Remote Sensing သင်တန်းနိဒါန်း
ဝေးလံခေါင်သီသော sensing ၏စွမ်းအားကိုရှာဖွေပါ။ အတွေ့အကြုံ၊ ခံစားမှု၊ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့်သင်လုပ်နိုင်သမျှကိုပစ္စုပ္ပန်မရှိဘဲတွေ့မြင်နိုင်သည်။
Remote Sensing (RS) တွင်ဝေးလံသောဖမ်းဆီးခြင်းနည်းပညာနှင့်အချက်အလက်များကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းပါ ၀ င်ပြီးကျွန်ုပ်တို့နယ်မြေကိုကျွန်ုပ်တို့ရောက်ရှိခြင်းမရှိဘဲကျွန်ုပ်တို့သိရန်ခွင့်ပြုသည်။ ကမ္ဘာမြေလေ့လာရေးအချက်အလက်များများပြားလာခြင်းကကျွန်ုပ်တို့အားအရေးတကြီးသဘာဝပတ်ဝန်းကျင်၊
ကျောင်းသားများသည်လျှပ်စစ်သံလိုက်ဓါတ်ရောင်ခြည် (EM) ၏သဘောတရားများအပါအဝင်အဝေးထိန်းအာရုံခံခြင်း၏ရူပနိယာမများကိုအပြည့်အ ၀ နားလည်နိုင်မည်ဖြစ်ပြီး EM ဓါတ်ရောင်ခြည်၏လေထု၊ ရေ၊ ဟင်းသီးဟင်းရွက်များ၊ ဓာတ်သတ္တုများနှင့်အခြားအမျိုးအစားများနှင့်အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှုများကိုလည်းအသေးစိတ်လေ့လာသွားမည်ဖြစ်သည်။ ဝေးလံခေါင်သီ sensing ရှုထောင့်ကနေမြေယာ၏။ ကျွန်ုပ်တို့သည်စိုက်ပျိုးရေး၊ ဘူမိဗေဒ၊ သတ္တုတူးဖော်ရေး၊ ဇလဗေဒ၊ သစ်တော၊ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်နှင့်အခြားသောအရာများအပါအဝင် Remote Sensing ကိုအသုံးပြုနိုင်သည့်နယ်ပယ်များစွာကိုပြန်လည်သုံးသပ်ပါမည်။
ဒီသင်တန်းကဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိုလေ့လာရန်နှင့်အကောင်အထည်ဖော်ရန်သင့်အားလမ်းပြပြီး geospatial analysis ကျွမ်းကျင်မှုကိုတိုးတက်စေရန်လမ်းညွှန်သည်။
ဘာတွေလေ့လာသင်ယူရမလဲ
- Remote Sensing ၏အခြေခံသဘောတရားများကိုနားလည်ခြင်း။
- EM ဓါတ်ရောင်ခြည်နှင့်မြေဆီလွှာအမျိုးအစားအမျိုးမျိုး (အပင်များ၊ ရေ၊ တွင်းထွက်ပစ္စည်းများ၊ ကျောက်ဆောင်များစသည်တို့) ၏အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှု၏နောက်ကွယ်ရှိရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအခြေခံမူများကိုနားလည်ခြင်း။
- လေထုအစိတ်အပိုင်းများသည်ဝေးလံသောအာရုံခံပလက်ဖောင်းများမှမှတ်တမ်းတင်ထားသောအချက်ပြတစ်ခုအားမည်သို့အကျိုးသက်ရောက်နိုင်ကြောင်းနှင့်၎င်းတို့အားမည်သို့ပြင်ဆင်ရမည်ကိုနားလည်ပါ။
- ကူးယူခြင်း၊ ကြိုတင်စီမံခြင်းနှင့်ဂြိုလ်တုပုံရိပ်ပြုပြင်ခြင်း။
- ဝေးလံသောအာရုံခံကိရိယာ application များ။
- ဝေးလံခေါင်သီ sensing applications များ၏လက်တွေ့ဥပမာ။
- အခမဲ့ဆော့ဝဲလ်ဖြင့်အဝေးမှအာရုံခံခြင်းကိုလေ့လာပါ
သင်တန်းလိုအပ်ချက်
- ပထဝီဆိုင်ရာသတင်းအချက်အလက်စနစ်များ၏အခြေခံအသိပညာ။
- Remote Sensing (သို့) Spatial Data အသုံးပြုရန်စိတ်ဝင်စားသူများ။
- QGIS 3 ကိုထည့်သွင်းပါ
သင်တန်းအတွက်ဘယ်သူလဲ
- ကျောင်းသားများ၊ သုတေသီများ၊ ပညာရှင်များနှင့် GIS နှင့် Remote Sensing ကမ္ဘာ၏ချစ်သူများဖြစ်သည်။
- သစ်တော၊ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်၊ အရပ်ဘက်၊ ပထဝီ၊ ဘူမိဗေဒ၊ ဗိသုကာ၊ မြို့ပြစီမံကိန်း၊ ခရီးသွားလုပ်ငန်း၊ စိုက်ပျိုးရေး၊
- ဘူမိဗေဒနှင့်သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာပြsolveနာများကိုဖြေရှင်းရန်အတွက် Spatial အချက်အလက်များကိုအသုံးပြုလိုသူ။