症状：戴隐形眼镜时总是眨眼睛原因：眼睛干涩：隐形眼镜可能会吸收眼睛中的水分，导致眼睛干涩。这会引起眨眼来增加眼睛的湿润度。隐形眼镜不合适：如果隐形眼镜的尺寸或形状不适合您的眼睛，可能会导致眼睛不适，从而引发眨眼。眼睛过敏：一些人对隐形眼镜的材料过敏，这会导致眼睛发痒、发红和流泪，从而导致眨眼。隐形眼镜护理不当：如果隐形眼镜没有得到适当的清洁和护理，可能会产生细菌或其他微生物，导致眼睛感染，从而引起眨眼。解决方法：保持眼睛湿润：使用人工泪液或其他眼部润滑剂可以帮助缓解眼睛干涩。更换隐形眼镜：如果隐形眼镜不合适，请更换为更合适的眼镜。避免使用隐形眼镜过敏的材料：如果您对某种隐形眼镜材料过敏，请避免使用该材料制成的隐形眼镜。妥善护理隐形眼镜：按照隐形眼镜的护理说明进行清洁和护理，以防止细菌或其他微生物的滋生。咨询眼科医生：如果眨眼症状持续或加重，请咨询眼科医生以确定原因并获得适当的治疗。...

2023-12-21

大月小月口诀大月小月口诀是一句顺口溜，用来记忆每个月的天数。口诀：三十一天一八月，二月二九多一天。四月六月九月十一，其他都是三十天。解释：大月有31天，包括1月、3月、5月、7月、8月、10月和12月。小月有30天，包括4月、6月、9月和11月。2月有28天，闰年有29天。示例：1月是大月，有31天。2月是小月，有28天（闰年有29天）。3月是大月，有31天。4月是小月，有30天。5月是大月，有31天。6月是小月，有30天。7月是大月，有31天。8月是大月，有31天。9月是小月，有30天。10月是大月，有31天。11月是小月，有30天。12月是大月，有31天。用途：大月小月口诀可以帮助人们记住每个月的天数，对于安排行程、计算日期等非常有用。...

2023-12-21 大月31天有哪几个月 大月31天工资怎么算

iety词根词缀（iety)形容词iou：虔诚的，敬虔的ietitic：敬虔派的ietitical：敬虔派式的名词iety：虔诚，敬虔ietim：敬虔派ietit：敬虔派信徒###派生词imiety：不虔诚，不敬虔imiou：不虔诚的，不敬虔的用法示例Hewaamaofgreatiety.他是一个非常虔诚的人。Shewaraiediaietitichouehold.她在一个敬虔派的家庭中长大。TheietitwereagrouofProtetatwhoemhaizederoalietyadirituality.敬虔派是强调个人虔诚和灵性的新教徒团体。词根词缀分析iety：源自拉丁语iu，意思是“虔诚的，敬虔的”。-ity：名词后缀，表示状态或品质。同义词devotio：虔诚，奉献religioue：宗教信仰，虔诚irituality：灵性，精神性反义词imiety：不虔诚，不敬虔irreligio：不敬神，无神论ecularim：世俗主义，非宗教主义词源iety一词源自拉丁语iu，意思是“虔诚的，敬虔的”。这个词与ieta一词有关，意思是“对神、国家或父母的虔诚”。在古罗马，ieta被认为是一种重要的美德，人们期望对神、国家和父母表现出虔诚。文化影响iety一词在西方文化中具有重要的文化意义。在基督教文化中，iety被认为是一种重要的美德，基督徒被期望对上帝表现出虔诚。在其他宗教文化中，iety也有着重要的地位。例如，在佛教文化中，iety被认为是一种重要的修行方式，佛教徒被期望对佛陀和佛法表现出虔诚。...

2023-12-20 虔诚词性 虔诚单词

貂蝉连招口诀秒人（貂蝉连招）貂蝉是王者荣耀中一位非常热门的法师英雄，凭借其灵活的身法和强大的爆发伤害，深受广大玩家的喜爱。想要玩好貂蝉，掌握一套连招口诀是非常重要的，可以帮助你打出成吨的伤害，秒杀敌方英雄。连招口诀：一技能起手接二技能再接三技能最后接大招连招解析：一技能是貂蝉的主要输出技能，可以对范围内多个目标造成伤害，并对目标施加一层花之印记。二技能是貂蝉的位移技能，可以让她快速接近目标或逃离危险。同时，二技能还可以重置一技能的冷却时间，让貂蝉可以连续释放一技能。三技能是貂蝉的群体伤害技能，可以对范围内所有敌人造成伤害，并对目标施加一层花之印记。大招是貂蝉的终结技，可以对范围内所有敌人造成巨大伤害，并对目标施加一层花之印记。连招技巧：释放一技能时，尽量命中多个目标，以打出更高的伤害。释放二技能时，可以先预判敌人的位置，然后快速移动到目标身边，打出二技能的伤害。释放三技能时，可以先用一技能或二技能标记目标，然后再使用三技能，以打出更高的伤害。大招可以用来收割残血敌人，也可以用来打出更高的伤害。注意事项：貂蝉是一个非常脆皮的英雄，所以在释放技能时，一定要注意走位，避免被敌方英雄击杀。貂蝉的技能都很耗蓝，所以在释放技能时，一定要注意蓝量，避免出现技能真空期。貂蝉是一个非常考验操作的英雄，所以在练习时，一定要多加练习，才能掌握好连招技巧。实战应用：在实战中，貂蝉可以利用她的灵活身法和强大的爆发伤害，打出成吨的伤害，秒杀敌方英雄。在团战中，貂蝉可以先用一技能标记多个目标，然后再使用二技能接近目标，打出二技能的伤害。接着，使用三技能对目标造成群体伤害，并施加一层花之印记。最后，使用大招收割残血敌人，打出更高的伤害。结语：貂蝉是一个非常热门的法师英雄，凭借其灵活的身法和强大的爆发伤害，深受广大玩家的喜爱。想要玩好貂蝉，掌握一套连招口诀是非常重要的，可以帮助你打出成吨的伤害，秒杀敌方英雄。...

2023-12-20

lielaylaid区别（lielay口诀）lie：躺着、说谎lay：放laid：放过的，下蛋的lie的口诀：躺下来休息一下lay的口诀：把东西放好laid的口诀：鸡下蛋了例句：Iliedowotheedadtookaa.（我躺在床上小睡了一会儿。）Pleaelaytheookothetale.（请把书放在桌子上。）Thehehalaidaegg.（母鸡下了一个蛋。）拓展知识：lie还可作名词，意为“谎言”。lay还有其他含义，如“铺设”、“打”（网球）等。laid还有其他含义，如“疲倦的”、“有经验的”等。练习题：I_________othegraadejoyedtheuhie.（我躺在草地上享受阳光。）Pleae_________yourclotheothechair.（请把你的衣服放在椅子上。）Theirdha_________eggitheet.（鸟在巢里下了蛋。）答案：laylaylaid...

2023-12-20

图书名称：《乐易突破英语秒杀单词B》【作者】倪丽华主编【页数】56【出版社】南京：东南大学出版社,2014.05【ISBN号】7-5641-4738-5【价格】70.00（AB）【分类】英语-词汇-中小学-教学参考资料【参考文献】倪丽华主编.乐易突破英语秒杀单词B.南京：东南大学出版社,2014.05.《乐易突破英语秒杀单词B》内容提要：...

2023-12-19 秒杀epub 秒杀光速的三种速度

图书名称：《城市更新研究系列丛书城市更新与高质量发展》【作者】吴晓，高舒琦作；阳建强总主编【丛书名】城市更新研究系列丛书【页数】334【出版社】南京：东南大学出版社,2022.03【ISBN号】978-7-5766-0023-0【价格】78.00【分类】城市建设-中国-文集【参考文献】吴晓，高舒琦作；阳建强总主编.城市更新研究系列丛书城市更新与高质量发展.南京：东南大学出版社,2022.03.图书封面：《城市更新研究系列丛书城市更新与高质量发展》内容提要：本书收录了2020年与2021年中国城市规划学会城市更新学术委员会年会的发言论文，以及精选了部分城市更新学术委员会委员的论文。这些研究论文涵盖了城市更新的理论研究思考、空间品质提升、社区发展、制度建设、技术创新等多个领域。本书体现了我国在城市更新研究与实践上的最新进展，能极大地提高建筑设计、城市规划、房地产、公共管理等领域的相关从业人员对城市更新的理解和认知。本书适用于广大的城市规划研究、设计、管理人员，也可作为建筑学、城乡规划学、风景园林学等学科的本科生和研究生的课程辅助教材，还可作为各行各业相关人员了解城市更新理论与实践最新进展的参考书。...

2023-12-12 吴晓波epub 吴晓求 百度网盘

图书名称：《高分辨率遥感影像灾害目标损毁信息提取技术》【作者】眭海刚，刘俊怡，徐川，马国锐，孙开敏作；宁津生总主编【丛书名】地球空间信息学前沿丛书【页数】261【出版社】武汉：武汉大学出版社,2022.02【ISBN号】978-7-307-22714-9【价格】89.00【分类】高分辨率-遥感图像-图像处理-研究【参考文献】眭海刚，刘俊怡，徐川，马国锐，孙开敏作；宁津生总主编.高分辨率遥感影像灾害目标损毁信息提取技术.武汉：武汉大学出版社,2022.02.图书封面：《高分辨率遥感影像灾害目标损毁信息提取技术》内容提要：本书面向灾害应急管理领域遥感图像处理发展的前沿，总结了作者团队十多年来在灾害目标及其损毁提取方面的研究成果。从灾害目标损。毁特征分析、灾害损毁信息提取、灾害遥感监测与评估应用等方面，阐述了高分遥感影像灾害目标精确提取的学术思想、关键技术及其实现过程，是一本系统介绍灾害目标损毁信息提取理论和技术的著作。本书可作为遥感科学与技术、灾害应急管理等相关专业教师和科研工作者进行科学研究、教学、生产和管理等工作的参考书。...

2023-12-12

图书名称：《走向高品质学校幼儿园卷》【作者】崔勇，余琳编；刘涛总主编【丛书名】四川“高品质学校建设的探索与实践”课题研究系列【页数】375【出版社】成都：四川教育出版社,2020.06【ISBN号】978-7-5408-7347-9【价格】98.00【分类】幼儿园-学校管理-文集【参考文献】崔勇，余琳编；刘涛总主编.走向高品质学校幼儿园卷.成都：四川教育出版社,2020.06.图书封面：《走向高品质学校幼儿园卷》内容提要：作为四川省重点课题“高品质学校建设的探索与实践”的阶段性成果，本书围绕“高品质学校”理念在幼儿园中的具体表现和践行策略展开论述，结合四川省部分名优幼儿园的典型经验，剖析了建设高品质幼儿园的思考与行动。从学前教育思想的演变和名优幼儿园的历史沿革中探寻幼儿园建设的基本规律，并根据幼儿园的时代使命审视了当下存在的发展困境，明确了文化旁落、课程淡化、师能不精、科研空场、园所泛化、家长缺位、幼儿失真等七个突出问题。...

2023-12-12

图书名称：《高性能绿色化钢铁材料》【作者】刘振宇编；王国栋总主编【丛书名】钢铁工业协同创新关键共性技术丛书【页数】298【出版社】北京：冶金工业出版社,2021.05【ISBN号】978-7-5024-8984-7【价格】92.00【分类】功能材料【参考文献】刘振宇编；王国栋总主编.高性能绿色化钢铁材料.北京：冶金工业出版社,2021.05.图书封面：《高性能绿色化钢铁材料》内容提要：本书主要介绍国民经济建设各领域的典型高性能钢铁材料、相关物理冶金原理及绿色化生产技术。具体包括普碳钢及绿色制造技术、高性能船体结构用钢及绿色制造技术、高性能海洋平台用钢特点及绿色制造技术、管线用钢及绿色制造技术、桥梁钢及绿色制造技术、锅炉压力容器用钢及绿色制造技术、高性能低温用钢特点及绿色制造技术、高性能大线能量焊接用钢特点及绿色化技术、高性能耐大气腐蚀钢及绿色制造技术。结合作者研究工作，对相关领域的基础研究、应用基础研究和工业应用进行了较为全面的阐述。本书可供钢铁材料轧制加工领域的高校师生、科研人员和工程技术人员阅读参考。...

2023-12-12 王国栋个人资料 王国栋演讲家

图书名称：《高光谱遥感混合光谱分解》【作者】宋梅萍，张建祎作；童庆禧，薛永祺总主编【丛书名】高光谱遥感科学丛书【页数】356【出版社】武汉：湖北科学技术出版社,2021.06【ISBN号】978-7-5706-0207-0【价格】288.00【分类】遥感图像-图像处理【参考文献】宋梅萍，张建祎作；童庆禧，薛永祺总主编.高光谱遥感混合光谱分解.武汉：湖北科学技术出版社,2021.06.图书封面：《高光谱遥感混合光谱分解》内容提要：《高光谱感混合光谱分解》特别致力于线性光谱混合分析和解混。本书共包括以下几部分：监督式线性光谱混合分析（第2-8章）、非监督式线性光谱混合分析（第9章）、寻找非监督式线性光谱混合分析中的虚拟特性元（第10-14章）、多光谱线性光谱混合分析（第15章）、结论（第16章）以及附录。...

2023-12-12 湖北科学技术出版社怎么样 湖北科学技术出版社联系方式

图书名称：《高光谱遥感目标检测》【作者】张建祎，王玉磊，薛白，王琳，于纯妍等作；张兵，张立福总主编【丛书名】高光谱遥感科学丛书【页数】283【出版社】武汉：湖北科学技术出版社,2021.07【ISBN号】978-7-5706-1198-0【价格】218.00【分类】遥感图像-图像处理-目标检测-研究【参考文献】张建祎，王玉磊，薛白，王琳，于纯妍等作；张兵，张立福总主编.高光谱遥感目标检测.武汉：湖北科学技术出版社,2021.07.图书封面：图书目录：《高光谱遥感目标检测》内容提要：《高光谱遥感科学丛书》（1-6册）分别从信息获取、信息处理、目标检测、混合光谱分解、岩矿高光谱遥感、植被高光谱遥感六个方面系统地介绍了高光谱遥感的最新研究技术成果及应用前沿。《高光谱遥感目标检测》为“高光谱遥感科学丛书”系列典型应用学术专著之一，高光谱遥感目标检测是高光谱遥感全科技链条（包括基础理论、数据获取、信息处理与多学科应用等）的重要环节，是提高高光谱遥感技术及其应用水平的关键所在。本书适合高等院校遥感相关专业的师生及相关研究院所的研究人员及技术工作者参考学习。《高光谱遥感目标检测》内容试读第1章绪论目标检测是高光谱图像处理领域的研究热点，从不同的角度，高光谱图像目标检测又可有多种分类方法。目前传统的目标检测分类主要包括：根据待测目标已知信息的多少，高光谱目标检测可以分为监督式目标检测与非监督式目标检测两类：根据待检测目标的尺寸大小，高光谱目标检测又可分为亚像元目标检测（待测目标小于像元）和纯像元目标检测（待测目标大于像元)等。区别于上述对目标检测的分类方法，本书从一种全新的角度来看待高光谱目标检测问题，根据高光谱目标检测的应用背景，将其分为主动目标检测与被动目标检测两种。主动目标检测需要提前知道一定量的待测目标信息。在军事应用中的侦察(recoaiace)就是一种主动目标检测。例如美国军方利用U2侦察机、无人机进行空袭、搜救、搜索，或是利用激光雷达(lightdetectioadragig,LiDAR)对可疑目标进行侦察。被动目标检测则是在完全不知环境特征，也不知待测目标特征的情况下，对目标进行搜寻。在军事应用中的监察(urveillace)就是一种被动目标检测。例如，美国军方利用机载报警与控制系统(airorewarigadcotrolytem,AWACS)在潜在威胁区域针对不寻常活动或是非常规目标进行监视。再比如农业上利用前视红外(forwardlookigifrared,FLIR)传感器对异常现象进行监视等。1.1概述目标检测是高光谱图像的主要优势应用之一，其优势在亚像元检测中尤为突出。亚像元检测时，由于往往不能提前获得全部的目标信息，检测难度非常大，但高光谱具有极丰富的光谱信息，这一优势将有效弥补亚像元检测信息不足这一缺陷。在本章中，我们根据目标检测所需的先验信息的量，将目标检测分为两种进行对比讨论。第一种为主动式高光谱目标检测，通常需要感兴趣目标的先验知识，这种检测手段经常被。1G高光谱遥感目标检测N应用于侦察中。在侦察中，待侦察的目标物的先验知识是需要提前确定的。例如，第4章介绍的正交子空间投影(orthogoaluacerojectio,OSP)算法，就是一种需要目标先验知识完全已知的检测算法；约束能量最小化算法(cotraiedeergymiimizatio,CEM)由Harayi和Chag于1993年提出，该算法是一种需要部分先验知识的检测算法，仅需提前确定待测目标物的特性，而不需要确定背景的特性；自动目标生成算法(automatictargetgeeratioroce,ATGP)由Re和Chag于2003年提出，该算法是一种不需任何先验日标知识的检测手段。另外，端元提取也是一种在目标检测中值得关注的技术手段，其假设前提是纯像元存在于数据中。这种假设满足时，端元提取算法其实是以主动模式进行端元提取。另一种为被动式高光谱目标检测，是一种不需要任何先验知识的检测手段，通常应用于没有特定目标场合的监控。例如，异常检测是在没有先验知识或是人眼判别知识的情况下，对非期望出现的目标进行检测。端元寻找也是一种被动目标检测手段。不同于端元提取，端元寻找不需要提前假设端元存在于数据中，而是利用像元提取的准则，在高光谱图像中寻找类似端元的目标。换句话说，端元寻找是一种在不假设数据中存在纯端元的情况下，以被动模式进行的端元提取算法。本书将以这两种目标检测为主线，对多种高光谱目标检测算法展开详细讨论。1.2主动目标检测主动目标检测是对一种已知特性的目标进行检测。这种目标的特性可以由先验知识或者一些非监督算法获得。当目标的已知信息是通过先验知识，或者是通过人为观察而获得的，这种主动目标检测又可以称为主动式先验高光谱目标检测。当目标的已知信息并不是由先验知识获得，而是通过某种非监督算法获得的后验信息，并利用这种后验信息作为高光谱目标检测的期望目标知识，此时的主动目标检测又可以称为主动式后验高光谱目标检测。1.2.1主动式先验高光谱日标检测主动状态下的日标检测通常假设待测数据中含有我们感兴趣的目标，其目的是通过目标检测算法寻找到这些目标。因而主动目标检测不适用于待测数据中无感兴趣目标的情况。1.目标先验知识是完全已知的当先验知识完全已知，可以通过基于信噪比的正交子空间投影(OSP)实现对目标的检测。该方法原理简单、结构简洁，由Harayi和Chag于1994年提出，在本书第4章4,4节也会做详细的论述。这种方法已知完全的目标先验知识，类目标光谱特性：m:,m2,…,·2·AAA【第1章绪论1m。该方法假设上述目标特性中有一种为期望目标特性，例如：假设特性m。为期望目标特性，则其他特性被认为是非期望目标特性。OSP算法首先利用OSP算子，通过正交投影原理消除干扰和非期望目标特性，其定义为P。=I一UU#=I一U(UU)1UT,其中U=[m,m2…,m。-],再将信噪比作为检测准则，通过匹配滤波原理检测与m。相似的特性。2.目标先验知识是部分已知的由于高光谱图像具有显著的高光谱分辨率，高光谱成像设备采集的图像包含了大量的背景信息，往往导致图像背景部分非常复杂，使得我们几乎不可能获得背景的所有先验信息，这种情况在处理高光谱数据时时常发生。因此，实际应用中，多数目标检测算法都是基于部分先验信息的，这类方法假设仅有感兴趣的目标光谱是已知的，而背景信息是未知的。例如，在(OSP算法中，我们假设类目标光谱m1,m2,…,m。是已知的，对于其中某一类目标的检测，可以将类目标光谱分解为感兴趣的期望目标光谱d(假设为m。)和不感兴趣的其他目标光谱U=[m,m2…,m。-1],并将其作为需要抑制的光谱特性，通过OSP算子进行消除。不同于OSP算法，CEM算法通过全局像元样本的协方差矩阵R的逆矩阵R,取代OSP算法中的OSP算子P,来实现对感兴趣的目标d以外的背景特性的压抑。自OSP与CEM算法产生以来，两者皆得到了广泛的应用。同时，在此基础上，产生了许多基于d和U的扩展算法。受Frot的自适应波束形成方法启发，Re和Chag于l999年提出了一种线性约束方差最小化(liearlycotraiedmiimumvariace,LCMV)算法，将CEM中单一的感兴趣目标光谱d扩展为一组由类个目标光谱组成的集合D=[d1,d2,d]。由于LCMV方法没有讨论U的作用，Re与Chag于2o06年又进一步将LCMV与OSP进行结合，提出了一种目标约束干扰最小化(target-cotraiediterferece-miimizedfilter,TCIMF)算法。该方法可以对含有个目标光谱的集合D=[d1,d2,…,d,]进行检测，同时对非期望特性U进行消除以及利用R对D和U以外的背景目标特性进行压抑。在后续的研究中，Du和Chag引入第三种影响特性一干扰特性，该特性用I矩阵表示。两人针对这一特性的影响提出了信号分解干扰清除滤波器(iga-decomoitioiter-ferer-aihilatiofilter,SDIAF)。SDIAF方法是TCIMF方法的一种延伸，通过抑制干扰特性的作用进一步增强检测性能。为了进一步总结以上所述的5种目标检测方法—OSP、CEM、LCMV、TCIMF和SDIAF,图1.1显示了这5种方法的发展过程及其相关关系。1.2.2主动式后验高光谱日标检测主动式后验高光谱日标检测主要存在两种手段：其一，寻找后验目标信息，如在没有先验知识的情况下从数据中寻找人造日标：其二，提取端元，一般情况下，端元光谱特性纯净，。3·G高光谱遥感目标检测全部先验知识OSP(d.UTCIMF(D.U)SDIAF(D.U.I)部分先验知识CEM(d)LCMV(D,U图1.1OSP、CEM、I,CMV、TCIMF和SDIAF的发展过程及其相关关系可以提供用于区分目标光谱类别的重要信息1.寻找后验目标信息在1.2.1中讨论的先验高光谱目标检测问题，涉及算法OSP、CEM、LCMV、TCIMF和SDIAF,这些算法通常有特定的感兴趣的一个期望目标d或者一组期望目标D,d或者D是由真实地物或者视觉判别所提供的先验知识。另外，在OSP算法中，还需要不感兴趣的非期望目标特性U。CEM、LCMV和TCIMF算法不需要U的信息，而是通过设计FIR滤波器，限制其仅允许d或D方向的信号通过，同时使其他信号输出的最小二乘误差最小化但是，在许多场合中，期望目标信息D和非期望目标信息U、【无法获取。在这种情况下，D、U和I需要通过无先验知识的非监督式方法获取。也就是说，在没有先验知识的情况下，我们仍需知道何种目标存在于数据中。此时，算法需要在数据中通过非监督方法寻找我们感兴趣的目标特性。通过这种方法寻找到的目标，则是一种后验目标，而这种目标所提供的信息则称为目标后验信息，视为目标的后验知识。目标后验知识与其先验知识有着很大的不同。目标先验知识通常是先验获得的，由光谱库中的信息或者是人眼判别而来。目标后验知识则是从高光谱图像数据中获得的，这种后验信息可以作为先验目标检测算法中所需的先验知识，从而利用1.2.1中讨论的先验目标检测算法进行目标检测。所以，先验目标检测算法中的期望目标，既可以是目标先验信息，也可以是目标后验信息。寻找目标后验信息的算法将会在本书第7章中详细讨论，例如自动目标生成方法(utomatictargetgeeratioroce,.ATGP),非监督非负约束最小二乘法(uuerviedoegativitycotraiedleatquare,UNCLS)、非监督全约束最小二乘法(uuerviedfullycotraiedleatquare,UFCLS)和高阶统计量目标检测。2.端元提取前面所述的后验高光谱日标检测方法，是产生一个后验目标特性并利用这一目标特性进行目标检测。如何寻找这些后验目标，完全由所设计的算法决定。另一种方法是寻找纯像元或纯特性的目标，端元提取算法可以满足这种需求。但是，该方法假设图像中存在端元，如果不满足该假设，从图像中提取出的特性并没有意义。值得注意的是，根据Chag在2016年的研究成果表述，两种广泛应用的端元提取算法，。4·X1第1章褚论1即顶点成分分析法(vertexcomoetaalyi,VCA)和单形体体积增长法(imlexgrowigalgorithm,SGA),同自动目标生成方法(automatictargetgeeratioroce,ATGP)结果一致，所以本书主要利用ATGP算法为主动目标检测提供所需要的后验信息。图1.2展示了本书中所涉及的高光谱主动目标检测手段之间的相关关系。目标先验知OSP识完全已知SDIAF目标先验知CEMTCIMF识部分已知主动月标检测ATGP目标先验UNCLSM知识未知UFCLS目标后验知识未知端元提取图1.2主动式高光谱目标检测算法示意图1.3被动目标检测与主动高光谱目标检测不同，被动高光谱目标检测不需要特定的感兴趣的目标。因此，被动目标检测是在完全未知的环境下，并且没有任何先验知识的情况下进行的。被动目标检测有两种类型：异常检测(aomalydetectio)和端元寻找(edmemerfidig)。我们将对两者进行简要的介绍。1.3.1异常检测由于高光谱图像具有很高的光谱分辨率，因此可以体现出很多不能由先验知识提供，或者是人眼无法识别到的微妙信号源。这样的信号源大多是以异常的形式存在于数据中。近年来，在高光谱领域里，异常检测引起了很多学者的研究兴趣。目前，还没有关于异常目标的明确定义，但通常来讲，我们认为异常目标是一种无法在数据处理前先验知道的目标，并且具有如下特点：(1)异常目标在数据中的出现无法预测。·5G高光谱遥感目标检测14:上、，P自3A，,L4A:￥月1A、AA(2)异常目标在数据中的出现概率小。(3)异常目标在数据中的出现数量少。(4)异常目标与周边或相邻的样本光谱特性区别大。具有这些特性的样本，一般是用于指定光谱类别的纯像元，又称端元。例如：在环境或农业中特别的光谱特性、地质中的稀有金属、环境监测中的有毒物质排放、水污染中的溢油、执法中追踪的毒品和走私物、战场中的人造目标、情报里不寻常出现的有威胁性的活动、医学中的肿瘤等。1.3.2端元寻找在1.2.2中讨论过的端元提取方法，是一种主动目标检测方法，因为其前提是假设数据中存在纯像元。但在现实中，这种假设几乎不满足，并且端元不必一定为真实图像中的样本向量或者像元，其也可以是光谱库中的光谱特性。所以，端元不存在于数据中的概率很大。这样一来，端元提取手段可以以一种被动检测的形式，从真实数据中对潜在的，但不是纯像元的端元进行提取。相对于主动高光谱检测，被动高光谱检测没有所要检测的目标的先验知识。这种情况下，我们也无法得知有多少目标需要被检测。因而1.2.2节中所讨论的端元提取算法，如VCA和SGA的停止条件将无法确定。此时，端元提取算法将转换为被动式的端元寻找算法，且当获取了L(L为波段数目)个端元时，端元寻找算法停止。由Boardma于l994年提出，并在当前广泛应用的纯净像元指数(ixelurityidex,PPI)可以被看成一种典型的被动式检测器。该方法利用PPI指数去寻找目标，但并不清楚找到的目标是什么，需要通过进一步的分析来判断这些被找到的目标是什么。基于这种解释，当下研究的多数端元提取方法，实际是一种端元寻找的算法。图1.3展示了两种被动高光谱目标检测：异常检测和端元寻找。异常检测利用了光谱信息统计量，如协方差矩阵K或相关矩阵R来衡量样本光谱之间的相关性。端元寻找则利用了纯像元的特性，寻找潜在的端元。这些找到的潜在端元并不一定是纯像元，但在一定程度上可以用来体现不同类别目标的光谱差异特性。异常背景抑制异常检测样本光谱相关性K/R被动异常辨别与归类目标检测端元寻找像元纯净性日标光谱差异图1.3被动高光谱目标检测算法示意图·6···试读结束···...

2023-12-12

图书名称：《植被高光谱遥感》【作者】刘良云作；张兵，张立福总主编【丛书名】高光谱遥感科学丛书【页数】232【出版社】武汉：湖北科学技术出版社,2021.03【ISBN号】978-7-5706-0659-7【价格】198.00【分类】光谱分辨率-光学遥感-应用-植被【参考文献】刘良云作；张兵，张立福总主编.植被高光谱遥感.武汉：湖北科学技术出版社,2021.03.图书封面：图书目录：《植被高光谱遥感》内容提要：《植被高光谱遥感》重点介绍植被高光谱遥感基本原理、方法、应用案例与前沿特点内容，全书共分为11章。第1章介绍了植被高光谱遥感生理基础与冠层尺度问题，第2章阐述了反射率光谱定义与植被光谱特征，第3章介绍了植被指数与光谱特征提取，第4章介绍了植被遥感物理模型，第5章介绍了植被定量遥感反演机制与方法，第6章介绍了叶绿素含量光谱反演机制与方法，第7章介绍了FPAR的光谱反演原理与方法，第8章介绍了植被含水量光谱反演机制与方法，第9章介绍了植被叶绿素荧光光谱探测机制与算法，第10章介绍了植被叶绿素荧光与植被光合生理探测，第11章介绍了农业灾害光谱探测原理与方法。《植被高光谱遥感》内容试读第1章植被高光谱遥感生理基础与冠层尺度问题1.1光与植物相互作用的光谱与生理机制植被生态系统是地球辐射收支平衡和碳循环的核心研究内容。图1.1为地球系统能量平衡示意图。式(1.1)为地表能量平衡方程。在能量平衡各环节中，植被生态系统的作用主要表现在两个方面：一是冠层反照率，是地球系统辐射强迫的直接驱动要素，植被覆盖的季节和年际变化影响地表能量平衡；二是植被蒸散(evaotrairaio,ET)作用，以潜热的方式降低地表温度。由于植被反照率低于裸露土壤，仅仅从反照率的贡献来看，植被覆盖的减少会增大地表反射能量，从而起到地表降温的功能。若考虑反照率和ET的综合贡献，从辐射强迫角度来看，低纬度区域，由于ET作用的潜热贡献大，植被减少会导致地球系统升温：高纬度区域，由于ET作用较小，植被减少、反照率增加导致的辐射强迫变化大于ET减小的增温效果，从而会降低地球系统温度。R=AE+H+G+Photoythei(1.1)入射辐射与出射辐射相等太阳辐射100长波辐射大气长波辐4到外空6射到地面96云层反射27云层大气/云大气吸散射160、平流层吸收2/收111地表散射6，反射4大气长波辐射潜热23显热7对流层吸收17地表长到外空64波辐射蒸散对流传导直接辐射28散射23地表能量吸收地表能量辐射地表辐射收支平衡短波辐射长波辐射图1.1地球系统能量平衡示意图·1Z植被高光谱遥感AAA·植被生态系统是地球系统物质循环的最主要载体。植被光合作用完成了自然界规模巨大的物质转变，把无机物转化为有机物。人类活动深刻地影响着陆地生态系统，陆地生态系统的变化影响着全球和区域的辐射能量收支、碳水通量以及其他物质循环等，进而改变了区域环境和全球气候。植被作为陆地生态系统最重要的组成部分，其功能、状态的遥感监测具有重要研究价值。1.1.1叶片能量平衡图1.2为叶片能量平衡示意图，叶片吸收的光能一部分以长波热的方式释放，一部分以热传导的显热方式释放，大部分能量以ET的方式释放并降低叶片温度，只有一小部分能量以有机物方式固定下来能量输入散热叶片吸收能量总太阳能长波段辐射未吸收波长(60%损失)对流冷40%反射和透射(8%损失)却空气32%散热(8%损失)24%新陈代谢(19%损失)蒸腾冷却5%水损失碳水化合物图L.2叶片能量平衡示意图(TaizadZeiger,.2002)图1.3为叶片光学特性，包括吸收和透过率光谱。在光合有效辐射波段，植物吸收了90%以上的入射能量，以获得更高的光合速率和生产力。而在近红外波段，该部分能量从光合作用来看是“无用”能量，90%以上的“多余”能量被反射和透射出去。这样，植物在光合作用和能量平衡中就找到了完美的解决方案。光合有效辐射100080反射光20室60吸收光架4060数20透射光80☒100400500600700800波长/m可见光谱图1.3叶片光学特性与能量平衡(Smith,1986)·2·AA1第1章植被高光谱遥感生理基础与冠层尺度问趣〡11.1.2光在叶片内部的传输路径阳光图1.4为不同波长的光在叶片内部的传菠菜叶截面表皮输情况。结果表明，蓝光和红光在叶片内部被20栅栏组织40强烈吸收，而绿光相对吸收较弱。以50%叶60-叶肉细胞80片组织深度处的3种波长光的透射强度来比100表皮组织较，蓝光只有不到10%的能量到达叶片中央，100叶绿素而红光也只有不到25%的能量，而绿光有超8060%的能量能够到达叶片中央。这说明，不同波长的光在叶片内部的传输存在较大差异，遥60感信号更多反映叶片上层信息，蓝光和红光对40蓝红叶片深部信息的探测十分有限。(450m)(650m(550m)图1.5为冠层上方的太阳入射光谱和冠20层内部阴影叶片的入射光谱，结果表明，可见光波段叶片透过率很低，阴影叶片能量很小，20406080100组织深度/%而近红外波段叶片透过率较高，阴影叶片辐射能量较高。因此，可见光波段对冠层内部叶片图1.4不同波长光在叶片内部的传输的信息探测十分有限，而近红外波段能够反映路径长度(Nihioetal.,1993)较多的冠层内部叶片信息。远红近红0.250.200.15树冠顶部太3阳入射光谱0.10树冠底部辐射明影光碧0.05国0.00400500600700800波长/m可见光调图1.5冠层内部叶片的入射光谱(Smith,1994)·37植被高光谱遥感一HIBEIGAOGUANGPEYAOGANAA∩·1.1.3植物光合作用与光合色素吸收光谱1.光合作用方程光合作用(hotoythei)通常是指绿色植物吸收光能，把二氧化碳和水合成有机物，同时释放氧气的过程。地球上一年中通过光合作用约吸收2.0×101t碳素(6400t/),合成5×1011t有机物，同时将3.2×101J的日光能转化为化学能，并释放出5.35×101t氧气(曾广文等，2000)。光合作用是地球上规模最巨大的把太阳能转变为可贮存的化学能的过程，也是规模最巨大的将无机物合成有机物和从水中释放氧气的过程。自从有了光合作用，需氧生物才得以进化和发展。由于光合作用中氧的释放和积累而逐渐形成了大气表面的臭氧(O3)层，O3能吸收阳光中对生物有害的紫外辐射，使生物可从水中到陆地上生活和繁衍。光合作用是生物界获得能量、食物以及氧气的根本途径，所以光合作用被称为“地球上最重要的化学反应”。6CO2+6H20→C6H1zO+602(1.2)从式(1.2)中可以看出：光合作用本质上是一个氧化还原过程。其中CO2是氧化剂，CO2中的碳是氧化态的，而CH2O中的碳是相对还原态的，CO2被还原到糖的水平。H2O是还原剂，作为CO2还原的氢的供体。2.光合色素的吸收光请叶片是光合作用的主要器官，而叶绿体(chlorolat)是光合作用最重要的细胞器。用分光光度计能精确测定光合色素的吸收光谱(aortioectrum)(图l.6)。叶绿素最强的吸收区有两处：波长640~660m的红光部分和430~450m的蓝紫光部分。叶绿素对橙光、黄光吸收较少，尤以对绿光的吸收最少，所以叶绿素的溶液呈绿色，以叶绿素为主导色素的植物叶片呈绿色。叶绿素a和叶绿素的吸收光谱很相似，但也稍有不同：叶绿素a在红光区的吸收峰比叶绿素的高，而蓝光区的吸收峰则比叶绿素的低，也就是说，叶绿素吸收短波长蓝紫光的能力比叶绿素a强。般阳生植物叶片的叶绿素a/叶绿素比值约为3：1，而阴生植物的叶绿素a/叶绿素比值约为2.3：1。叶绿素含量的相对提高就有可能更有效地利用漫射光中较多的蓝紫光，所以叶绿素有阴生叶绿素之称。类胡萝卜素的吸收带在400~500m的蓝紫光区，它们基本不吸收红、橙、黄光，从而呈现橙黄色或黄色。藻蓝蛋白的吸收光谱最大值是在橙红光部分，而藻红蛋白则是在绿光部分。植物体内不同光合色素对光波的选择吸收是植物在长期进化中形成的对生态环境的适应，这使植物可利用各种不同波长的光进行光合作用。4▣AAA丨第1章植被高光谱遥感生理基础与冠层尺度间题丨」叶绿素藻胆红素细菌叶绿素多叶绿素aB.类胡萝卜索400500600700800波长/m可见光谱红外光谱(a)2.0太阳能输出地球表面的能量叶绿素吸收的能量0.400800120016002000波长/m可见光谱()图1.6光合色素的吸收光谱曲线与太阳辐射(Aver,1985Taizetal.,2002)1.1.4植物光合生理作用的光照响应特性光照条件是影响植物生理活动的主导要素。图1.7为野生姜光照和阴影叶片在不同光合速率条件下的光合速率曲线，结果表明随着光合有效辐射的增加，会观测到光饱和现象，且阴生叶片由于长期适应阴影光照，光饱和点远远低于阳生叶片。此外，C4植物的光饱和点要远高于C3植物，甚至观测不到太阳光照条件下的光饱和点。除了光合速率的光照响应外，植被生化组分也会响应光照的日变化条件。图1.8为向日葵的叶黄素组分与叶黄素循环的日变化特征，结果表明，植物通过改变叶黄素组分，从而·5·7植被高光谱遥感GPIYAAAA·322824三角叶滨藜(阳性植被)20612一万年青(阴性植被)400800120016002000光合有效辐射强度/(umol·m2·)图1.7野生姜光照和阴影叶片在不同光合速率条件下的光合速率曲线(Bjorkma,l981)改变叶片热耗散大小，避免强光灼伤。而这种色素循环在叶片和冠层光谱上会有一定体现，无数研究表明，利用531m的微小变化，光化学植被指数(hotochemicalreflectaceidex,PR)能够较好地跟踪叶黄素循环，从而实现热耗散的光谱探测，为光合作用和光能利用率探测提供一种新的方法。100紫黄质太阳光200080150060●目10004020玉米黄质500环氧玉米黄质0●06:0012:0018:00时间图1.8向日葵叶片的叶黄素循环的日变化特征(Demmig-Adametal.,l996)·6···试读结束···...

2023-12-12 湖北科学技术出版社怎么样 湖北科学技术出版社联系方式

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2023-06-01 印欧语系是指 印欧语系的三大语系

刘昱初一上学期21节单词视频课目录：├─初中英语思维导图│├─代词.df│├─冠词.df│├─介词(初一上).df│├─名词.df│└─数量词.df│├─come动词短语.m4├─look动词短语.m4├─ut动词短语.m4├─take动词短语.m4├─tur动词短语.m4├─词根词缀背单词—uer.m4├─词根词缀背单词—表示后缀的人.m4├─词根词缀背单词—词缀e.m4├─词根词缀背单词—后缀al.m4├─词根词缀背单词—后缀ful.m4├─词根词缀背单词—后缀le.m4├─词根词缀背单词—后缀e.m4├─词根词缀背单词后缀ou.m4├─词根词缀背单词—后缀y.m4├─词根词缀背单词—前缀di.m4├─词根词缀背单词—前缀u.m4├─词意转换法背单词.m4├─合成词法背单词.1080.x264.aac.m4├─合成词法背单词.m4├─什么是词根词缀？.m4└─一词多义法背单词.m4...

2023-06-01 背单词词根词缀有用吗 背单词词根词缀法