ADA :: Geograafia osakonna magistritööd – Master's theses sirvimine Pealkiri järgi

Kirje

3D City Modeling based on OpenStreetMap data and Blender

(Tartu Ülikool, 2022) Berghout, Rachid; Aunap, Raivo; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond

Kirje

A GIS-based multi-criteria evaluation of the wind energy potential of Kherson and Zaporizhzhia oblasts of Ukraine

(Tartu Ülikool, 2020) Dmytrenko, Denys; Kull, Ain; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond

Kirje

Aastaaegade ja helitausta mõju emotsioonide tekkele tänavaruumis: pildipõhine eksperiment

(Tartu Ülikool, 2024) Saar, Mairit; Poom, Age, juhendaja; Kreegipuu, Kairi, juhendaja; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond

Linnaruum ja sealne keskkond on motiveerivad tegurid, et üha rohkem autostuvas ühiskonnas valitaks isikliku sõiduauto asemel kestlikke liikumisviise. Käesoleva töö käigus analüüsitakse, kuidas mõjutavad tänavaruumi haljastus, sesoonsus, helitaust ja sotsiaalsed tunnused inimeste emotsioone audiovisuaalse laborikatse tingimustes ning kas inimeste enda deklareeritud hinnang enesetundele ühtib nende katse käigus mõõdetud mikroemotsioonidega. Tulemustest selgub, et linnuhelid ja suvel jäädvustatud pildid mõjutavad inimeste enesetunnet positiivsemalt. Enesetunde hinnangut ja mikroemotsioonide teket mõjutas eelkõige osalejate vanus, kus nooremad vastajad hindavad enesetunnet negatiivsemalt ja nende õnnelikkuse mikroemotsiooni teke on madalam.

Kirje

Agroturismi hetkeseis, takistused ja perspektiiv Eesti maaelu arengus

(Tartu Ülikool, 2014-08-07) Veber, Kätlin; Printsmann, Anu, juhendaja; Pae, Taavi, juhendaja; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja tehnoloogiateaduskond

Kirje

Ajalooliste linnapiirkondade elanike naabruskonna tunnetus: Tartu linna Ees-Karlova ja Vana-Tammelinna asumite näide

(Tartu Ülikool, 2016) Ojasoo, Ederi; Kährik, Anneli, juhendaja; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja tehnoloogiateaduskond

Kirje

Akulturatsiooni mõjutavad tegurid Eesti immigrantrahvastiku näitel

(Tartu Ülikool, 2013) Leppik, Marianne; Leetmaa, Kadri, juhendaja; Tartu Ülikool. Loodus- ja tehnoloogiateaduskond; Tartu Ülikool. Geograafia osakond

Kirje

Analysing the role of key geographic factors in Israeli - Palestinian conflict

(Tartu Ülikool, 2022) Patel, Smit Rajshekhar; Aunap, Raivo; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond

Kirje

Analyzing the relationships between crime and socio-economic and spatial factors using random forest: a case study of Tallinn

(Tartu Ülikool, 2024) Yu, Cheng-Wei; Uuemaa, Evelyn, juhendaja; Kalm, Kadi, juhendaja; Kmoch, Alexander, juhendaja; Zalite, Janis, juhendaja; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond

The spatial factors of crime and its socioeconomic background are important topics in crime research. This study uses a grid framework to represent various spatial, environmental, and socioeconomic factors across Tallinn in 500-meter grids. The study aims to predict the number of crimes in each grid cell through a random forest machine learning model and identify the main contributing factors. Machine learning models do not explain causal relationships between variables but highlight possible correlations, so crime factors need to be discussed within Tallinn's context. Among various types of crime, the factor of commercial locations shows the strongest relationship with the number of crimes. These reflect the concentration of economic activities, assets, and the gathering of people, which are important conditions for crime motivations. Secondly, factors such as the number of renters and the population with low socioeconomic status are associated with the number of crimes against public order.

Kirje

Antsülusjärve ja Litoriinamere paleogeograafia Tolkuse-Rannametsa piirkonnas setete ja aerolaserskanneerimise kõrgusandmete alusel

(Tartu Ülikool, 2014-08-07) Habicht, Hando-Laur; Aunap, Raivo, juhendaja; Rosentau, Alar, juhendaja; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja tehnoloogiateaduskond

Kirje

Assessing cultural ecosystem services of coastal areas in Estonia through social media-based data

(Tartu Ülikool, 2022) Bilich, Valeriya Mikhaylovna; Uuemaa, Evelyn; Karasov, Oleksandr; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond

Kirje

Assessing the effect of spatial input data quality on the SWAT model’s sensitivity in the Porijõgi catchment

(Tartu Ülikool, 2021) Sepehrar, Mahdiyeh; Uuemaa, Evelyn; Kmoch, Alexander; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond

Kirje

Asukoha ja lojaalsuse mõju ostukoha valikule: Veeriku Selveri juhtumiuuring

(Tartu Ülikool, 2017) Kesküla, Kristin; Mooses, Veronika; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond

Kirje

Bike share use among young people in Tartu: a demographic and spatial analysis

(Tartu Ülikool, 2023) Tutu-Brempong, Winnard Semenyo; Poom, Age; Silm, Siiri; Saidla, Karl Erik Thurber; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond

Kirje

Cause specific death rates and their geographic aspect in Estonia

(Tartu Ülikool, 2021) Kuno, Mika; Uuemaa, Evelyn; Lang, Katrin; Orru, Hans; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond

Kirje

Clustering analysis of spatiotemporal Sentinel-2 data of agricultural parcels in Estonia for damaged crop delineation

(Tartu Ülikool, 2022) Kostiukhin, Anton; Kmoch, Alexander; Tamm, Tanel; Sünter, Indrek; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond

Kirje

Collaborative planning practice in Tallinn, Estonia: the role and viewpoint of neighbourhood associations

(Tartu Ülikool, 2014-08-07) Holvandus, Johanna; Leetmaa, Kadri, juhendaja; University of Tartu. Department of Geography; University of Tartu. Faculty of Science and Technology

Kirje

Compare the performance of applying Machine Learning concepts to landcover classification models using very high-resolution UAV data

(Tartu Ülikool, 2021) Barekaty, Marjansadat; Sepp, Edgar; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond

Kirje

Comparing activity-space based segregation methods: a study with GPS data

(Tartu Ülikool, 2020) Ortiz Gavela, Eliana Solange; Silm, Siiri; Mooses, Veronika; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond

Kirje

Comparing raster visualization techniques for environmental indices: univariate and bivariate mapping in Estonia

(Tartu Ülikool, 2025) Fang, Wenyi; Kmoch, Alexander, juhendaja; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond

Visualizing environmental data effectively is crucial for understanding ecological patterns and communicating spatial information. This study compares three cartographic visualization techniques for raster data: univariate mapping, bivariate mapping, and value-by-alpha mapping. To achieve this, this research applied Principal Component Analysis (PCA) to five remote sensing indices (NDVI, NDWI, BSI, NDMI, and LST), and visualized the first two principal components (PC1 and PC2) across four diverse landscapes in Estonia. The objective is to assess the strengths and limitations of these methods in representing complex ecological conditions. Univariate maps were created using a GIS-based weighted overlay method, applying PC1 loadings to generate single-variable sustainability maps. Bivariate mapping included standard bivariate maps, corner models emphasizing extreme combinations, and diagonal models highlighting variable interactions. Value-by-alpha maps employed color to encode PC1 and transparency for PC2, enhancing interpretability. At the same time, quantile and equal interval classifications were applied and compared to illustrate their influence on visual contrast and interpretation. Results indicate that univariate maps offer clear, easily interpretable spatial distributions which are suitable for public communication. Bivariate maps effectively display complex ecological states, with the corner model highlighting extremes and the diagonal model emphasizing variable divergence. Value-by-alpha maps selectively highlight critical zones, though their performance depends on transparency settings. Quantile classification enhances contrast but can overemphasize rare values, while equal interval classification maintains a direct representation of data ranges. Ultimately, the choice of classification and visualization method must align with map objectives whether for exploration analysis, public communication, or expert interpretation. The proposed framework advances multivariate environmental visualization by integrating PCA-based dimensionality reduction with tailored cartographic strategies, offering practical guidance for effective ecological communication and decision-making.

Kirje

Comparison of CDR and GPS data for estimating the individual activity space

(Tartu Ülikool, 2020) Choi, JeongHwan; Silm, Siiri; Tartu Ülikool. Geograafia osakond; Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond

Sirvi

Sirvi Geograafia osakonna magistritööd – Master's theses Pealkiri järgi