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doc 浅谈遥感图像最大似然分类方法的EM改进算法(原稿) ㊣ 精品文档 值得下载

🔯 格式:DOC | ❒ 页数:7 页 | ⭐收藏:0人 | ✔ 可以修改 | @ 版权投诉 | ❤️ 我的浏览 | 上传时间:2022-06-26 22:06

《浅谈遥感图像最大似然分类方法的EM改进算法(原稿)》修改意见稿

1、以下这些语句存在若干问题,包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....该岛山坡上覆盖的植被较多,建筑物大都是观光建筑私家住宅,包括多中地物,草地森林水体道路等。应用到实验中的遥感资料属于数据,遥感图像的大小是行列,遥感图绿地就是指公园。在该区域遥感图像上面随机选取多个训练样本以及测试样本,分别为个个。利用这最大似然方法,合理分类的同时进行规范化实验,测试样本的同时获取测试的整体精准度,即,在分析基于测试误差的矩阵结语总而言之,基于遥感图像最大似然分类方法的改进算法在实际应用中有着重要的现实意义,在具体问题具体分析的基础上科学改进算法,灵活应用方法,优化遥感图像分类各环节的同时控制好偏差,提高分方法可以准确区分香港湾仔地区的港湾水体及其附近的城市,避免将其混为谈,精准识别较小的水库,避免将其当作城市区域。在区分水体以及沙滩方面......”

2、以下这些语句存在多处问题,具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....即,在把握测试的误差矩阵基础上合理分类关于该区域的遥感图像。在对比分析中发现和般方法相比,方法作用下的该区域内各类土地覆盖和实际情况更加吻合。在区分城市以及水体方面,利用最大似然函数参数,获取类别不同的最大似然参数,在遥感图像中以逐点的方式读入未知的样本,利用准则以及判别公式,明确未知样本的属性,在纠正完善的基础上确保遥感图像分类更加科学规范浅谈遥感图像最大似不同土地覆盖的似然函数参数集,再根据最大似然辨别准则,合理划分该区域内土地覆盖类别。随后,借助样的测试样本,进行针对性测试,遥感图像分类中的整体精准度达到,和应用方法之前相比,精准度绿地就是指公园。在该区域遥感图像上面随机选取多个训练样本以及测试样本,分别为个个。利用这最大似然方法......”

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题,包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅,以及内容阐述不够详尽和全面——“.....在优势作用发挥基础上进行合理化计算以及挖掘空间数据融合多源数据等层面。算法实际上就是迭代算法,在处理完整数据的基础上有效解决不完整数据应用中呈现的问题,合理改进算法的同时将这方法巧妙应用到遥感图像分类中。在应用方分布模型作用下最大似然方法的英文简称,经应用到遥感图像监督以及分类中,优势作用体现在多个层面,可以利用密度分布函数解释遥感图像的分类结果,在确定参数的基础上计算简单化等,但遥感图像信息分布复杂离散络等非参数法,参数化密度分布模型作用下的最大似然分类方法更具优势,在遥感图像分类中起到关键性作用。与此同时,随机性复杂化离散等是遥感信息统计分布中呈现的主要特征,直接影响遥感图像分类的精准性,要在应用遥绿地就是指公园。在该区域遥感图像上面随机选取多个训练样本以及测试样本......”

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵,包括语法错误、标点符号使用不规范,句子结构不够顺畅,以及信息传达不充分,需要综合性的修订与完善——“.....结合土地利用图目视解译方法,选取有着类别标号的遥感图像,在控制好图像数量的基础上形成对应的样本数据集,根据遥感图像中地物覆盖分布的难易程度选取没有标号的样本数据,也不具有规律性,在应用中存在定的缺陷,会让分类之后的遥感图像不符合地区实际情况。在此过程中,算法就是在不完整的信息数据中找寻局部的极大似然估计,常被应用到估计混合密度模型参数中,包括提取空间特征感图像最大似然分类方法过程中针对实际情况,对算法进行科学化改进,解决遥感图像分类问题,促使遥感图像分类更加精准,提高各类遥感图像的应用价值。基于遥感图像最大似然分类方法的改进算法是参数化密浅谈遥感图像最大似然分类方法的改进算法原稿分类,提高遥感图像分类效率以及质量浅谈遥感图像最大似然分类方法的改进算法原稿......”

5、以下这些语句存在多种问题,包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅,以及信息传达不够完整详尽——“.....张敏,郝小可,解鹏基于多尺度特征融合的中分辨率遥感场景分类算法河北大学学报自然科学版,谢婉婷,谷伟基于中位数方差估计方法的改进算法浅谈遥感图像最大似然分类方法的改进算法原稿分类,提高遥感图像分类效率以及质量浅谈遥感图像最大似然分类方法的改进算法原稿。类别代号类别名称训练样本的个数测试样本的个数海水体陆地水体城区裸露区城市绿地林地稀疏植被沙滩在没有标以随机选取,形成对应的补充样本数据集,设置不同密度分布作用下需要估计的参数,类别不同的均值向量比例等都包括其中,通常借助有着标号的样本数据集,明确不同参数初始值。随后,在迭代运算的基础上估计类别不同感图像分类中,由于受到遥感信息统计分布影响,要在改进算法的基础上科学运用遥感图像分类方法。因此......”

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进,具体而言:标点符号运用不当,句子结构条理性不足导致流畅度欠佳,存在语法误用情况,且在内容表述上缺乏完整性。——“.....测试样本的同时获取测试的整体精准度,即,在分析基于测试误差的矩阵的遥感图像样本数据集中应用方法,根据定的行列距,在该区域遥感图像上采集对应的样本数据,也可以该区域各类地物的复杂性,针对性采集所需的样本数据,确保其呈现出普遍均匀以及多样的特点,要以改进后的感图像分类中,由于受到遥感信息统计分布影响,要在改进算法的基础上科学运用遥感图像分类方法。因此,本文从不同角度入手探讨了遥感图像最大似然分类方法的改进算法,在优势作用发挥基础上进行合理化计算以及分类结果的精度,促使分类之后的遥感图像更好地应用到地区建设发展中。基于遥感图像最大似然分类方法的改进算法实例探究实验区域以及数据准确以香港岛地区为例,地势陡峭且崎岖,丘陵以及山地特别多,由北向南地形然分类方法的改进算法原稿......”

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题,需改进——“.....获取最大似然方法作用下有着鲜明普遍性特征的图像分类结果。相应地,下表是遥感图像分类中选取训练样本以及测试样本的具体情况。关键词浅谈遥感图像最大似然分类方法改进算法和神经感图像分类中,由于受到遥感信息统计分布影响,要在改进算法的基础上科学运用遥感图像分类方法。因此,本文从不同角度入手探讨了遥感图像最大似然分类方法的改进算法,在优势作用发挥基础上进行合理化计算以及调查该实验区域基础上以土地利用图为切入点,合理划分该区域内的土地覆盖,海水体陆地水体城区裸露地城市绿地林地稀疏植被以及沙滩依次为,建筑工地填海地等都属于裸露地,草地或者灌木为稀疏植被,城渐降低......”

8、以下文段存在较多缺陷,具体而言:语法误用情况较多,标点符号使用不规范,影响文本断句理解;句子结构与表达缺乏流畅性,阅读体验受影响——“.....类别代号类别名称训练样本的个数测试样本的个数海水体陆地水体城区裸露区城市绿地林地稀疏植被沙滩在没有标度量及实证现代商业,夏绥丹数字图像处理技术在遥感图像分类中的应用中国新通信,浅谈遥感图像最大似然分类方法的改进算法原稿。摘要参数化密度分布模型作用下的最大似然方法以及算法常被应用到浅谈遥感图像最大似然分类方法的改进算法原稿渡带,防止混淆沙滩以及浅水滩。在区分裸露地以及沙滩方面,该区域内很多裸露地性质相似度较高,比如,天海区沙滩,利用方法科学纠正该区域内土地覆盖划分浅谈遥感图像最大似然分类方法的改进算法原稿分类,提高遥感图像分类效率以及质量浅谈遥感图像最大似然分类方法的改进算法原稿......”

9、以下这些语句存在多方面瑕疵,具体表现在:语法结构错误频现,标点符号运用失当,句子表达欠流畅,以及信息阐述不够周全,影响了整体的可读性和准确性——“.....准确把握水体沙滩者间的算法为基础,以遥感图像的最大似然分类方法为导向,控制好采集的样本数量,同步提高数据计算的速度以及遥感图像分布的准确性。在此过程中,选取总共选取没有标号的样本数据个,进行合理化迭代计算,分别获取该区域络等非参数法,参数化密度分布模型作用下的最大似然分类方法更具优势,在遥感图像分类中起到关键性作用。与此同时,随机性复杂化离散等是遥感信息统计分布中呈现的主要特征,直接影响遥感图像分类的精准性,要在应用遥绿地就是指公园。在该区域遥感图像上面随机选取多个训练样本以及测试样本,分别为个个。利用这最大似然方法,合理分类的同时进行规范化实验,测试样本的同时获取测试的整体精准度,即,在分析基于测试误差的矩阵分类......”

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