سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیش‌بینی مصرف آب خانگی با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای و Street View: مطالعه موردی هند

کتاب پیش‌بینی مصرف آب خانگی با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای و Street View: مطالعه موردی هند

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب پیش‌بینی مصرف آب خانگی با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای و Street View: مطالعه موردی هند

موضوع کلی: مدیریت منابع آب و پایداری شهری

موضوع میانی: سنجش از دور و هوش مصنوعی در پیش‌بینی مصرف آب

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بحران جهانی آب و امنیت آبی
  • 2. چالش‌های مدیریت منابع آب در مناطق شهری
  • 3. اهمیت پیش‌بینی مصرف آب خانگی
  • 4. روش‌های سنتی پیش‌بینی مصرف آب: مزایا و معایب
  • 5. نقش سنجش از دور و هوش مصنوعی در پایداری آب
  • 6. معرفی دوره: اهداف، ساختار و رویکرد
  • 7. مروری بر مقاله الهام‌بخش و یافته‌های کلیدی
  • 8. مفاهیم پایه سنجش از دور و کاربردهای آن
  • 9. مفاهیم پایه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 10. مطالعه موردی هند: ضرورت و چالش‌ها
  • 11. اصول فیزیکی سنجش از دور: طیف الکترومغناطیس
  • 12. انواع سکوهای ماهواره‌ای و حسگرها
  • 13. معرفی تصاویر اپتیکی و چندطیفی
  • 14. سکوهای ماهواره‌ای پرکاربرد: Landsat و Sentinel
  • 15. تصاویر با وضوح مکانی بالا: Google Earth و Maxar
  • 16. پیش‌پردازش تصاویر ماهواره‌ای: تصحیحات رادیومتری
  • 17. پیش‌پردازش تصاویر ماهواره‌ای: تصحیحات هندسی
  • 18. سامانه اطلاعات جغرافیایی (GIS) و نقش آن
  • 19. معرفی نرم‌افزارهای پردازش تصاویر ماهواره‌ای
  • 20. دسترسی به داده‌های ماهواره‌ای: پلتفرم‌های ابری (Google Earth Engine)
  • 21. شاخص‌های پوشش گیاهی: NDVI و کاربردهای آن
  • 22. شاخص‌های مرتبط با آب: NDWI و MNDWI
  • 23. شناسایی سطوح نفوذناپذیر از تصاویر ماهواره‌ای
  • 24. استخراج مرز و ردپای ساختمان‌ها (Building Footprints)
  • 25. طبقه‌بندی کاربری اراضی و پوشش زمین (LULC)
  • 26. تعیین تراکم فضای سبز شهری از ماهواره
  • 27. استخراج ارتفاع ساختمان‌ها و مدل‌های سه‌بعدی
  • 28. تشخیص تغییرات کاربری اراضی شهری
  • 29. تحلیل بافت تصاویر ماهواره‌ای
  • 30. اندازه‌گیری ویژگی‌های مورفولوژیکی شهرها
  • 31. محاسبه مساحت آب‌وهوا از تصاویر
  • 32. شناسایی مناطق فقیرنشین از الگوهای ماهواره‌ای
  • 33. شاخص‌های شهری مبتنی بر تصاویر ماهواره‌ای
  • 34. آماده‌سازی داده‌های ماهواره‌ای برای تحلیل ML
  • 35. چالش‌های استخراج ویژگی از تصاویر ماهواره‌ای
  • 36. معرفی تصاویر Street View: منابع و تاریخچه
  • 37. ویژگی‌های منحصربه‌فرد تصاویر Street View
  • 38. دسترسی به داده‌های Street View: Google Street View API
  • 39. سایر منابع تصاویر سطح خیابان: Mapillary، OpenStreetCam
  • 40. چالش‌های استفاده از داده‌های Street View (پوشش، به‌روزرسانی)
  • 41. پیش‌پردازش تصاویر Street View: رفع اعوجاج
  • 42. اهمیت زمان و فصل در تصاویر Street View
  • 43. مفهوم فتوگرامتری و بازسازی سه‌بعدی از تصاویر خیابانی
  • 44. کاربردهای تصاویر Street View در تحلیل‌های شهری
  • 45. ملاحظات حریم خصوصی در استفاده از تصاویر Street View
  • 46. مقدمه‌ای بر بینایی کامپیوتر در تصاویر Street View
  • 47. تشخیص اشیاء (Object Detection) در تصاویر خیابانی
  • 48. مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده برای تشخیص اشیاء (YOLO, Faster R-CNN)
  • 49. تقسیم‌بندی معنایی (Semantic Segmentation) در تصاویر Street View
  • 50. کاربرد تقسیم‌بندی معنایی برای شناسایی اجزای شهری
  • 51. استخراج ویژگی‌های مربوط به نمای ساختمان‌ها
  • 52. تشخیص وضعیت و کیفیت ساختمان‌ها از Street View
  • 53. شناسایی وسایل نقلیه و تخمین تراکم ترافیک
  • 54. تعیین نوع پوشش گیاهی در سطح خیابان
  • 55. استخراج شاخص‌های فضای سبز محلی (Street-level greenness)
  • 56. شناسایی علائم و زیرساخت‌های شهری
  • 57. تحلیل الگوهای اجتماعی و اقتصادی از Street View (مثلاً نوع مغازه‌ها)
  • 58. استخراج پراکسی‌های اجتماعی-اقتصادی (مانند کیفیت نمای ساختمان)
  • 59. ویژگی‌های بصری مرتبط با مصرف آب (استخر، باغچه بزرگ)
  • 60. چالش‌های استخراج ویژگی‌های پیچیده از Street View
  • 61. هم‌مکانی و یکپارچه‌سازی داده‌های ماهواره‌ای و Street View
  • 62. روش‌های ترکیب ویژگی‌ها از منابع مختلف
  • 63. نرمال‌سازی و مقیاس‌بندی ویژگی‌ها
  • 64. انتخاب ویژگی (Feature Selection) برای مدل‌های ML
  • 65. کاهش ابعاد ویژگی‌ها (Dimensionality Reduction): PCA
  • 66. تولید ویژگی‌های ترکیبی و مصنوعی
  • 67. داده‌های زمینی: جمع‌آوری و همگام‌سازی مصرف آب واقعی
  • 68. داده‌های جمعیتی و اقتصادی-اجتماعی مکمل
  • 69. برخورد با داده‌های گمشده و نویز
  • 70. ایجاد مجموعه داده نهایی برای آموزش مدل
  • 71. مروری بر اصول یادگیری تحت نظارت
  • 72. رگرسیون خطی و چندگانه برای پیش‌بینی
  • 73. درخت‌های تصمیم و جنگل‌های تصادفی (Random Forest)
  • 74. گرادیان بوستینگ (Gradient Boosting) و XGBoost
  • 75. ماشین‌های بردار پشتیبان (Support Vector Machines - SVM)
  • 76. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANNs)
  • 77. معماری‌های کانولوشنی (CNNs) برای پردازش تصاویر
  • 78. اصول آموزش مدل: تقسیم داده‌ها (Train/Validation/Test)
  • 79. اعتبارسنجی متقاطع (Cross-Validation)
  • 80. ارزیابی عملکرد مدل‌های رگرسیون: MAE, RMSE, R²
  • 81. مفهوم بیش‌برازش (Overfitting) و کم‌برازش (Underfitting)
  • 82. تنظیم ابرپارامترها (Hyperparameter Tuning)
  • 83. انتخاب بهترین مدل برای مسئله پیش‌بینی آب
  • 84. تفسیرپذیری مدل‌های یادگیری ماشین
  • 85. تحلیل حساسیت مدل به ویژگی‌های ورودی
  • 86. جزئیات مطالعه موردی مقاله: شهرهای هند
  • 87. انتخاب مناطق مطالعه و جمع‌آوری داده‌های زمینی
  • 88. ملاحظات فرهنگی و زیرساختی در شهرهای هند
  • 89. پیاده‌سازی گام‌به‌گام روش‌شناسی مقاله
  • 90. استخراج ویژگی‌های خاص برای شهرهای مورد مطالعه
  • 91. نتایج پیش‌بینی مصرف آب در شهرهای هند
  • 92. مقایسه عملکرد مدل با روش‌های سنتی
  • 93. تحلیل خطاهای مدل و شناسایی منابع آن‌ها
  • 94. بحث در مورد یافته‌ها و ارتباط آنها با سیاست‌گذاری
  • 95. تعمیم‌پذیری مدل به سایر شهرهای هند
  • 96. اخلاق و حریم خصوصی در استفاده از داده‌های هوش مصنوعی
  • 97. چالش‌های مقیاس‌پذیری و تعمیم مدل
  • 98. ادغام با داده‌های اینترنت اشیا (IoT) و کنتورهای هوشمند
  • 99. کاربردهای آتی در مدیریت هوشمند آب و برنامه‌ریزی شهری
  • 100. جمع‌بندی دوره و چشم‌انداز آینده پژوهش

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.