示例，该摘要证明了机器学习在GIS中的实际应用，这说明了其在促进我们对空间现象的理解中的作用，并为跨不同领域的基于证据的决策提供了信息。随着该领域的不断发展，拥抱机器学习的融合和GIS具有巨大的希望，可以释放空间分析的全部潜力并塑造更可持续和弹性的未来。说明性案例研究和示例展示了机器学习在GIS跨不同领域的实际应用。从土地覆盖分类和城市增长建模到环境监测和灾难响应，机器学习算法提供了多功能解决方案，以应对各种空间挑战。通过利用机器学习与GIS之间的协同作用，我们可以为通往更具数据驱动，知情和公平世界的途径绘制道路。通过机器学习和GIS的融合，研究人员和从业人员获得了对复杂空间现象的前所未有的见解，使他们能够做出数据驱动的决策，这些决策既可以知情又可以采取行动。展望未来，机器学习和GIS的融合具有巨大的希望，可以促进我们对空间动力学的理解并塑造更可持续和韧性的未来。随着该领域的不断发展，采用这种跨学科方法对于释放空间分析的全部潜力，促进创新以及应对本地，地区和全球规模的紧迫社会挑战至关重要。
国家地理信息系统中心职位资格标准...
候选人应通过 https://induction.ist.edu.pk 在线申请。不接受硬拷贝 所有资格证书只能来自 HEC / PEC 认可的知名大学 / 机构 整个学术生涯中只允许获得一次二等学位 一等/二等学位意味着年度制考试的最低分数为 60％ 或学期制考试的最低 CGPA 为 4.0 分中的 2.5 分，二等/二等学位意味着年度制考试的最低分数为 50％ 或学期制考试的最低 CGPA 为 4.0 分中的 2.0 分 整个学术生涯中不允许获得三等学位（分数低于 50％） 拥有工程学士/硕士学位的候选人必须在 PEC 注册 仅考虑具有相关领域学历 / 学位和经验的申请 上述基于项目的职位将以合同（临时）方式任命 已辞职的 NCA 组织前雇员没有资格申请该职位 前政府官员员工也可以申请。他们应在线提交其释放/退休令的核证扫描件 政府在职员工。/ 半政府。/ 自治组织应提交其各自组织/机构关于申请该职位许可的无异议证书 (NOC) 年龄将在申请截止日期计算。前政府。符合该职位规定资格标准的员工可按照政府规定获得年龄放宽。 项目职位的任命将以合同为基础 被任命为职位的候选人不得要求延长合同或转正 所有职位仅设在伊斯兰堡。职位的面试/实践考试（如果面试/选拔委员会要求）将仅在 IST 伊斯兰堡校区进行 只有入围的候选人才会被邀请参加面试/实践考试 符合职位资格标准并不保证能被邀请参加面试/实践考试 如果职位收到大量申请，那么只有最合适的候选人才会被邀请参加面试/实践考试 TA / DA 不允许参加面试/实践考试 NCGSA/IST 保留根据 NCGSA 中央 Dte 和 NCGSA 实验室的需求增加或减少任何或所有职位数量的权利 NCGSA/IST 保留不填补任何职位的权利 NCGSA/IST 保留拒绝任何或所有职位申请的权利，无需说明任何理由 NCGSA/IST 保留在任何阶段推迟或取消任何或所有职位的招聘/入职的权利，无需说明任何理由 学院在职位招聘方面的所有决定都是最终决定，具有约束力，因此不接受任何与此相关的信函 完整填写的在线申请表以及详细的最新简历、学位证明扫描件、最终成绩单、证书、从中学开始的成绩单、CNIC、HEC 的等效证书（如果是外国学位）、跨委员会协调委员会（IBCC）的等效证书（如适用）、巴基斯坦工程委员会（PEC）注册证书（如适用）、经验证书、最近的护照大小照片和所有其他需要证明候选人符合所申请职位资格的文件应提交至 https://induction.ist.edu.pk 不完整和迟交的申请将不予考虑 IST 的员工（目前在 IST 以任何职务受雇的员工，包括 MS/PhD 学生/GRA）没有资格申请 申请截止日期为广告发布后 15 天
使用地理信息系统和遥感
土地利用和土地覆盖的动态转变已成为有效管理自然资源的关键方面，以及对环境转变的连续监测。这项研究的重点是戈达瓦里河集水区域内的土地使用和土地覆盖（LULC）的变化，评估了土地和水资源开发的影响。利用2009年，2014年和2019年的Landsat卫星图像，该研究通过量子地理信息系统（QGIS）软件的SCP插件采用了监督分类。最大似然分类算法用于评估监督土地使用分类。七个不同的LULC类别 - 耕地，农业用地（休闲），贫瘠的土地，灌木土地，水和城市土地 - 用于分类目的。这项研究揭示了在2009年至2019年的十年中，Go-Davari盆地的土地使用方式发生了很大变化。使用三个卫星/Landsat图像，有监督的分类al-Gorithm和GIS中的分类后变更检测技术对土地使用/覆盖变化的空间和时间动态进行了定量。马哈拉施特拉邦戈达瓦里盆地的总研究区域包括5138175.48公顷。值得注意的是，建筑面积从2009年的0.14％增加到2019年的1.94％。灌溉农田的比例，2009年为62.32％，2019年降至41.52％。灌木土地在过去十年中见证了从0.05％增加到2.05％。主要发现突显了贫瘠的土地，农业用地和灌溉农田的大幅下降，并与林地，灌木土地和城市土地的扩张并列。分类方法的总体精度为80％，卫星图像的Kappa统计数据为71.9％。总体分类准确性以及2009年，2014年和2019年监督土地使用土地覆盖的Kappa价值
土地利用与土地管理地理信息系统
印度仅用世界总面积的 2.4% 养活了全球 18% 的人口。土地所承受的压力自然远远超出其实际承载能力。这种情况的必然结果是土地不断退化，生产性土地迅速变为荒地。印度空间研究组织空间应用中心对该国退化土地的测绘表明，截至 2018-19 年，该国有 9785 万公顷土地处于退化状态，约占该国总地理面积的 29.77%。土地是住房的基础，支持农业和自然资源，有助于文化认同，促进经济发展，并在环境健康中发挥着至关重要的作用。随着全球人口不断增长，可持续土地管理对于确保当代和子孙后代的福祉变得越来越重要。
扩大地理信息系统在可再生能源领域的价值
本章概述了在可再生能源背景下提高地理信息系统 (GIS) 价值的研究重点。本文阐明了地理信息系统 (GIS) 作为可持续能源规划的有力工具的重要性。此外，它还强调了当前在将 GIS 与可再生能源应用无缝集成方面的研究不足。随后的章节对相关学术著作进行了彻底的审查，深入探讨了地理信息系统 (GIS) 技术的发展及其在可再生能源行业的应用。本文研究了在可再生能源项目中使用地理信息系统 (GIS) 的一系列研究工作。第三章全面概述了所提出的方法，该方法包括将空间分析、数据建模、经济评估、实时数据集成和利益相关者参与整合到地理信息系统 (GIS) 框架中，以实现可再生能源应用。第五章介绍了将基于 GIS 的方法应用于可再生能源的成果。它讨论了从空间建模、经济可行性评估和实时数据集成中获得的结果。最后一章总结了可再生能源领域对 GIS 的贡献，从而结束了这项研究。它强调了研究差距的弥合和 GIS 工具的实用价值。本章还提出了未来研究的潜在领域，强调了 GIS 技术的不断发展及其促进可持续能源转型的潜力。关键词：可用性；设计和施工；环境；地理信息系统 (GIS)；日益；维护
地理信息系统和地理统计学在植物病害流行病学和管理中的应用
信息管理将成为未来几十年改善农业实践的关键。将农业信息组织到空间数据库中是有意义的，因为农业系统本质上是空间的。农业系统的生物和物理方面产生了空间异质性，因此，植物病原体和疾病的发生和分布具有不均匀性 (3)。通过使用地理信息系统 (GIS) 将流行病学信息置于与其他农场信息相同的格式中，可以改善植物病害管理实践。GIS 是一种能够汇编、存储、处理和显示地理坐标引用数据的计算机系统 (45)。GIS 现在可以安装在任何最新型号的台式计算机上（例如，具有至少 32 MB RAM 的奔腾个人计算机足以满足大多数应用的需求），并且不需要深入了解该技术的统计和数学基础。商业上大力推动精准农业是基于将 GIS 与复杂的硬件相结合，以获得地理参考的产量数据和肥料和其他农用化学品的可变速率应用。 GIS 可以适应任何规模的操作，并且可以以任何规模整合数据，从单一田地到农业地区。许多问题应该在多个规模上进行研究。GIS 数据库开发的一部分是决定使用什么规模以及使用哪种类型的数据。