Sökning: "Geografiska informationssystem GIS"

Visar resultat 6 - 10 av 180 uppsatser innehållade orden Geografiska informationssystem GIS.

  1. 6. Hur urban grön infrastruktur kan utvärderas med hjälp av multikriterieanalys och rumsliga analyser : Två fallstudier i Stockholmsområdet

    Master-uppsats, KTH/Hållbar utveckling, miljövetenskap och teknik

    Författare :Andrés Donoso; Emmie Kjellström; [2023]
    Nyckelord :Green infrastructure; GI; Ecosystem services; geographic information systems; GIS; Multicriteria analysis; MCA; Urban green infrastructure; UGI; Urban development; Basis for planning; Urban planning; Environmental management; Sustainable development; Grön infrastruktur; GI; Ekosystemtjänster; Geografiska Informationssystem; GIS; Multikriterieanalys; MKA; Urban Grön Infrastruktur; UGI; Planeringsunderlag; Stadsutveckling; Stadsplanering; Miljöledning; Hållbar utveckling;

    Sammanfattning : Mångfunktionell grön infrastruktur har en betydande roll för städers resiliens tackvare de ekosystemtjänsterna de bidrar med. På grund av den snabba expansionen avstäder skapas ofta målkonflikter gällande markanvändning vilket har lett till att dengröna infrastrukturen i många fall bortprioriterats. LÄS MER

  3. 7. “Om det bara fanns ett GIS-program som var så enkelt” : En studie kring geografilärares relation till geografiska informationssystem i årskurs 7–9

    Kandidat-uppsats, Uppsala universitet/Kulturgeografiska institutionen

    Författare :Lucas Levan Clauson; [2023]
    Nyckelord :Geographic information system GIS ; web-based GIS application; geography education; geography curriculum; implementation of GIS;

    Sammanfattning : Geografi som skolämne är nyanserat och innehållsrikt där specifika metoder och verktyg är väsentliga för inlärning. I och med ett utvecklande digitaliserat samhälle resulterar det till behovet av att lära ut datoriserande verktyg i geografi, däribland Geografiska informationssystem (GIS). LÄS MER

  4. 8. Analys för utbyggnad av vindkraften i Västerbottens län : Skellefteå, Lycksele och Robertsfors kommun

    Kandidat-uppsats, Umeå universitet/Institutionen för geografi

    Författare :Anton Andersson; [2023]
    Nyckelord :Wind energy; spatial planning; Geographical information systems; Västerbotten-Sweden; Vindkraft; Samhällsplanering; GIS Geografiska informationssystem ; Västerbotten-Sverige;

    Sammanfattning :   During recent years green energy has been spoken about a lot, especially whether we have access to it or not and how we should solve the accessibility problem if so. One thing is for sure, whether we aim to rely on green energy or energy production through fossil fuels we are soon running low, at least according to the predictions. LÄS MER

  5. 9. Proaktiv Vattenreglering : Förstudie för en samordnat reglering av Mörrumsån

    Kandidat-uppsats, Linnéuniversitetet/Institutionen för byggd miljö och energiteknik (BET)

    Författare :Sebastian West Helgesson; Jakob Gustafsson; [2023]
    Nyckelord :Vattenkvalitet; Översvämningsrisk; Torka; Digitalisering; Övervakning; Vattenreglering; Internet of Things; Machine Learning; Artifical Intelligence; Sensorer; Visualisering; GIS; Avrinningsområde; Vattenverksamheter; Vattendomar;

    Sammanfattning : Denna rapport presenterar en förstudie om digitalisering av Mörrumsåns avrinningsområde. Studien undersökte möjligheterna att använda digitala verktyg och tekniker för att förbättra vattenreglering och engagemang från intressenter, särskilt kommunerna i området. LÄS MER

  7. 10. Exploratory Assessment of Machine Learning, Geospatial Methods, and Data Evaluation Techniques for Modelling Cooking Fuels in Colombia

    Master-uppsats, KTH/Skolan för industriell teknik och management (ITM)

    Författare :Federico Naranjo Hernandez; [2023]
    Nyckelord :;

    Sammanfattning : This thesis evaluates the application of machine learning and Geographic Information System (GIS) methods to analyze Colombia's cooking fuels landscape. The study aims to identify socio-economic and geographical factors affecting cooking fuel choices and assess the predictive power of various machine learning algorithms using associative data. LÄS MER