央妈的新规让我无法证明我是我

央行发布的《非银行支付机构网络支付业务管理办法(征求意见稿)》引发关注,针对第三方支付账户的分类管理和限额要求,使得支付宝、余额宝等面临挑战。实名认证和账户分类新规定增加了验证复杂性,或导致第三方支付成本上升,影响用户体验。

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不管你是前有北京申办2022冬奥会成功,还是后有八一建军节,咱们央妈却成功逆袭上了头条,给这个周末增添了更多的热闹。

731日,央行发布《非银行支付机构网络支付业务管理办法(征求意见稿)》,其中有关对账户进行分类管理,同时对于网络支付账户提出10005000元的限额要求,更是“一石激起千层浪”,引发社会各界热议。

在限额这件事儿上,支付宝、财付通等第三方支付估计得哭瞎了:央妈原来是银行亲妈,是自己的后妈呀。因为傻子也看得出,限额只针对第三方支付账户,而不针对银行账户,这不就是变相引导大家以后网购直接走银行支付途径,给第三方支付使绊儿嘛。

但这还不是大戏,更让人目瞪口呆的则是央妈关于第三方支付账户分类和实名认证的新规矩。在互联网里,“没有人知道你究竟是一个人还是一条狗”。然而涉及到网络支付,需要尽可能的保障消费者财产安全,降低交易风险,这个意义上来说,实名制是件好事。但是问题就在你如何证明你就是你?你有可能会说只需提供身份证就可以了。如果你真是这样想,那只能说你太傻太天真了。实际情况是你必须拿出身份证、银行卡号、房产证、工商注册证明、学籍证明、税务证明等其中的多项进行交叉比对,通过了才可以获得第三方支付账户。在这方面,央妈确实是把统计学运用的淋漓尽致。对了,这些证明文件还必须是不同的部门开具的。如果这样的话,暂且不说让阿里腾讯这些人疯掉,就算是我们这些平头百姓也要疯掉。老实说,到现在为止,我只有一张身份证,如果说身份证也证明不了我是我的话,那我也不知道该怎么去证明了。按照央妈的意思,它的目的就是要确保账户实名和网络支付的安全。既然网络开户各种验证麻烦,那就还有另一条路子——面签,也就是说第三方支付机构来进行面对面核验。未来有可能出现的是,支付宝、财付通这样的第三方支付机构也像银行那样,在各地设立柜台来处理大家开户的问题。可这个成本就大了去了,支付宝、财付通再土豪也承担不起呀。这样子来证明“你就是你”,比起那个经典的证明“你妈是你妈”,真是有过之而不无不及。央妈的这一把火直接干掉了支付宝和余额宝,那么最坏的结果就是直接让“互联网+”变成“互联网-”。再说一个题外话,流量宽带费用不下降的话,可能中国的互联网就更要玩完了。

<think>好的,用户现在的问题是关于在使用SVM训练后如何进行面向对象的土地分类。之前用户已经导入了数据到益康软件,进行了SVM训练,现在需要知道如何对未分类的面向对象土地数据应用模型。让我先理清用户的需求和背景。 首先,用户提到的“面向对象的土地分类”可能是指基于遥感影像的对象而不是像元级别的分类。传统的像元分类是基于单个像元的光谱信息,而面向对象的分类则先将影像分割成同质区域(对象),然后利用这些对象的特征(如形状、纹理、上下文)进行分类。这种方法通常用于高分辨率遥感影像,能够减少噪声,提高分类精度。 现在用户已经训练好了SVM模型,接下来需要应用这个模型对未分类的面向对象数据进行分类。根据之前的对话,用户可能已经完成了模型训练和评估,现在需要部署模型进行实际分类。 接下来,我需要参考用户提供的引用内容。引用[1]提到SVM的基本原理和优势,适用于小样本、非线性问题,这符合遥感分类中常见的情况。引用[2]和[3]讨论了土地利用分类的具体应用,包括数据预处理、分类结果修正和精度评价,以及数据集的构建。引用[4]涉及使用深度学习方法(如Mask R-CNN)进行实例分割,这可能与面向对象的方法相关,但用户现在关注的是SVM的应用。 用户的上一次问题中,我的回答已经涵盖了模型评估、调参、优化、部署等步骤,但这次用户的具体需求是应用模型到未分类的面向对象数据。因此,需要结合之前的步骤,但更具体地针对面向对象的流程。 首先,用户需要确保未分类的数据已经完成了面向对象分析的前期步骤,比如影像分割。每个对象需要提取特征,如光谱、纹理、形状等,这些特征将作为SVM模型的输入。然后,使用训练好的SVM模型对这些特征进行分类预测,最后生成分类结果并进行后处理。 需要注意用户提到的“益康”软件可能是指ENVI或其他遥感处理软件,但具体操作可能因软件而异。不过用户可能需要的是通用的步骤,而不仅仅是特定软件的操作。 可能的步骤包括: 1. 数据预处理:确保未分类数据与训练数据具有相同的特征集,包括归一化或标准化。 2. 对象特征提取:对分割后的对象提取特征,如均值光谱、纹理特征(如GLCM)、形状指标等。 3. 应用模型:将提取的特征输入训练好的SVM模型进行预测。 4. 后处理:分类结果的可视化,可能的平滑处理,精度评估,以及面积统计和变化检测。 同时,用户可能需要考虑如何将模型从训练环境(如Python或MATLAB)部署到实际应用中,特别是在处理大规模遥感数据时的效率问题。此外,是否需要集成到GIS系统中进行进一步分析也是需要考虑的。 需要确保引用的内容被合理使用,例如引用[2]提到的分类结果修正和精度评价,引用[3]的数据集构建方法,以及引用[4]中的特征提取方法。但用户目前的问题更侧重于分类流程,而非模型训练或数据准备。 总结回答的结构: - 面向对象分类流程概述 - 具体步骤(数据准备、特征对齐、模型预测、后处理) - 注意事项(特征一致性、参数调整、结果验证) - 相关工具和代码示例(如Python的sklearn或MATLAB的predict函数) - 可能的应用场景和后续分析(如土地利用变化检测) 需要避免过于技术化的术语,同时确保步骤清晰,用户能够按照指导进行操作。可能还需要提醒用户检查特征是否与训练时一致,避免因特征不匹配导致的分类错误。</think>### 面向对象的土地分类流程(基于SVM) #### **步骤1:面向对象数据预处理** 1. **影像分割** 将未分类的遥感影像分割为同质性对象(斑块),使用分割算法如多尺度分割(如ENVI的**SEaTH算法**或**eCognition**工具),分割参数需与训练数据一致[^3]。 ```python # Python示例:使用eCognition的规则集导出分割结果 objects = segmentation(未分类影像, 尺度参数=50, 形状权重=0.3) ``` 2. **对象特征提取** 为每个对象提取以下特征(需与训练阶段特征一致): - **光谱特征**:波段均值(如NDVI)、标准差 - **纹理特征**:灰度共生矩阵(GLCM)的对比度、熵值 - **形状特征**:面积、长宽比、紧凑度 ```matlab % MATLAB示例:提取对象特征 features = [mean(object_spectral), std(object_spectral), glcm_contrast(object_texture)]; ``` --- #### **步骤2:应用SVM模型分类** 1. **特征对齐** 确保未分类对象的特征维度与训练模型输入完全一致(如波段顺序、特征数量)。 *示例:若训练时使用[NDVI均值, 纹理熵, 面积],预测数据需按相同顺序排列。* 2. **分类预测** 将提取的特征矩阵输入已训练的SVM模型,生成类别标签: ```python # Python示例(sklearn) predicted_labels = svm_model.predict(未分类对象特征矩阵) ``` 3. **结果映射** 将预测标签关联回原始分割对象,生成分类结果图: ```matlab % MATLAB示例:将标签映射到对象 classified_map = label2rgb(predicted_labels, 对象边界); ``` --- #### **步骤3:分类后处理与分析** 1. **结果优化** - **椒盐噪声处理**:使用形态学滤波(如多数分析)平滑小斑块 - **分类合并**:合并相同类别相邻对象(基于空间邻域分析) 2. **精度验证** - 随机采样验证点,计算混淆矩阵与总体精度(OA): $$ OA = \frac{\text{正确分类对象数}}{\text{总验证对象数}} \times 100\% $$ - 对比引用[2]中的方法,生成动态变化图(若涉及多时相数据) 3. **面积统计与变化检测** - 统计各土地类型面积占比(如引用[2]的池州市土地利用统计) - 多时相数据叠加分析变化区域(如交通用地→工商用地的转换[^3]) --- #### **关键注意事项** 1. **特征一致性**:训练与预测阶段必须使用完全相同的特征集(包括归一化方法)[^1] 2. **参数调整**:若分类结果边界不清晰,需重新优化SVM的核函数参数(如RBF核的$\gamma$) 3. **结果验证**:建议使用独立验证集(如引用[3]中的测试集B)评估泛化能力 --- ### **代码示例(完整流程)** ```python # Python完整流程(基于sklearn) from sklearn.svm import SVC import rasterio # 加载未分类影像和分割对象 with rasterio.open('unclassified.tif') as src: image = src.read() # 分割对象并提取特征(假设已实现) objects = segment_image(image, scale=50) features = extract_features(objects, ['mean_ndvi', 'glcm_contrast', 'area']) # 加载预训练SVM模型并进行分类 svm_model = joblib.load('trained_svm.pkl') labels = svm_model.predict(features) # 生成分类图 classified_map = assign_labels_to_objects(objects, labels) classified_map.save('result.tif') ``` --- ### **相关问题** 1. 如何选择面向对象分割的最佳尺度参数? 2. SVM在土地分类中如何处理多类别不平衡问题? 3. 面向对象分类与像元级分类的精度对比有哪些研究结论?
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