Sirvi Kuupäev , alustades "2018-07-04" järgi

Filtreeri tulemusi aasta või kuu järgi

Nüüd näidatakse 1 - 2 2

Use of local statistics in remote sensing of grasslands and forests
(2018-07-04) Tamm, Tanel; Remm, Kalle, juhendaja; Zālīte, Kārlis, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond
Käesolev doktoritöö analüüsib lokaalstatistikute kasutamist rohumaade ja metsade kaugseires. Töö esimene osa käsitleb rohumaade monitoorimist tehisava-radari (synthetic aperture radar (SAR)) abil ning teine osa metsade kaugseiret kasutades optilisi sensoreid. Analüüsides rohumaade niitmise ja C- laineala tehisava-radari interferomeetrilise koherentsuse seoseid leiti, et selle parameetri kasutamisel on potentsiaali niitmise tuvastamise algoritmide ja rakenduste väljaarendamiseks. Tulemused näitavad, et pärast niitmist on VH ja VV polarisatsiooni 12-päeva interferomeetrilise koherentsuse mediaan väärtused statistiliselt oluliselt kõrgemad võrreldes niitmise eelse olukorraga. Koherentsus on seda kõrgem, mida väiksem on ajaline vahe niitmise ja pärast seda üles võetud esimese interferomeetrilise mõõtmise vahel. Hommikune kaste, sademed, põllutööde teostamine, näiteks külv või kündmine, kõrgelt niitmine ja kiire rohu kasv pärast niitmist vähendavad koherentsust ja raskendavad niitmise sündmuste eristamist. Selleks, et eelpoolnimetatud mõjusid leevendada tuleks tulevikus uurida 6-päeva koherentsuse ja niitmise sündmuste vahelisi seoseid. Käesolevas doktoritöös esitatud tulemused loovad siiski tugeva aluse edasisteks uuringuteks ja arendusteks eesmärgiga võtta C-laineala tehisava-radari andmed niitmise tuvastamisel ka praktikas kasutusele. Lisaks näidati, et ortofotodel põhinevate metsa kaugseire hinnangute andmisel on abi lokaalstatistikute kasutamisest. Analüüsides kaugseire hinnangut riigimetsa takseerandmete (national forest inventory) kohta leiti, et näidistel põhinev järeldamine (case-based reasoning (CBR)) sobib hästi selliste kaugseire ülesannete empiirilisteks lahendusteks, kus sisendandmetena on kasutatavad väga paljud erinevad andmeallikad. Leiti, et klasteranalüüsi saab kasutada kaugseire tunnuste eelvaliku meetodina. Võrreldes erinevaid tekstuuri statistikuid näidati, et lokaalselt arvutatud keskväärtus on kõige väärtuslikum tunnus. Järeldati, et nii statistiliste kui ka struktuursete lokaalstatistikute kasutamisega saab lisada pikslipõhistele kaugseire hinnangutele olulist andmestikku.
Interdisciplinary team based pastoral care model for Estonian healthcare institutions
(2018-07-04) Meel, Liidia; Lehtsaar, Tõnu, juhendaja; Tartu Ülikool. Humanitaarteaduste ja kunstide valdkond
Käesoleva doktoritöö teema on interdistsiplinaarne meeskonnapõhine hingehoid ja selle rakendatavus Eesti tervishoiuasutustes. Uurimistöö on keskendunud teenusearendusele ning kasutab interdistsiplinaarset lähenemist hingehoiule. Doktoritöö sisuks on: a) interdistsiplinaarse meeskonnapõhise hingehoiu mudeli loomine Eesti tervishoiuasutuste jaoks, b) loodud mudeli täpsustamine Eesti haiglates töötavatelt tervishoispetsialistidelt võetud intervjuude põhjal. Hingehoiu pakkumine Eesti tervishoiuasutustes on ebaühtlane – hingehoidjad on kaasatud mõnes Eesti haiglas, kus nad kuuluvad kas palliatiivravi üksusesse, kliiniku või osakonna koosseisu või külastavad haiglat mittekoosseisulisena. Enamus Eesti haiglatest ei paku ametlikult hingehoiuteenust. Hingehoiu interdistsiplinaarne kaasamine Eesti tervishoiuasutuste töös on tihti küsitav ka juhul, kui asutuses on hingehoid patsientidele võimaldatud: a) juhul kui hingehoidja on kutsutud väljast (ei ole koosseisuline); b) juhul kui koosseisuline hingehoidja tajub end pigem individuaalse töötajana. Käesolevas töös loodud interdistsiplinaarse meeskonnapõhise hingehoiu mudel on mõeldud: a) hingehoiu interdistsiplinaarseks rakendamiseks tervishoiuasutustes, kus plaanitakse hingehoidja kaasamist koosseisulisena; b) interdistsiplinaarse koostöö tõhustamiseks hingehoiu pakkumisel neis tervishoiuasutustes, kus hingehoidjad juba koosseisulistena kollektiivi kuuluvad. Mudel pakub nii paindlikkust, mis võimaldab arvestada erinevustega asutuste ja osakondade vahel, kui ka konkreetseid soovitusi, mis põhinevad patsientide erinevaid vajadusi käsitleval teoreetilisel taustal ning praktiseerivate tervishoiutöötajatega teostatud intervjuudel. Interdistsiplinaarse meeskonnapõhise hingehoiu eestikeelne mudel on esitatud kokkuvõtvas tabelis doktoritöö lisas IV. Mudel ei ole mõeldud jägaks raamistikus, vaid seda või kohandada vastavalt asutuse või osakonna eripäradele.