LeadLearners.Org™ Thanks to all our 1306337 visitors today, Tuesday, 19/Nov/2019

Seç Burs Pozisyon
Lead Learners LeadLearners.Org
Önerilen Sayfalar: TIGP, Bioinformatics.Center, Our Facebook Page | Abone

Burs / program adı

İngiltere deniz habitatı sınıflandırma sistemleri Süpervizörlere multibeam echosounder teknolojilerin uygulanması Değerlendirme: Dr Gay Mitchelson-Jacob, Dr Ronan Roche, Dr Jim Bennell'ın



Önemli açıklama
AMAÇ
Işınlı echosounder (ÇBİ) sistemleri yaygın olarak deniz dibi haritalama için etkin bir araç olarak tanınan, ancak ÇBİ veri ve ekolojik ilgili sınıflandırma sistemlerine uygulanması kantitatif karakterizasyonu az gelişmiş olduğunu vardır. Veri kullanılabilirliği ve ÇBİ sistemleri uzaysal çözünürlüğü ilerleyen iken, büyük değişkenli fiziksel ve ekolojik araştırma veri setlerini analiz işlem gücü giderek de mevcuttur.
ÇBİ tarafından yakalanan akustik backscatter veriler yüzeysel sedimanlar haritalama uygulaması vardır, ve yöntemleri objektif akustik benzer bölgelerinde (Brown ve ark., 2011) içine saçılma bilgileri sınıflandırmak için geliştirilmiştir. Sonuç Toprak doğrulaması doğru tortu özelliklerini belirlemek için, bu tür sistemlerin değişken yeteneğini göstermiştir ve iyileştirmeler sınıflandırma teknikleri yapılabilir gösterir gelmiştir.
Parçacık boyutu Fiziksel geçişlerini biyolojik toplum kompozisyon ile ilişkilidir ve bir araştırma yükselen vücut denizel biyolojik toplulukları tanımlamak için akustik backscatter veri yeteneğini araştırıyor. Kayda değer değişkenlik akustik sinyal göre sınıflandırma ve toprak gerçek video verileri arasında gözlenen korelasyon gücü gösterilmiştir. Ancak, korelasyon yüksek olması, Sabellaria resif, deniz çayırları ve midye yataklar (örneğin van ark Rein., 2011) gibi belirli bentik habitatları gözlenmektedir. Sorular akustik geri yansıma veri ekolojik haritalama ve çoklu sınıflandırma teknikleri yöntem içinde yer alması için yararlıdır ölçüde uygulanabilecek olan detaylı derecesine kadar devam etmektedir.
Şu anda, ekolojik anket sonuçlarına dayalı bir alana Biyotoplar atama birçok unsuru ağır uzman görüşüne dayanmaktadır. Bu, son biyotopu seçim korumak zor olabilir, örneğin bir kişisel metodoloji, olma dezavantajına sahiptir. Karar verme sürecini desteklemek ve biotoping sürecinde daha güçlü nesnel sonuçlar elde etmek için bu tür akustik backscatter gibi ilave veri türlerini dahil etmek için istatistiksel araçları geliştirmek için bir fırsat var.
Amacı:
1.. Zemin-doğrulaması yöntemlerle akustik geri yansıma verilerine dayanarak sınıflandırma karşılaştırarak, eşleme biyotop katkıda ÇBİ veri yeteneğini incelemek.
2. Deniz biotoping sürecinde karar verme sürecini desteklemek için yeni teknikler geliştirmeye
Amaç:
1.. ÇBİ veri toplama, video (kızaklı veya drop-down) ve sediment kapmak-örnekleme teknikleri içeren deniz habitat gemi tabanlı araştırmalar yürütmek için.
2. Akustik backscatter verilere dayalı deniz habitat sınıflandırması rafine sistemleri yöntemlerini incelemek.
3. Titizlikle video ve sedimantolojik veriler ile elde edilen sonuçları karşılaştırmak.
4. Çökel bir dizi sınıflandırma yöntemlerinin uygulamasını test etmek için, akustik geri yansıma verileri mevcut veritabanı analiz etmek.
5. Biyolojik bereket ölçümlerin potansiyel katkısını test ederek, deniz biotoping sınıflandırma sürecinin iyileştirilmesi ve akustik backscatter veri için teknikler geliştirmek için

Bu proje mevcut bir veritabanı ile karşılaştırmalı analiz için uygun bir siteden yeni verilerin toplanması üzerinde durulacak. Bu eğitim içerir:
1.. gemi tabanlı sediment kapmak örnekleri, video anketler ve çoklu-ışın veri toplama toplama.
2. PDS'ye 2000 yazılımı kullanarak ÇBİ veri işleme yöntemleri.
3. lab-based sedimantolojik analizi, video anket analizi ve CBS haritalama teknikleri.


Uygunluk ve diğer kriterler
İngiltere uygulamalar (ücretler + burs) veya AB uygulamaları (ücretleri sadece) finansmanı için potansiyeli olan Deniz Bilimleri Enstitüsü bünyesinde rekabet öğrencilik.


Son başvuru tarihi
* 1 Şubat 2013


Ek bilgiler ve önemli URL
Brown, Craig J.; Todd, Brian J.; Kostylev, Vladimir E. (2011). Georges Bankası, Kanada ojbective yüzeysel sediment haritalama için multibeam sonar saçılma verilerinin görüntü-tabanlı sınıflandırma. CONTINENTAL RAF ARAŞTIRMA Cilt: 31 Sayı: 2 Özel Sayı: SI Ek: S Sayfalar: S110-S119 DOI: 10.1016/j.csr.2010.02.

Brown, CJ,, Quinn, R. (2011), geniş ölçekler üzerinden deniz biyotop kontrolü için akustik deniz dibi sınıflandırma teknikleri değerlendirilmesi (> 1 km2) ve mezo-sclaes (10 m2 -1 km2) van, H. Rein. Estuarine KIYI VE RAF BİLİM Cilt: 93 Sayı: 4 Sayfa: 336-349 DOI: 10.1016/j.ecss.2011.04.011


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