瀑布模型基本不主动进行风险控制,而螺旋模型将风险管理作为核心环节贯穿整个开发过程

  1. 瀑布模型
    核心特征:是线性、顺序式的开发流程,包含系统规划、需求分析、设计、编码、测试、维护等阶段,各阶段严格按顺序推进,无回溯(或极少回溯)。
    优势:流程清晰,便于制定计划、成本核算与项目管理,能保障项目按时交付并符合质量要求。
    不足:灵活性差,难以应对需求不明确或变更的场景,在大规模 / 高迭代的开发中适用性较低。

  2. 螺旋模型
    核心特征:以 “原型开发 + 风险分析” 为基础,采用迭代式流程,每个迭代包含 “制定计划→风险分析→工程实施→工程评估”4 个阶段。
    优势:通过持续的风险识别与应对,降低项目不确定性;支持需求的逐步明确与调整,适用于复杂 / 高风险项目。
    要求:需要具备丰富风险评估经验的团队,对专业性要求较高。

  3. 喷泉模型
    核心特征:支持面向对象开发,采用 “无间隙、迭代式” 流程,分析、设计、编码等环节无明显边界,功能在迭代中逐步细化。
    定位:是瀑布模型、螺旋模型的发展与补充,体现了开发流程随技术进步的融合趋势。

瀑布模型与螺旋模型在项目风险管理方面的本质区别在于:瀑布模型基本不主动进行风险控制,而螺旋模型将风险管理作为核心环节贯穿整个开发过程

具体分析如下:

  • 瀑布模型

    • 风险管理是隐式的、被动的。
    • 由于其线性顺序结构(需求→设计→编码→测试→维护),所有风险通常在后期才暴露,例如需求错误直到测试阶段才发现,修复成本极高。
    • 缺乏对变更和不确定性的应对机制,一旦前期决策失误,后续难以修正。
    • 适用于需求明确、技术成熟、风险较低的项目。
  • 螺旋模型

    • 风险管理是显式的、主动的,并作为每个迭代周期的核心步骤之一。
    • 每个螺旋周期都包含“风险分析”阶段,识别当前迭代中的技术、资源、进度等潜在风险,并通过原型、模拟等方式提前验证解决方案。
    • 支持早期发现高风险问题并动态调整方向,降低整体项目失败概率。
    • 特别适合大型、复杂、高风险或需求不明确的系统开发。

总结:瀑布模型忽视过程中的风险演化,依赖前期规划;而螺旋模型以“风险驱动”为核心思想,通过迭代+风险评估实现持续的风险控制。
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内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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