LeadLearners.Org™ Thanks to all our 788442 visitors today, Sunday, 21/Apr/2019

حدد منحة الوظيفة
Lead Learners LeadLearners.Org
الصفحات أوصت: TIGP, Bioinformatics.Center, Our Facebook Page | الاشتراك

اسم منحة دراسية / برنامج

تقييم تطبيق تكنولوجيات مسبار الصدى المتعدد الحزم إلى المملكة المتحدة الموائل البحرية نظم التصنيف المشرفون: الدكتور غاي Mitchelson يعقوب، والدكتور رونان روش، الدكتور جيم بينيل



وصف مهمة
معلومات أساسية
يتم التعرف على أنظمة متعددة الحزم مسبار الصدى (MBES) على نطاق واسع كأداة فعالة لرسم خرائط قاع البحر، ولكن توصيف الكمي للبيانات MBES وتطبيقه على نظم التصنيف ذات الصلة من الناحية الإيكولوجية هي الأقل نموا. في حين أن توافر البيانات والتحليل المكاني لنظم MBES تتقدم، والقدرة الحاسوبية لتحليل متعدد المتغيرات البدنية ومجموعات بيانات المسح البيئي كبيرة متاحة على نحو متزايد أيضا.
البيانات الصوتية تشتت ارتدادي استولت عليها MBES ديه التطبيق في رسم الخرائط من الرواسب السطحية، وقد تم تطوير أساليب موضوعية لتصنيف المعلومات تشتت ارتدادي إلى مناطق مماثلة سمعيا (براون وآخرون، 2011). وقد أظهرت الأرض تبيان الحقائق من نتائج متغير قدرة هذه النظم لتحديد خصائص الرواسب بشكل صحيح ويشير إلى أن التحسينات التي يمكن إدخالها على تقنيات التصنيف.
ترتبط التدرجات المادية في حجم الجسيمات مع تركيبة المجتمع البيولوجية، وهيئة البحوث الناشئة تحقق قدرة البيانات الصوتية تشتت ارتدادي لتحديد تجمعات البيولوجي البحري. وقد تبين تفاوتا كبيرا في قوة الارتباط الملاحظ بين الصوتية التصنيف على أساس الإشارات والحقيقة بيانات الفيديو الأرض. ومع ذلك، لوحظ مستويات عالية من الارتباط لالموائل القاعية محددة مثل Sabellaria الشعاب المرجانية، ومروج الأعشاب البحرية وبلح البحر (على سبيل المثال فان رين وآخرون، 2011). تبقى الأسئلة لدرجة التفصيل التي تشتت ارتدادي البيانات الصوتية يمكن تطبيقها على رسم الخرائط البيئية ومدى إدراجه في تقنيات تصنيف متعدد الأسلوب هو مفيد.
في الوقت الحاضر، تقوم العديد من عناصر إسناد البيئة الحيوية إلى منطقة بناء على نتائج المسح البيئي بشكل كبير على رأي الخبراء. هذه لها مساوئ كونه منهجية موضوعية، مثل أن اختيار بالفناء النهائي قد يكون من الصعب الدفاع عنها. هناك فرصة لتطوير الأدوات الإحصائية لدعم عملية صنع القرار وإدراج أنواع إضافية من البيانات مثل تشتت ارتدادي الصوتية لتحقيق نتائج موضوعية أكثر قوة في عملية biotoping.
يهدف:
1. للتحقيق في قدرة البيانات MBES للمساهمة في رسم الخرائط بالفناء، وذلك بمقارنة تصنيف استنادا إلى بيانات تشتت ارتدادي الصوتية مع أساليب التحقق أرضيا.
2. لتطوير تقنيات جديدة لدعم عملية صنع القرار في العملية biotoping البحرية
الأهداف:
1. لتنفيذ المسوح سفينة الموائل البحرية تتضمن الحصول على البيانات MBES، فيديو (زحافات أو المنسدلة) والرواسب تقنيات انتزاع أخذ العينات.
2. لدراسة طرق لأنظمة تكرير تصنيف الموائل البحرية استنادا إلى بيانات تشتت ارتدادي الصوتية.
3. لمقارنة النتائج التي تم الحصول عليها بصرامة مع الفيديو والبيانات الرسوبية.
4. لتحليل قاعدة البيانات الموجودة من البيانات الصوتية تشتت ارتدادي، من أجل اختبار تطبيق أساليب التصنيف على مجموعة من البيئات الرسوبية.
5. لتطوير تقنيات لتحسين عملية التصنيف biotoping البحرية، عن طريق اختبار الإسهام المحتمل للقياسات البيولوجية وفرة، والبيانات الصوتية تشتت ارتدادي

سيكون هذا المشروع التركيز على جمع البيانات الجديدة من موقع مناسب للتحليل مقارن مع قاعدة بيانات موجودة. فإنه يشمل التدريب في:
1. جمع من على متن السفن من عينات الرواسب الاستيلاء، والدراسات الاستقصائية الفيديو، والحصول على البيانات متعددة الحزم.
2. طرق معالجة البيانات باستخدام MBES PDS 2000 البرمجيات.
3. القائم على مختبر تحليل الرسوبية، وتحليل مسح الفيديو وتقنيات رسم الخرائط GIS.


الأهلية وغيرها من المعايير
studentship تنافسية داخل كلية العلوم المحيط مع إمكانية التمويل لتطبيقات المملكة المتحدة (رسوم + راتب) أو التطبيقات الاتحاد الأوروبي (رسوم فقط).


طلب مهلة
* 1 فبراير 2013


معلومات إضافية، وURL هامة
البني، كريغ J.؛ تود، بريان J.؛ Kostylev، فلاديمير E. (2011). التصنيف على أساس صورة السونار المتعدد الحزم البيانات تشتت ارتدادي لرسم خرائط الرواسب السطحية ojbective بنك جورج، كندا. الجرف القاري RESEARCH المجلد: 31 العدد: 2 العدد الخاص: SI الملحق: S الصفحات: S110-S119 دوى: 10.1016/j.csr.2010.02.

فان رين، H.؛ براون، CJ؛ كوين، R. (2011) وتقييم التقنيات الصوتية تصنيف قاع البحر لرصد بالفناء البحرية على جداول واسعة (> 1 KM2) وميزو sclaes (10 M2 -1 KM2). مصبات الأنهار الساحلية والجرف العلوم المجلد: 93 العدد: 4 صفحات: 336-349 دوى: 10.1016/j.ecss.2011.04.011


© 2019 LeadLearners.Org ™
admin@LeadLearners.Org
+18133888836
Designed by: Emmanuel Salawu at Bioinformatics Center