Shahram.M

فعالیت‌های حوزه GIS طراحی و توسعه پایگاه‌های داده مکانی (Spatial Database) ایجاد و مدیریت پایگاه‌های داده مکانی با استفاده از نرم‌افزارهایی مانند PostgreSQL با افزونه PostGIS. تحلیل‌های مکانی پیشرفته (Advanced Spatial Analysis) انجام تحلیل‌های مکانی مانند تحلیل شبکه‌ای، تحلیل خوشه‌بندی، و تحلیل الگوهای مکانی. مدل‌سازی سه‌بعدی (3D Modeling) ایجاد مدل‌های سه‌بعدی از محیط‌های شهری یا طبیعی با استفاده از داده‌های LiDAR یا DEM. اتوماسیون فرآیندهای مکانی (Spatial Process Automation) استفاده از Python یا ModelBuilder برای خودکارسازی تحلیل‌ها و فرآیندهای تکراری در GIS. تحلیل‌های شبکه‌ای (Network Analysis) انجام تحلیل‌های مسیریابی، یافتن کوتاه‌ترین مسیر، و تحلیل دسترسی با استفاده از داده‌های شبکه. مدیریت و آنالیز داده‌های بزرگ مکانی (Big Geospatial Data Management) کار با حجم‌های عظیم داده‌های مکانی و استفاده از فناوری‌هایی مانند Hadoop یا GeoSpark. تحلیل‌های مکانی-زمانی (Spatio-Temporal Analysis) بررسی تغییرات مکانی و زمانی پدیده‌ها مانند گسترش شهری یا تغییرات پوشش زمین. ایجاد نقشه‌های تعاملی و داینامیک (Interactive and Dynamic Mapping) طراحی نقشه‌های تعاملی با استفاده از ابزارهایی مانند D3.js یا Mapbox. فعالیت‌های پیشرفته در حوزه سنجش از دور پردازش تصاویر ماهواره‌ای با استفاده از Google Earth Engine انجام تحلیل‌های پیشرفته روی تصاویر ماهواره‌ای با استفاده از پلتفرم GEE و زبان JavaScript. طبقه‌بندی تصاویر ماهواره‌ای (Image Classification) انجام طبقه‌بندی نظارت‌شده و نظارت‌نشده برای شناسایی پوشش زمین یا تغییرات محیطی. تحلیل تغییرات پوشش زمین (Land Cover Change Analysis) بررسی تغییرات پوشش زمین در طول زمان با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای چندزمانه. استخراج اطلاعات از داده‌های LiDAR پردازش داده‌های LiDAR برای استخراج مدل‌های ارتفاعی (DEM) و شناسایی ساختارهای سه‌بعدی. پردازش ابری تصاویر ماهواره‌ای (Cloud-Based Image Processing) استفاده از پلتفرم‌های ابری مانند Google Earth Engine یا AWS برای پردازش تصاویر ماهواره‌ای. تحلیل‌های طیفی (Spectral Analysis) استفاده از شاخص‌های طیفی مانند NDVI، NDWI، و SAVI برای بررسی سلامت پوشش گیاهی یا منابع آب. پیش‌بینی و مدل‌سازی با استفاده از داده‌های سنجش از دور استفاده از داده‌های ماهواره‌ای برای پیش‌بینی پدیده‌هایی مانند خشکسالی یا سیل. پردازش تصاویر راداری (SAR Image Processing) تحلیل تصاویر راداری برای بررسی تغییرات سطح زمین یا شناسایی عوارض خاص. یکپارچه‌سازی داده‌های سنجش از دور و GIS ترکیب داده‌های ماهواره‌ای با داده‌های مکانی برای تحلیل‌های جامع‌تر. تحلیل‌های مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning in Remote Sensing) استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی تصاویر، تشخیص الگوها، و پیش‌بینی پدیده‌های محیطی مدلسازی آلودگی هوا مدل‌سازی انتشار آلاینده‌ها (Emission Modeling) استفاده از مدل‌هایی مانند AERMOD، CALPUFF، یا CMAQ برای شبیه‌سازی انتشار آلاینده‌ها از منابع ثابت (مانند کارخانه‌ها) و متحرک (مانند وسایل نقلیه). پیش‌بینی کیفیت هوا (Air Quality Forecasting) توسعه مدل‌های پیش‌بینی کیفیت هوا با استفاده از داده‌های هواشناسی و انتشار آلاینده‌ها. بررسی پراکنش آلاینده‌ها (Dispersion Analysis) تحلیل نحوه پراکنش آلاینده‌ها در جو و شناسایی مناطق تحت تأثیر. مدل‌سازی تأثیر تغییرات اقلیمی بر کیفیت هوا بررسی تأثیر تغییرات اقلیمی بر غلظت آلاینده‌ها و کیفیت هوا در آینده. استفاده از داده‌های ماهواره‌ای برای مدل‌سازی آلودگی هوا ترکیب داده‌های ماهواره‌ای (مانند MODIS یا Sentinel-5P) با مدل‌های زمینی برای بهبود دقت مدل‌سازی. تحلیل منابع آلودگی هوا (Source Apportionment) شناسایی سهم منابع مختلف (مانند ترافیک، صنعت، و منابع طبیعی) در آلودگی هوا. مدل‌سازی تأثیر آلودگی هوا بر سلامت انسان بررسی ارتباط بین غلظت آلاینده‌ها و بیماری‌های تنفسی یا قلبی-عروقی. شبیه‌سازی سناریوهای کاهش آلودگی هوا ارزیابی تأثیر سیاست‌ها و اقدامات کاهش آلودگی (مانند محدودیت ترافیک یا استفاده از انرژی‌های پاک). مدل‌سازی آلودگی هوا در محیط‌های شهری و صنعتی تمرکز بر مناطق شهری یا صنعتی برای شناسایی نقاط بحرانی و ارائه راه‌حل‌های مدیریتی. ترکیب داده‌های ایستگاه‌های زمینی با داده‌های ماهواره‌ای برای بهبود دقت مدل‌ها. ارزیابی خطر و ریسک (Risk Assessment) ارزیابی خطر سلامت (Health Risk Assessment) بررسی تأثیر آلاینده‌های هوا بر سلامت انسان با استفاده از شاخص‌هایی مانند شاخص کیفیت هوا (AQI) و مدل‌های دوز-پاسخ. ارزیابی ریسک محیطی (Environmental Risk Assessment) تحلیل تأثیر آلودگی هوا بر اکوسیستم‌ها، منابع آب، و خاک. شناسایی مناطق پرخطر (Hotspot Identification) استفاده از تحلیل‌های مکانی برای شناسایی مناطق با غلظت بالای آلاینده‌ها و ریسک سلامت. ارزیابی ریسک جمعیتی (Population Risk Assessment) بررسی تأثیر آلودگی هوا بر گروه‌های حساس مانند کودکان، سالمندان، و افراد مبتلا به بیماری‌های مزمن. مدل‌سازی ریسک سرطان‌زایی (Cancer Risk Modeling) ارزیابی ریسک سرطان‌زایی ناشی از مواجهه با آلاینده‌های خطرناک مانند بنزن یا ذرات معلق. تحلیل عدم قطعیت در ارزیابی ریسک (Uncertainty Analysis) بررسی عدم قطعیت در داده‌ها و مدل‌ها برای بهبود دقت ارزیابی‌های ریسک. ارزیابی ریسک اقتصادی (Economic Risk Assessment) تحلیل هزینه‌های اقتصادی ناشی از آلودگی هوا، مانند هزینه‌های درمانی و کاهش بهره‌وری. ارزیابی ریسک بلایای طبیعی مرتبط با آلودگی هوا بررسی تأثیر بلایای طبیعی (مانند آتش‌سوزی‌های جنگلی یا طوفان‌های گردوغبار) بر کیفیت هوا و سلامت انسان. مدل‌سازی ریسک تجمعی (Cumulative Risk Assessment) بررسی تأثیر تجمعی مواجهه با چندین آلاینده به طور همزمان. ارائه راه‌حل‌های کاهش ریسک (Risk Mitigation Strategies) طراحی و پیشنهاد اقدامات مدیریتی برای کاهش ریسک‌های ناشی از آلودگی هوا. اپیدمیولوژی و سنجش از دور و GIS پایش بیماری‌های واگیردار با استفاده از داده‌های ماهواره‌ای استفاده از تصاویر ماهواره‌ای برای ردیابی عوامل محیطی مؤثر در شیوع بیماری‌ها (مانند دما، رطوبت، و پوشش گیاهی). پیش‌بینی شیوع بیماری‌های منتقله توسط ناقلین (Vector-Borne Diseases) تحلیل داده‌های ماهواره‌ای برای پیش‌بینی شیوع بیماری‌هایی مانند مالاریا، تب دنگی، و زیکا. بررسی تأثیر تغییرات اقلیمی بر الگوهای بیماری استفاده از داده‌های سنجش از دور برای بررسی تأثیر تغییرات دما و بارش بر شیوع بیماری‌ها. شناسایی مناطق پرخطر برای شیوع بیماری‌ها ترکیب داده‌های ماهواره‌ای با داده‌های اپیدمیولوژیک برای شناسایی مناطق با ریسک بالا. تحلیل مکانی-زمانی شیوع بیماری‌ها استفاده از GIS برای بررسی الگوهای مکانی و زمانی شیوع بیماری‌ها. شناسایی کانون‌های بیماری (Disease Hotspots) تحلیل داده‌های مکانی برای شناسایی مناطق با شیوع بالای بیماری. مدل‌سازی پراکنش بیماری‌ها استفاده از ابزارهای GIS برای شبیه‌سازی نحوه گسترش بیماری‌ها در مناطق مختلف. ارزیابی دسترسی به خدمات بهداشتی تحلیل مکانی مراکز بهداشتی و تعیین مناطق محروم. برنامه‌ریزی برای واکسیناسیون و مداخلات بهداشتی استفاده از GIS برای اولویت‌بندی مناطق نیازمند مداخله. تحلیل داده‌های بزرگ سلامت (Big Health Data Analytics) استفاده از داده‌های بزرگ برای شناسایی الگوهای بیماری و عوامل خطر. پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها با استفاده از یادگیری ماشین توسعه مدل‌های پیش‌بینی شیوع بیماری با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین. پایش بلادرنگ بیماری‌ها (Real-Time Disease Surveillance) استفاده از داده‌های بلادرنگ (مانند داده‌های شبکه‌های اجتماعی یا جستجوهای اینترنتی) برای ردیابی شیوع بیماری. تحلیل داده‌های ژنومی و اپیدمیولوژیک ترکیب داده‌های ژنومی با داده‌های اپیدمیولوژیک برای بررسی شیوع سویه‌های جدید بیماری. پایش تغییرات محیطی مؤثر بر سلامت استفاده از تصاویر ماهواره‌ای و GIS برای بررسی تغییرات پوشش زمین، کیفیت آب، و آلودگی هوا. تحلیل تأثیر بلایای طبیعی بر سلامت بررسی تأثیر سیل، زلزله، یا طوفان‌ها بر شیوع بیماری‌ها و دسترسی به خدمات بهداشتی. مدل‌سازی تأثیر عوامل محیطی بر سلامت ترکیب داده‌های سنجش از دور و GIS برای مدل‌سازی تأثیر عوامل محیطی (مانند آلودگی هوا) بر سلامت.