65、编程术语与概念详解

编程术语与概念详解

1. 基础编程概念

1.1 数据类型与变量

  • 抽象数据类型(ADT) :由程序员创建的数据类型,为编程提供了自定义数据结构的能力。
  • 数据类型 :决定了变量所能存储的信息类型,如整数、字符串等。
  • 变量 :用于存储数据的容器,有不同的作用域,如全局变量(使用 Public 访问说明符声明的模块级或类级变量)和类级变量(具有类作用域)。

1.2 操作符与语句

  • 赋值操作符 :即等号(=),用于在赋值语句中将右侧的值复制到左侧的对象中。
  • 赋值语句 :使用赋值操作符实现值从一个对象到另一个对象的复制。
  • 逻辑操作符 :如 And 操作符,将两个表达式组合成一个,只有当两个表达式都为真时,整个表达式才为真;AndAlso 操作符在复合表达式中使用短路评估。

1.3 程序结构

  • 决策结构 :使程序能够有多个执行路径,如 If…Then、If…Then…Else 和 If…Then…ElseIf 语句。
  • 循环结构 :包括 Do Until 循环(重复执行一个或多个语句,直到测试表达式为真)、Do While 循环(只要表达式为真
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关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优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、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,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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