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——“.....而这两类的函数分布幅度设置不当所致，可以经过多次试验设定合适的值。结束语面向对象的分类方法，由于是对对象的操作，能够较好的克服同物异谱异物同谱等对分类的影响，在分娄精度上优于传统的基于像元的分类方法。面影像对象，可以在窗口中看到该对象所选特征的特征值。对于每类，多选几个有代表性的对象，记下该对象所选特征的阈值范围。湖泊和河流的的范围基本都在到之间，河流的亮度值范围定为，湖泊的亮基于目标的水体信息提取研究原稿.盖面积较大，分割尺度采用能较好的把水体分割出来，除分割尺度外，还需设置形状指数和紧凑度指数来保证分割结果不会太破碎。在清晰分割出水体的同时，要使背景目标与水体目标形状差异尽可能的大。经过多次尝试，最终将形状指数设为，紧凑度指数设置值范围上有相互重叠的范围，而这两类的函数分布幅度设置不当所致，可以经过多次试验设定合适的值。结束语面向对象的分类方法......”。

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——“.....需要反复试验，因此选择科学合理的分割方法是关键的步骤。根据先验知识，选择适合的特征建立有效的知识库。也是本文的研究重点所在。参考文献孙雅荣城市绿地信息提取及空间质量分析向对象方法的关键是图像分割，但是没有个统的标准来确定分割阈值，需要反复试验，因此选择科学合理的分割方法是关键的步骤。根据先验知识，选择适合的特征建立有效的知识库。也是本文的研究重点所在。参考文献孙雅荣城市绿地信息提取及空间质量分析度值范围为。根据范围的分布，可以调整函数斜率图，以使影像分类更精确。隶属度函数分类结果如下图所示，其中红色代表湖泊，蓝色表示河流，未被分类的属于非水体。从结果图上可以看出，有些湖泊被分成了河流，可能是因为河流和湖泊在亮度值和算符组合起来进行类赋值的计算。隶属度函数提供了组合不同维数不同范围值的可能性。隶属度函数可以利用对象特征和类间相关特征精确定义对象属于类的标准......”。

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——“.....可以调整函数斜率图，以使影像分类更精确。隶属度函数分类结果如下图所示，其中红色代表湖泊，蓝色表示河流，未被分类的属于非水体。从结果图上可以看出，有些湖泊被分成了河流，可能是因为河流和湖泊在亮度值和标的水体信息提取研究原稿。多尺度分割多尺度分割采用自下而上的方法对影像进行分割。在分割前需要确定影响异质性最小的两种因子光谱因子与形状因子，其中形状因子包括光滑度异质性紧密度异质性。多尺度影像分割就是对影像中目标设立个特定的阈分割准则，将光谱信息类似的相邻像元合并，组成个有意义的对象。进行多尺度分割后，不同类别的地物即可以实现在不同尺度层的信息提取。实验与结果分析数据预处理数据预处理主要是运用软件进行多光谱影像和全色影像的配准，将不同路水体植被等的知识，可构建出用于提取水体的知识库。归化水体指数通过水体的最强与最弱反射波段进行比值运算，扩大水体与其他地物之前的差异......”。

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——“.....可以经过多次试验设定合适的值。结束语面向对象的分类方法，由于是对对象的操作，能够较好的克服同物异谱异物同谱等对分类的影响，在分娄精度上优于传统的基于像元的分类方法。面上海华东师范大学，苏簪铀等基于面向对象分类技术的景观信息提取研究遥感信息，林先成，李永树面向对象的成都平原高分辨率遥感影像分类研究西南交通大学学报，。构建水体提取知识库知识库是多种特征的集合，选择合适的特征表达式能较好地模拟道度值范围为。根据范围的分布，可以调整函数斜率图，以使影像分类更精确。隶属度函数分类结果如下图所示，其中红色代表湖泊，蓝色表示河流，未被分类的属于非水体。从结果图上可以看出，有些湖泊被分成了河流，可能是因为河流和湖泊在亮度值和值范围上有相互重叠的范围，而这两类的函数分布幅度设置不当所致，可以经过多次试验设定合适的值。结束语面向对象的分类方法，由于是对对象的操作......”。

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——“.....这些值可以通过逻辑运算值，根据影像中目标地物的色彩形状纹理等特征，建立相应的分割准则，将光谱信息类似的相邻像元合并，组成个有意义的对象。进行多尺度分割后，不同类别的地物即可以实现在不同尺度层的信息提取。构建水体提取知识库知识库是多种特征的集合，选择合适刻不同传感器或者不同角度获取的遥感数据变换采样到统的参考坐标系下，实现同名地物影像像素的对应。以全色波段图像为参照，通过选取两幅图像对应的明显地物点，采用多项式法对多光谱图像进行校正。多项式的次数为，需要个控制点，个检查点。基于目自下而上的方法对影像进行分割。在分割前需要确定影响异质性最小的两种因子光谱因子与形状因子，其中形状因子包括光滑度异质性紧密度异质性。多尺度影像分割就是对影像中目标设立个特定的阈值，根据影像中目标地物的色彩形状纹理等特征，建立相应的基于目标的水体信息提取研究原稿.值范围上有相互重叠的范围......”。

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。——“.....影像分割在多尺度影像分割过程中要达到满意的分割结果，分割参数的选定很重要，直接影响分类精度。武汉水体覆上海华东师范大学，苏簪铀等基于面向对象分类技术的景观信息提取研究遥感信息，林先成，李永树面向对象的成都平原高分辨率遥感影像分类研究西南交通大学学报，。影像分割在多尺度影像分割过程中要达到满意的分割结果，分割参数的选定很重要，直接路水体植被等的知识，可构建出用于提取水体的知识库。归化水体指数通过水体的最强与最弱反射波段进行比值运算，扩大水体与其他地物之前的差异，有效抑制植被信息，从而突出水体信息。基于目标的水体信息提取研究原稿。多尺度分割多尺度分割采用向对象方法的关键是图像分割，但是没有个统的标准来确定分割阈值，需要反复试验，因此选择科学合理的分割方法是关键的步骤。根据先验知识，选择适合的特征建立有效的知识库。也是本文的研究重点所在......”。

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——“.....在分娄精度上优于传统的基于像元的分类方法。个影像对象，可以在窗口中看到该对象所选特征的特征值。对于每类，多选几个有代表性的对象，记下该对象所选特征的阈值范围。湖泊和河流的的范围基本都在到之间，河流的亮度值范围定为，湖泊的向对象方法的关键是图像分割，但是没有个统的标准来确定分割阈值，需要反复试验，因此选择科学合理的分割方法是关键的步骤。根据先验知识，选择适合的特征建立有效的知识库。也是本文的研究重点所在。参考文献孙雅荣城市绿地信息提取及空间质量分析隶属度函数分类精度在本次实验中，采用隶属度函数的方法进行分类。隶属度函数可以精确定义对象属于类的标准，可以利用对象特征和类间相关特征。在评估完形成每个类的每个特征后，会由隶属度函数返回个在和之间的隶属度值。这些值可以通过逻辑运算世界第大河长江及其最长支流汉江横贯市区，是个水覆盖率高的地区，是水体识别和提取的好实验区......”。

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——“.....需要确定各个特征的阈值。在影像上点击符组合起来进行类赋值的计算。隶属度函数提供了组合不同维数不同范围值的可能性。隶属度函数可以利用对象特征和类间相关特征精确定义对象属于类的标准。水体提取利用归化水体指数和亮度来提取河流和湖泊。需要确定各个特征的阈值。在影像上点击个基于目标的水体信息提取研究原稿.值范围上有相互重叠的范围，而这两类的函数分布幅度设置不当所致，可以经过多次试验设定合适的值。结束语面向对象的分类方法，由于是对对象的操作，能够较好的克服同物异谱异物同谱等对分类的影响，在分娄精度上优于传统的基于像元的分类方法。面的特征表达式能较好地模拟道路水体植被等的知识，可构建出用于提取水体的知识库。归化水体指数通过水体的最强与最弱反射波段进行比值运算，扩大水体与其他地物之前的差异，有效抑制植被信息，从而突出水体信息。基于目标的水体信息提取研究原稿度值范围为......”。

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——“.....能够较好的克服同物异谱异物同谱等对分类的影响，在分娄精度上优于传统的基于像元的分类方法。面指数设为，紧凑度指数设置为。而水资源的研究离不开对水体的准确提取。本文利用遥感图像采用基于目标的方法，利用软件，实现水体信息的自动提取。实验区数据实验区选择武汉，武汉位于江汉平原中部，市内湖泊塘堰众多，。隶属度函数分类精度在本次实验中，采用隶属度函数的方法进行分类。隶属度函数可以精确定义对象属于类的标准，可以利用对象特征和类间相关特征。在评估完形成每个类的每个特征后，会由隶属度函数返回个在和之间的隶属度值。这些值可以通过逻辑运影响分类精度。武汉水体覆盖面积较大，分割尺度采用能较好的把水体分割出来，除分割尺度外，还需设置形状指数和紧凑度指数来保证分割结果不会太破碎。在清晰分割出水体的同时，要使背景目标与水体目标形状差异尽可能的大。经过多次尝试，最终将形状向对象方法的关键是图像分割......”。