Submit Search
Upload
08 Mosaic Raster Catalog
•
0 likes
•
234 views
Sarit Tiyawongsuwan
Follow
การต่อภาพถ่ายทางอากาศ
Read less
Read more
Education
Report
Share
Report
Share
1 of 26
Download now
Download to read offline
Recommended
Join this session to hear why Smartsheet decided to transition from their entirely SQL-based system to Snowflake and Databricks, and learn how that transition has made an immediate impact on their team, company and customer experience through enabling faster, informed data decisions.
Smartsheet’s Transition to Snowflake and Databricks: The Why and Immediate Im...
Smartsheet’s Transition to Snowflake and Databricks: The Why and Immediate Im...
Databricks
With the world’s supply chain system in crisis, it’s clear that better solutions are needed. Digital twins built on knowledge graph technology allow you to achieve an end-to-end view of the process, supporting real-time monitoring of critical assets.
Optimizing Your Supply Chain with Neo4j
Optimizing Your Supply Chain with Neo4j
Neo4j
Oracle Purchasing – Different types of Receiving Options
Oracle Purchasing – Different types of Receiving Options
Oracle Purchasing – Different types of Receiving Options
Boopathy CS
Neo4j GraphTour Amsterdam 2018 Peter Imbrechts, Co-Founder, Neanex
Neanex - Semantic Construction with Graphs
Neanex - Semantic Construction with Graphs
Neo4j
Oracle Inventory Complete Implementation Setups.
Oracle Inventory Complete Implementation Setups.
Oracle Inventory Complete Implementation Setups.
Muhammad Mansoor Ali
Cots integration
Cots integration
Saransh Garg
Oracle Financials
Introduction to Oracle Financials
Introduction to Oracle Financials
hasan2000
O2C and P2P Cycles in ebs r12
O2 c and p2p cycles
O2 c and p2p cycles
gsriramsunil
Recommended
Join this session to hear why Smartsheet decided to transition from their entirely SQL-based system to Snowflake and Databricks, and learn how that transition has made an immediate impact on their team, company and customer experience through enabling faster, informed data decisions.
Smartsheet’s Transition to Snowflake and Databricks: The Why and Immediate Im...
Smartsheet’s Transition to Snowflake and Databricks: The Why and Immediate Im...
Databricks
With the world’s supply chain system in crisis, it’s clear that better solutions are needed. Digital twins built on knowledge graph technology allow you to achieve an end-to-end view of the process, supporting real-time monitoring of critical assets.
Optimizing Your Supply Chain with Neo4j
Optimizing Your Supply Chain with Neo4j
Neo4j
Oracle Purchasing – Different types of Receiving Options
Oracle Purchasing – Different types of Receiving Options
Oracle Purchasing – Different types of Receiving Options
Boopathy CS
Neo4j GraphTour Amsterdam 2018 Peter Imbrechts, Co-Founder, Neanex
Neanex - Semantic Construction with Graphs
Neanex - Semantic Construction with Graphs
Neo4j
Oracle Inventory Complete Implementation Setups.
Oracle Inventory Complete Implementation Setups.
Oracle Inventory Complete Implementation Setups.
Muhammad Mansoor Ali
Cots integration
Cots integration
Saransh Garg
Oracle Financials
Introduction to Oracle Financials
Introduction to Oracle Financials
hasan2000
O2C and P2P Cycles in ebs r12
O2 c and p2p cycles
O2 c and p2p cycles
gsriramsunil
Rail, Metro and Monorail Networks Industry Trends –Rolling Stock Challenges IBM Maximo Solutions for Metro and Rail Critical Capabilities of Maximo for Transportation Maximo for Transportation 7.5 Features Critical Capabilities of Maximo Asset Configuration Manager (ACM) Maximo Asset Configuration Manager (ACM) 7.5 Features
Asset Management for Rail,Metro and Monorail
Asset Management for Rail,Metro and Monorail
Pravir Kumar Dwivedi
Proposal for the talk on Apache Atlas at Fifth Elephant Conference 2017
Fifth Elephant Apache Atlas Talk
Fifth Elephant Apache Atlas Talk
Vimal Sharma
Explanation of tensorflow object detection, explanation of transfer learning, active learning, test result using actual data. An introduction to the tool that makes it easy to use object detection api is also included. The full version with animations can be found in this link. https://docs.google.com/presentation/d/11EVzICHMw3UbNRRaODxQVT0qhuHrzpMhBCnVZy4FrhI/edit?usp=sharing
Transfer learning, active learning using tensorflow object detection api
Transfer learning, active learning using tensorflow object detection api
설기 김
oracle R12 india localization guide
R12 india localization guide
R12 india localization guide
kingshuk_goswami
Oracle advanced supply chain planning implementation and user...........................................
Oracle advanced supply chain planning implementation and user
Oracle advanced supply chain planning implementation and user
Sairam Laga
O2 c, p2p accounting entries with india localization
O2 c, p2p accounting entries with india localization
Pritesh Mogane
fusion, deep learning, multi-modal, lidar, camera, BEV, frontal view, RPN, early fusion, late fusion, depth, point cloud, rgb, anchoring, transform, mapping, feature, encoder, decoder, detection, tracking, segmentation, Pseudo-LiDAR, stereo
fusion of Camera and lidar for autonomous driving II
fusion of Camera and lidar for autonomous driving II
Yu Huang
Oracle Implementation Sample
Oracle ERP Implementation_Genpact_V7.pptx
Oracle ERP Implementation_Genpact_V7.pptx
AshokKumar705948
Speaker: Ryan McGowan, Data Scientist, Boston Scientific
Modeling Manufacturing With Graph Databases: A Journey Towards a Digital Factory
Modeling Manufacturing With Graph Databases: A Journey Towards a Digital Factory
Neo4j
Oracle Process Manufacturing Setup EBS 12.2
Oracle Process Manufacturing Setup EBS12.2
Oracle Process Manufacturing Setup EBS12.2
Mina Lotfy
ORACLE DICRETE MANUFACTURING
BOM & WIP
BOM & WIP
rajeev s
Oracle Fusion Application
Oracle Fusion Application
Arman Sadat Hossain
Planning
Ascp training manual_v1.2
Ascp training manual_v1.2
Charan Reddy
Available to Promise (ATP)
Available to Promise (ATP)
Shekhar Shukla
Hopsworks is an open-source data platform that can be used to both develop and operate horizontally scalable machine learning pipelines. A key part of our pipelines is the world’s first open-source Feature Store, based on Apache Hive, that acts as a data warehouse for features, providing a natural API between data engineers – who write feature engineering code in Spark (in Scala or Python) – and Data Scientists, who select features from the feature store to generate training/test data for models. In this talk, we will discuss how Databricks Delta solves several of the key challenges in building both feature engineering pipelines that feed our Feature Store and in managing the feature data itself. Firstly, we will show how expectations and schema enforcement in Databricks Delta can be used to provide data validation, ensuring that feature data does not have missing or invalid values that could negatively affect model training. Secondly, time-travel in Databricks Delta can be used to provide version management and experiment reproducability for training/test datasets. That is, given a model, you can re-run the training experiment for that model using the same version of the data that was used to train the model. We will also discuss the next steps needed to take this work to the next level. Finally, we will perform a live demo, showing how Delta can be used in end-to-end ML pipelines using Spark on Hopsworks.
End-to-End Spark/TensorFlow/PyTorch Pipelines with Databricks Delta
End-to-End Spark/TensorFlow/PyTorch Pipelines with Databricks Delta
Databricks
Learn Oracle ASCP and Demantra online. Reach out to info@click4learning.com
Introduction to Oracle ASCP and Demantra
Introduction to Oracle ASCP and Demantra
Click4learning
Looking to design and build a centralized, scalable Feature Store for your Data Science & Machine Learning teams to take advantage of? Come and learn from experts of Provectus and Amazon Web Services (AWS) how to! Feature Store is a key component of the ML stack and data infrastructure, which enables feature engineering and management. By having a Feature Store, organizations can save massive amounts of resources, innovate faster, and drive ML processes at scale. In this webinar, you will learn how to build a Feature Store with a data mesh pattern and see how to achieve consistency between real-time and training features, to improve reproducibility with time-traveling for data. Agenda - Modern Data Lakes & Modern ML Infrastructure - Existing and Emerging Architectural Shifts - Feature Store: Overview and Reference Architecture - AWS Perspective on Feature Store Intended Audience Technology executives & decision makers, manager-level tech roles, data architects & analysts, data engineers & data scientists, ML practitioners & ML engineers, and developers Presenters - Stepan Pushkarev, Chief Technology Officer, Provectus - Gandhi Raketla, Senior Solutions Architect, AWS - German Osin, Senior Solutions Architect, Provectus Feel free to share this presentation with your colleagues and don't hesitate to reach out to us at info@provectus.com if you have any questions! REQUEST WEBINAR: https://provectus.com/webinar-feature-store-as-data-foundation-for-ml-nov-2020/
Feature Store as a Data Foundation for Machine Learning
Feature Store as a Data Foundation for Machine Learning
Provectus
Oracle EBS ERP user group presentation. Originally presented in April 2013 at the COLLABORATE 13 conference in Denver. Addresses issues with P2P when only the second 'P' is in Oracle EBS. Specifically, integrating Oracle R12 Payables with an Ariba Spend Mgmt. procurement system.
Oracle EBS: P2P with EBS Payables and Non-EBS Procurement
Oracle EBS: P2P with EBS Payables and Non-EBS Procurement
Eric Guether
20894109 te040-i procurement-test-script-on-oracle-iprocurement
20894109 te040-i procurement-test-script-on-oracle-iprocurement
Pietro Prestia
Overview of different Azure Data Services and Cortana Analytics tools needed to build an end-to-end Cloud BI solution in Microsoft Azure
Microsoft Azure BI Solutions in the Cloud
Microsoft Azure BI Solutions in the Cloud
Mark Kromer
Transportation and the Urban Form
Urban-Transport Planning_20221208.pdf
Urban-Transport Planning_20221208.pdf
Sarit Tiyawongsuwan
Land and Real Estate Law
08-09 กฎหมายการผังเมือง.pdf
08-09 กฎหมายการผังเมือง.pdf
Sarit Tiyawongsuwan
More Related Content
What's hot
Rail, Metro and Monorail Networks Industry Trends –Rolling Stock Challenges IBM Maximo Solutions for Metro and Rail Critical Capabilities of Maximo for Transportation Maximo for Transportation 7.5 Features Critical Capabilities of Maximo Asset Configuration Manager (ACM) Maximo Asset Configuration Manager (ACM) 7.5 Features
Asset Management for Rail,Metro and Monorail
Asset Management for Rail,Metro and Monorail
Pravir Kumar Dwivedi
Proposal for the talk on Apache Atlas at Fifth Elephant Conference 2017
Fifth Elephant Apache Atlas Talk
Fifth Elephant Apache Atlas Talk
Vimal Sharma
Explanation of tensorflow object detection, explanation of transfer learning, active learning, test result using actual data. An introduction to the tool that makes it easy to use object detection api is also included. The full version with animations can be found in this link. https://docs.google.com/presentation/d/11EVzICHMw3UbNRRaODxQVT0qhuHrzpMhBCnVZy4FrhI/edit?usp=sharing
Transfer learning, active learning using tensorflow object detection api
Transfer learning, active learning using tensorflow object detection api
설기 김
oracle R12 india localization guide
R12 india localization guide
R12 india localization guide
kingshuk_goswami
Oracle advanced supply chain planning implementation and user...........................................
Oracle advanced supply chain planning implementation and user
Oracle advanced supply chain planning implementation and user
Sairam Laga
O2 c, p2p accounting entries with india localization
O2 c, p2p accounting entries with india localization
Pritesh Mogane
fusion, deep learning, multi-modal, lidar, camera, BEV, frontal view, RPN, early fusion, late fusion, depth, point cloud, rgb, anchoring, transform, mapping, feature, encoder, decoder, detection, tracking, segmentation, Pseudo-LiDAR, stereo
fusion of Camera and lidar for autonomous driving II
fusion of Camera and lidar for autonomous driving II
Yu Huang
Oracle Implementation Sample
Oracle ERP Implementation_Genpact_V7.pptx
Oracle ERP Implementation_Genpact_V7.pptx
AshokKumar705948
Speaker: Ryan McGowan, Data Scientist, Boston Scientific
Modeling Manufacturing With Graph Databases: A Journey Towards a Digital Factory
Modeling Manufacturing With Graph Databases: A Journey Towards a Digital Factory
Neo4j
Oracle Process Manufacturing Setup EBS 12.2
Oracle Process Manufacturing Setup EBS12.2
Oracle Process Manufacturing Setup EBS12.2
Mina Lotfy
ORACLE DICRETE MANUFACTURING
BOM & WIP
BOM & WIP
rajeev s
Oracle Fusion Application
Oracle Fusion Application
Arman Sadat Hossain
Planning
Ascp training manual_v1.2
Ascp training manual_v1.2
Charan Reddy
Available to Promise (ATP)
Available to Promise (ATP)
Shekhar Shukla
Hopsworks is an open-source data platform that can be used to both develop and operate horizontally scalable machine learning pipelines. A key part of our pipelines is the world’s first open-source Feature Store, based on Apache Hive, that acts as a data warehouse for features, providing a natural API between data engineers – who write feature engineering code in Spark (in Scala or Python) – and Data Scientists, who select features from the feature store to generate training/test data for models. In this talk, we will discuss how Databricks Delta solves several of the key challenges in building both feature engineering pipelines that feed our Feature Store and in managing the feature data itself. Firstly, we will show how expectations and schema enforcement in Databricks Delta can be used to provide data validation, ensuring that feature data does not have missing or invalid values that could negatively affect model training. Secondly, time-travel in Databricks Delta can be used to provide version management and experiment reproducability for training/test datasets. That is, given a model, you can re-run the training experiment for that model using the same version of the data that was used to train the model. We will also discuss the next steps needed to take this work to the next level. Finally, we will perform a live demo, showing how Delta can be used in end-to-end ML pipelines using Spark on Hopsworks.
End-to-End Spark/TensorFlow/PyTorch Pipelines with Databricks Delta
End-to-End Spark/TensorFlow/PyTorch Pipelines with Databricks Delta
Databricks
Learn Oracle ASCP and Demantra online. Reach out to info@click4learning.com
Introduction to Oracle ASCP and Demantra
Introduction to Oracle ASCP and Demantra
Click4learning
Looking to design and build a centralized, scalable Feature Store for your Data Science & Machine Learning teams to take advantage of? Come and learn from experts of Provectus and Amazon Web Services (AWS) how to! Feature Store is a key component of the ML stack and data infrastructure, which enables feature engineering and management. By having a Feature Store, organizations can save massive amounts of resources, innovate faster, and drive ML processes at scale. In this webinar, you will learn how to build a Feature Store with a data mesh pattern and see how to achieve consistency between real-time and training features, to improve reproducibility with time-traveling for data. Agenda - Modern Data Lakes & Modern ML Infrastructure - Existing and Emerging Architectural Shifts - Feature Store: Overview and Reference Architecture - AWS Perspective on Feature Store Intended Audience Technology executives & decision makers, manager-level tech roles, data architects & analysts, data engineers & data scientists, ML practitioners & ML engineers, and developers Presenters - Stepan Pushkarev, Chief Technology Officer, Provectus - Gandhi Raketla, Senior Solutions Architect, AWS - German Osin, Senior Solutions Architect, Provectus Feel free to share this presentation with your colleagues and don't hesitate to reach out to us at info@provectus.com if you have any questions! REQUEST WEBINAR: https://provectus.com/webinar-feature-store-as-data-foundation-for-ml-nov-2020/
Feature Store as a Data Foundation for Machine Learning
Feature Store as a Data Foundation for Machine Learning
Provectus
Oracle EBS ERP user group presentation. Originally presented in April 2013 at the COLLABORATE 13 conference in Denver. Addresses issues with P2P when only the second 'P' is in Oracle EBS. Specifically, integrating Oracle R12 Payables with an Ariba Spend Mgmt. procurement system.
Oracle EBS: P2P with EBS Payables and Non-EBS Procurement
Oracle EBS: P2P with EBS Payables and Non-EBS Procurement
Eric Guether
20894109 te040-i procurement-test-script-on-oracle-iprocurement
20894109 te040-i procurement-test-script-on-oracle-iprocurement
Pietro Prestia
Overview of different Azure Data Services and Cortana Analytics tools needed to build an end-to-end Cloud BI solution in Microsoft Azure
Microsoft Azure BI Solutions in the Cloud
Microsoft Azure BI Solutions in the Cloud
Mark Kromer
What's hot
(20)
Asset Management for Rail,Metro and Monorail
Asset Management for Rail,Metro and Monorail
Fifth Elephant Apache Atlas Talk
Fifth Elephant Apache Atlas Talk
Transfer learning, active learning using tensorflow object detection api
Transfer learning, active learning using tensorflow object detection api
R12 india localization guide
R12 india localization guide
Oracle advanced supply chain planning implementation and user
Oracle advanced supply chain planning implementation and user
O2 c, p2p accounting entries with india localization
O2 c, p2p accounting entries with india localization
fusion of Camera and lidar for autonomous driving II
fusion of Camera and lidar for autonomous driving II
Oracle ERP Implementation_Genpact_V7.pptx
Oracle ERP Implementation_Genpact_V7.pptx
Modeling Manufacturing With Graph Databases: A Journey Towards a Digital Factory
Modeling Manufacturing With Graph Databases: A Journey Towards a Digital Factory
Oracle Process Manufacturing Setup EBS12.2
Oracle Process Manufacturing Setup EBS12.2
BOM & WIP
BOM & WIP
Oracle Fusion Application
Oracle Fusion Application
Ascp training manual_v1.2
Ascp training manual_v1.2
Available to Promise (ATP)
Available to Promise (ATP)
End-to-End Spark/TensorFlow/PyTorch Pipelines with Databricks Delta
End-to-End Spark/TensorFlow/PyTorch Pipelines with Databricks Delta
Introduction to Oracle ASCP and Demantra
Introduction to Oracle ASCP and Demantra
Feature Store as a Data Foundation for Machine Learning
Feature Store as a Data Foundation for Machine Learning
Oracle EBS: P2P with EBS Payables and Non-EBS Procurement
Oracle EBS: P2P with EBS Payables and Non-EBS Procurement
20894109 te040-i procurement-test-script-on-oracle-iprocurement
20894109 te040-i procurement-test-script-on-oracle-iprocurement
Microsoft Azure BI Solutions in the Cloud
Microsoft Azure BI Solutions in the Cloud
More from Sarit Tiyawongsuwan
Transportation and the Urban Form
Urban-Transport Planning_20221208.pdf
Urban-Transport Planning_20221208.pdf
Sarit Tiyawongsuwan
Land and Real Estate Law
08-09 กฎหมายการผังเมือง.pdf
08-09 กฎหมายการผังเมือง.pdf
Sarit Tiyawongsuwan
Land and Real Estate Law
06-07 กฎหมายว่าด้วยจัดรูปที่ดินเพื่อการพัฒนาพื้นที่.pdf
06-07 กฎหมายว่าด้วยจัดรูปที่ดินเพื่อการพัฒนาพื้นที่.pdf
Sarit Tiyawongsuwan
Land and Real Estate Law
04-05 พรบ การจัดสรรที่ดิน.pdf
04-05 พรบ การจัดสรรที่ดิน.pdf
Sarit Tiyawongsuwan
Land and Real Estate Law
03 ภาพรวมและลำดับศักดิ์กฎหมาย.pdf
03 ภาพรวมและลำดับศักดิ์กฎหมาย.pdf
Sarit Tiyawongsuwan
Land and Real Estate Law
02 ภาพรวมและลำดับศักดิ์กฎหมาย 20191113.pdf
02 ภาพรวมและลำดับศักดิ์กฎหมาย 20191113.pdf
Sarit Tiyawongsuwan
โครงการศึกษาพัฒนาเมือง กับระบบโครงสร้างพื้นฐานด้านคมนาคมขนส่ง (สำนักงานนโยบายและแผนการขนส่งและจราจร)
แผนแม่บท TOD ประเทศไทย (2563).pdf
แผนแม่บท TOD ประเทศไทย (2563).pdf
Sarit Tiyawongsuwan
สถาบันระบบรางแห่งมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลอีสาน
หลักสูตรการจัดการบัณฑิต สาขาวิชานวัตกรรมการพัฒนาเมืองและพื้นที่รอบสถานีขนส่งม...
หลักสูตรการจัดการบัณฑิต สาขาวิชานวัตกรรมการพัฒนาเมืองและพื้นที่รอบสถานีขนส่งม...
Sarit Tiyawongsuwan
.
คู่มือการใช้แอพพลิเคชันธนาคารขยะรีไซเคิลอัจฉริยะ
คู่มือการใช้แอพพลิเคชันธนาคารขยะรีไซเคิลอัจฉริยะ
Sarit Tiyawongsuwan
.
เมืองอัจฉริยะกับการขับเคลื่อนเศรษฐกิจ
เมืองอัจฉริยะกับการขับเคลื่อนเศรษฐกิจ
Sarit Tiyawongsuwan
.
กระบวนการเป็นเมืองอัจฉริยะ กรณีศึกษาด้านสิ่งแวดล้อมอัจฉริยะ ประเด็นขยะเหลือศูนย์
กระบวนการเป็นเมืองอัจฉริยะ กรณีศึกษาด้านสิ่งแวดล้อมอัจฉริยะ ประเด็นขยะเหลือศูนย์
Sarit Tiyawongsuwan
.
กระบวนการวางแผนแบบมีส่วนร่วมในการพัฒนาเมืองอัจฉริยะ
กระบวนการวางแผนแบบมีส่วนร่วมในการพัฒนาเมืองอัจฉริยะ
Sarit Tiyawongsuwan
'
ระบบแพลตฟอร์มข้อมูลเมืองเพื่อพัฒนาเมืองอัจฉริยะ
ระบบแพลตฟอร์มข้อมูลเมืองเพื่อพัฒนาเมืองอัจฉริยะ
Sarit Tiyawongsuwan
'
ระบบขยะเหลือศูนย์และถังธนาคารขยะรีไซเคิลอัจฉริยะ
ระบบขยะเหลือศูนย์และถังธนาคารขยะรีไซเคิลอัจฉริยะ
Sarit Tiyawongsuwan
.
01 กลไกระบบสารสนเทศเพื่อการพัฒนาเมืองอัจฉริยะ
01 กลไกระบบสารสนเทศเพื่อการพัฒนาเมืองอัจฉริยะ
Sarit Tiyawongsuwan
บรรยายให้กับกลุ่มผู้บริหารท้องถิ่นจังหวัดนครราชสีมา ทั้ง 32 อำเภอ จังหวัดนครราชสีมา ช่วงเดือนตุลาคม พ.ศ.2564
Smart city กับการขับเคลื่อนเศรษฐกิจ
Smart city กับการขับเคลื่อนเศรษฐกิจ
Sarit Tiyawongsuwan
Case Study in Thailand
CHIANG RAI ZERO WASTE
CHIANG RAI ZERO WASTE
Sarit Tiyawongsuwan
ขยะมูลฝอย เป็นมลพิษที่ก่อให้เกิดผลกระทบต่อประชาชนและสิ่งแวดล้อมทั้ง ทางตรงและทางอ้อม เป็นเรื่องเร่งด่วนที่ทุกคนต้องร่วมมือร่วมใจกันจัดการโดยการลด คัดแยกและนำขยะมูลฝอยกลับมาใช้ประโยชน์ให้มากที่สุด โดยเริ่มจากระดับครัวเรือน ขยายออกไปสู่ชุมชน และองค์กรต่างๆ อันจะส่งผลให้ปริมาณขยะมูลฝอยลดลงในภาพรวม ของประเทศ อีกทั้งยังเป็นการใช้ทรัพยากรที่มีอยู่ให้คุ้มค่าและเกิดประโยชน์มากที่สุด คู่มือฉบับนี้ประกอบด้วยแนวทางเกี่ยวกับการลดปริมาณขยะมูลฝอย ณ แหล่งกำเนิด การคัดแยกมูลฝอยเพื่อให้ขายได้ในราคาดีการใช้ประโยชน์ขยะมูลฝอยในระดับครัวเรือน และชุมชน รวมทั้งตัวอย่างกิจกรรมลด คัดแยกและใช้ประโยชน์ขยะมูลฝอย ซึ่งครัวเรือน และชุมชนสามารถดำเนินการได้ในท้องถิ่นของตัวเอง
คู่มือแนวทางการลดคัดแยก และใช้ประโยชน์ขยะมูลฝอย
คู่มือแนวทางการลดคัดแยก และใช้ประโยชน์ขยะมูลฝอย
Sarit Tiyawongsuwan
การวิเคราะห์และประมวลผลแบบสอบถามสุนทรียภาพภูมิทัศน์เมือง
06 Questionnaire Analysis
06 Questionnaire Analysis
Sarit Tiyawongsuwan
การวัดคุณค่าสุนทรียภาพภูมิทัศน์เมืองด้วยแบบสอบถาม
05 Questionnaire for Aesthetics Evaluation
05 Questionnaire for Aesthetics Evaluation
Sarit Tiyawongsuwan
More from Sarit Tiyawongsuwan
(20)
Urban-Transport Planning_20221208.pdf
Urban-Transport Planning_20221208.pdf
08-09 กฎหมายการผังเมือง.pdf
08-09 กฎหมายการผังเมือง.pdf
06-07 กฎหมายว่าด้วยจัดรูปที่ดินเพื่อการพัฒนาพื้นที่.pdf
06-07 กฎหมายว่าด้วยจัดรูปที่ดินเพื่อการพัฒนาพื้นที่.pdf
04-05 พรบ การจัดสรรที่ดิน.pdf
04-05 พรบ การจัดสรรที่ดิน.pdf
03 ภาพรวมและลำดับศักดิ์กฎหมาย.pdf
03 ภาพรวมและลำดับศักดิ์กฎหมาย.pdf
02 ภาพรวมและลำดับศักดิ์กฎหมาย 20191113.pdf
02 ภาพรวมและลำดับศักดิ์กฎหมาย 20191113.pdf
แผนแม่บท TOD ประเทศไทย (2563).pdf
แผนแม่บท TOD ประเทศไทย (2563).pdf
หลักสูตรการจัดการบัณฑิต สาขาวิชานวัตกรรมการพัฒนาเมืองและพื้นที่รอบสถานีขนส่งม...
หลักสูตรการจัดการบัณฑิต สาขาวิชานวัตกรรมการพัฒนาเมืองและพื้นที่รอบสถานีขนส่งม...
คู่มือการใช้แอพพลิเคชันธนาคารขยะรีไซเคิลอัจฉริยะ
คู่มือการใช้แอพพลิเคชันธนาคารขยะรีไซเคิลอัจฉริยะ
เมืองอัจฉริยะกับการขับเคลื่อนเศรษฐกิจ
เมืองอัจฉริยะกับการขับเคลื่อนเศรษฐกิจ
กระบวนการเป็นเมืองอัจฉริยะ กรณีศึกษาด้านสิ่งแวดล้อมอัจฉริยะ ประเด็นขยะเหลือศูนย์
กระบวนการเป็นเมืองอัจฉริยะ กรณีศึกษาด้านสิ่งแวดล้อมอัจฉริยะ ประเด็นขยะเหลือศูนย์
กระบวนการวางแผนแบบมีส่วนร่วมในการพัฒนาเมืองอัจฉริยะ
กระบวนการวางแผนแบบมีส่วนร่วมในการพัฒนาเมืองอัจฉริยะ
ระบบแพลตฟอร์มข้อมูลเมืองเพื่อพัฒนาเมืองอัจฉริยะ
ระบบแพลตฟอร์มข้อมูลเมืองเพื่อพัฒนาเมืองอัจฉริยะ
ระบบขยะเหลือศูนย์และถังธนาคารขยะรีไซเคิลอัจฉริยะ
ระบบขยะเหลือศูนย์และถังธนาคารขยะรีไซเคิลอัจฉริยะ
01 กลไกระบบสารสนเทศเพื่อการพัฒนาเมืองอัจฉริยะ
01 กลไกระบบสารสนเทศเพื่อการพัฒนาเมืองอัจฉริยะ
Smart city กับการขับเคลื่อนเศรษฐกิจ
Smart city กับการขับเคลื่อนเศรษฐกิจ
CHIANG RAI ZERO WASTE
CHIANG RAI ZERO WASTE
คู่มือแนวทางการลดคัดแยก และใช้ประโยชน์ขยะมูลฝอย
คู่มือแนวทางการลดคัดแยก และใช้ประโยชน์ขยะมูลฝอย
06 Questionnaire Analysis
06 Questionnaire Analysis
05 Questionnaire for Aesthetics Evaluation
05 Questionnaire for Aesthetics Evaluation
08 Mosaic Raster Catalog
1.
Mosaic Raster Catalog Sarit
Tiyawongsuwan (Ph.D)
2.
เปิดโปรแกรม Arc Catalog
3.
สร้าง Database สาหรับการทา
Mosaic Raster Catalog ใน Folder ที่ต้องการ
4.
5.
6.
7.
8.
กาหนดชื่อภาพที่ทา Mosaic กาหนดพิกัด
9.
กาหนดพิกัด Projected Coordinate
Systems > UTM > WGS 1984 > Northern Hemisphere > Zone47N
10.
11.
โปรแกรมจะรายงานผลการสร้างฐานข้อมูล
12.
Double Click เพื่อเข้าไปในฐานข้อมูลที่สร้าง
13.
พบไฟล์งานที่สร้างขึ้น คลิกขวาเพื่อดึงข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียมที่เตรียมต่อภาพ
14.
คลิกเพื่อนาเข้าชุดภาพถ่ายดาวเทียม
15.
16.
17.
โปรแกรมจะรายงานผลการโหลดข้อมูล
18.
เปิดโปรแกรม Arc Map
19.
Drag ฐานข้อมูลจาก Arc
Catalog มาวางช่อง Table of Content ของ Arc Map
20.
คลิกขวาที่ Layer เลือก
Data > Mosaic Raster Catalog…
21.
คลิกเลือกตาแหน่งเก็บภาพ
22.
สร้างแล้วเลือก
23.
กาหนดชื่อภาพ > กาหนดประเภทไฟล์ภาพ
(TIFF file) > Save
24.
โปรแกรมจะถามว่าให้เพิ่มข้อมูลภาพที่ต่อแล้วใน Table of
Content หรือไม่ ให้ตอบ “Yes”
25.
จะได้ข้อมูลภาพต่อเรียบร้อยด้วยเทคนิค Mosaic Raster
26.
ต่อไป เรื่อง การระบุพิกัดภาพดาวเทียมด้วยเทคนิค Georeferencing
Download now