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RSS订阅原创 【计量地理学】实验八 土壤重金属Zn污染范围的界定与不确定性分析
本研究通过对土壤重金属锌（Zn）污染范围的界定与不确定性分析，旨在深入探讨土壤环境质量及其可能的生态风险，为土壤污染防治和修复提供科学依据。通过采用基于空间预测图和基于污染概率图的方法，对土壤重金属污染范围进行了界定，并对两种方法的界定结果进行了对比分析。最后，综合考虑了两种方法的优势和不足，提出了综合界定污染范围的方法，并进行了不确定性分析。综合界定结果显示，研究区域内未被污染的区域占38.3%，不能确定是否被污染的区域占16.8%，被污染的区域面积占44.9%。关键词 重金属;污染范围;污染概率;
2025-04-20 20:23:56
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原创 【计量地理学】实验七 多种地统计方法的插值比较
除此之外，对于空间波动性的相关计算：我采用的是利用【焦点统计】工具计算每个像素与周围8个像素的标准差，最后取研究区域内的平均值作为定量化的空间波动性指标，为达到更好的效果，本还可以。，我选择利用的是ArcGIS软件中的【焦点统计】，谈及数据的波动性评价，方差与标准差即非常典型的数据波动性指标，但这类指标往往只适用于属性数据，难以体现我们空间数据的波动性。但处于此根本原理，我想到可以利用ArcGIS中的【焦点统计】工具，该工具可以帮助我们计算得到。，但由于时间与能力限制并未进行优化，有待后续的学习与完善。
2025-04-20 20:00:45
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原创 【计量地理学】实验六 地理属性空间插值
本次实验的主要目的在于熟练掌握空间克里格法插值的理论基础，包括其核心概念和步骤，能够通过数据可视化和统计分析方法识别数据中的异常值，并且掌握数据正态性的检验方法，理解正态分布对克里格法的重要性，最后在GIS软件中，学习如何进行克里格法的空间插值，包括参数设置、搜索领域调整、交叉验证等步骤，熟练掌握如何优化模型以提高预测精度并制图得到结果。异常值的识别与处理正态分布检验与数据转换变异函数分析空间插值地图制图。
2025-04-20 16:24:43
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原创 【计量地理学】实验五 试验变异函数计算
接下来我们对数据进行正态分布统计，通过观察数据与正态分布的偏离程度，来评估数据的正态性，以此作为数据分析和建模的基础，利用GIS空间分析课程的知识，我们选择在。，但由于滞后距离最值的限制，我们未能充分观察到拟合曲线的基台值、块金值与变程等详细的变异函数结构特征，有待后续的学习与补充。与上述的有机质数据与pH值数据相比，全氮数据的分布与有机质的分布相近，即东部全氮含量较低，而西部全氮含量较高。值的分布主要呈东北高，西南低的趋势，即研究区域内的东部具有较强的碱性，而研究区域内的西部具有较强的酸性。
2025-04-20 15:43:11
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原创 【计量地理学】实验四 主成分分析与莫兰指数
接下来，在Data文件中我们编写计算局部莫兰指数的代码如下图所示，该代码中我们延续了老师提供的全局莫兰指数的计算方法，主要不同点在于：全局莫兰指数计算的是整个数据集，而我们局部莫兰指数只计算。首先从邻接矩阵 w 中获取节点i与节点j之间的权重，然后乘以节点j的值与数据集均值之间的差值，然后将该结果与节点i的值与数据集均值之间的差值相乘，即可得到分子；首先为了显示我们的局部莫兰指数数据，需要我们在界面中设计一个框体如下图所示，需要特别注意的是，由于局部莫兰指数数量很多，我们需要为其设计一个。
2025-04-20 15:33:23
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原创 【虚拟环境配置】地信从0开始的环境配置小白教程
如果你只是想用 Python 进行普通的开发，不涉及大量的科学计算库，直接安装 Python 可能更加简单轻便，但如果你的目标是进行数据分析、机器学习等工作，Anaconda 提供了一个非常方便的环境。时隔半年重新跑机器学习的代码，因为正好换电脑了，系统环境还比较干净，所以整理一下我们地信专业配置虚拟环境的基本步骤（非常基础小白版本）以及常用到的一些库。如果我们如上述步骤使用 conda 作为主要环境管理工具，建议用 conda 安装主要依赖，如果某些库在conda中没有，再使用 pip 安装。
2025-03-23 13:38:16
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原创 【农业大数据处理与应用】课设 广东省土地利用变化对植被净初级生产力的影响分析
如下所示代码定义了一个名为getDaysInMonth的函数，该函数用于计算特定年份和月份中的天数。通过生成一个指定年月的日期对象，然后计算该日期对象与下一个月初日期对象之间的天数差，得到当前月份的天数。这一步对计算年总太阳辐射量至关重要，因为每个月的天数不同，会影响到我们每月太阳辐射量的累加。5.3.3为了处理研究区域每年的降水数据，我们定义了一个如下图所示的循环处理函数，该函数会循环处理2000年至2020年的数据。
2025-03-18 15:53:38
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原创 【计量地理学】实验三 地理数据的基本统计分析
本次实验的主要目的为，通过实验课上具体例子进行代码编写，掌握聚类分析算法的原理与基本思想，能够熟练地在Visual Stduio C#环境下，完成聚类分析的全部流程，包括数据标准化、绝对值距离计算、聚类操作等等，以提高自我对聚类分析算法的理解，加深对算法设计及程序编制的认识和掌握。数据极差标准化的代码如下图所示，实现极差标准化我们的方法为：首先通过遍历获得每一列中的最大值与最小值，接着，再次遍历数据矩阵的每一个元素，对每个元素进行极差标准化操作，即：对于矩阵中的每个元素。新生成的聚类添加到聚类列表的末尾。
2025-03-13 21:36:11
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原创 【计量地理学】实验二 经典统计分析方法
相关错误1.某地区粮食产量与受灾面积的历年数据见（实验1数据中的“题目1”sheet），试计算二者之间的相关系数，并对相关系数进行显著性检验（α=0.05）首先根据相关系数计算的公式，我们编写一个函数如下所示，该函数分别计算了相关系数公式下的分子与分母，最后相除得到结果，随后在代码中给出我们的具体数据，并调用我们构建的calculate_ correlation函数：最后即可得到结果如下，相关系数为0.803002517876116，p值为0.005155650042626951。
2025-03-13 21:28:11
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原创 【计量地理学】实验一 地理数据的基本统计分析
计算数据的中位数我们主要使用到了C# 中用于对列表进行排序的方法，它可以按升序或者指定的比较规则来对列表中的元素进行排序，在这里通过查阅相关网上资料，我们使用。根据方差的公式可知，方差的计算需要使用到均值，因此我们可以直接使用上述步骤中创建的Mean函数获得均值，再利用C#中的。计算标准差的无偏估计与计算标准差同理，根据公式可知，我们只需要首先获得标准差，再利用。标准差的计算直接利用上述实验步骤中获得的方差，再利用C#中的。根据变异系数的公式可知，由我们上述代码中获得的。需要额外考虑的是列表中。
2025-03-13 21:02:38
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原创 【农业大数据处理与应用】实验四 多元回归与随机森林模型在植被病虫害监测中的对比分析
根据系数的p值，我们会发现x3 和 x6 对因变量的影响是最为显著的，而其他自变量的影响可能不够显著（p值略大），但虽然某些自变量的p值较大，不代表其对于因变量的影响就较小，我们需要充分结合相应的领域知识进行分析，同时在进行多元线性回归拟合之前，可以充分开展相关性分析、共线性诊断等步骤进一步提高我们的模型精度。在此次实验中由于时间有限，我们将重点分析对比前三个模型的结果精度，首先我们利用MATLAB中的绘图工具，绘制得到了三个模型测试集结果的预测值与实际值的散点图、R方与RMSE，可以明显看到，
2025-03-13 20:27:23
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原创 【农业大数据处理与应用】实验三 GEE平台在植被指数计算与水文变化分析中的应用
以及全球变绿分析所需的LAI和TWS数据，深入探究地表覆盖变化趋势和水文周期变化，借助遥感技术，从全球和局部的角度，系统性地分析地表植被状况与水文变化的时空动态，为地表环境监测与资源管理提供科学依据；，以深入理解其在遥感领域的应用和限制。通过比较不同指数在不同地域和时间尺度下的表现，探讨其在监测植被生长、土地利用变化、生态系统健康状况等方面的适用性与局限性；
2025-03-13 19:42:03
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原创 【农业大数据处理与应用】实验二 随机森林算法与LSTM循环神经网络
掌握利用的方法，并且了解如何准确评估随机森林模型分类器的性能，包括准确率、精确度、召回率和F1分数等指标的计算和解读，以便对模型的表现进行全面评价；深入学习随机森林模型的参数调整方法，包括调整决策树数量、最大深度和最大特征数量等参数，以提高模型的预测准确性和泛化能力，通过系统地调整这些参数，并观察模型性能的变化总结相关规律，更好地理解参数对模型性能的影响；通过实现基于LSTM循环神经网络的玉米产量估计，回顾LSTM模型相关概念的同时，探索深度学习在农业领域中的应用。
2025-03-13 19:31:17
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原创 【农业大数据处理与应用】实验一 地面测量的叶面积指数与遥感观测的植被指数关系探究
我认为出现上述现象的原因在于植物生长的生理学特性的不同。在植物的营养生长阶段植物主要进行根、茎和叶片的生长和发育阶段，这些都会直接影响并体现到我们的叶面积指数上，因此在营养生长阶段叶面积指数的增加会更快地反映在植被指数的变化中。而在植物的生殖生长阶段，植物开始形成花朵、果实等生殖结构的阶段，其生理活动重心转向了生殖器官的发育，因此与叶面积指数的相关性有所减弱，同时，因为生殖生长阶段通常作为营养生长阶段的后一阶段，植被指数的积累建立于营养生长阶段之上，因此，当数学上的叶面积指数为0时，
2025-03-13 19:23:36
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原创 【遥感综合实习】专题五 基于遥感高光谱影像的水体及沉积物特征分析
在此次实习中，根据老师提供的实验步骤指导，Hyperion图像的242 波段中，辐射定标的波段为VNIR的8~57 ， SWIR的77~224，由于VNIR 的波段56~57 和SWIR 的波段77~78 重叠，实际上只有196 个独立的波段，最后。具体包括水色反演建模、水体沉积颗粒物反演和有机质反演，这些算法是我们进行水质监测的重要工具，通过实验学习如何基于遥感影像数据中的特征波段，利用文献中的经验公式进行水质参数的反演建模，从而具备使用高光谱遥感数据进行水质监测和分析的能力。
2025-03-13 18:11:02
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原创 基于QGIS的二次开发（四）：矢量编辑与属性表操作
以上的内容我们已经完成了实验课上的基本内容，为了进一步巩固拓展自己的二次开发能力与知识，结合理论课的项目要求，因为查询功能是最为常见与普遍的功能需要求，我决定在已有代码的基础上实现一系列的属性表操作功能，在上一实验课内容中我们已经实现了打开属性表操作，因此我们接下来的操作都将在。上述的实验内容中，我们只是完成了矢量编辑中最基础的几个功能，但从上述功能的实现过程中我们不难总结得出矢量编辑相关功能实现的总体思路，因此接下来我们将尝试一个较复杂的功能——
2025-03-12 16:36:04
1046
原创 【遥感综合实习】专题四 农作物数据采集与多光谱影像校正研究
通过上述的实习步骤，我们已获得了数个地物光谱数据文件.sed与.raw，在.sed文件中我们可以看到若干个波长与其对应的反射率，利用该数据我们即可绘制得到对应地物的光谱特征曲线，但在对该数据进行光谱特征曲线进行绘制前，我们需要对数据进行。经过上述的实验步骤，我们已可以得到地物的光谱特征曲线，如下图所示，但为了深入挖掘光谱曲线中的相应特征，我们需要对该曲线进行相关处理，以获得其特征波段，帮助我们进行光谱特征的比较的地物识别。在此前的学习中我们接触最多的高光谱指数为。
2024-12-28 21:49:30
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原创 【遥感综合实习】专题二 多维度遥感数据分析 梁子湖流域土地利用与景观格局变化研究
总而言之，梁子湖地区在2000-2020年间经历了显著的土地利用变化，主要表现为农田面积的减少和森林、不透水面的增加，这种变化反映了城市化和工业化进程的加速、生态保护政策的实施以及农业结构的调整，同时，水体面积略有减少，主要受水资源开发利用和气候变化的影响，土地利用结构的多样化和变化趋势反映了研究区域不同时期的气候变化与人类政策，但归根结底，多样化的土地利用结构有助于提升区域生态系统的稳定性和可持续性。，在以往的实验中，更多的内容止步于实验结果的得出或者是浅尝辄止的结果分析。
2024-12-01 20:21:48
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原创 【遥感综合实习】专题一 多时相多波段遥感影像的机器学习地物分类研究
总而言之，熟练掌握编程技能和算法优化技巧，是我们进行高效、准确数据处理的实用技巧；分类效果受到多种因素的影响，包括影像数据的质量（如分辨率、噪声等）、分类样本的选择、分类算法的参数设置以及地物光谱特征的复杂性等，实习通过对比分析不同分类情况下的分类结果，识别和分析这些因素，理解其对分类结果的影响，并探索优化分类效果的方法。在此次实验的此步骤中，我们选择8月1日时期计算得到的植被指数，合成得到的影像（3个特征波段），与5月23日至8月16日的五幅遥感影像的植被指数合成得到的影像（15个特征波段），分别采用。
2024-12-01 19:24:00
1402
原创 数据库课程设计报告 超市会员管理系统
ADD CONSTRAINT DEFAULT_SEX DEFAULT '男' FOR SEXGOADD CONSTRAINT CHECK_SEX CHECK(SEX='男' OR SEX='女')GOGOGOGOGO。
2024-12-01 18:56:47
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原创 【SQL Server】华中农业大学空间数据库实验报告 实验九 触发器
为得到准确的结果，根据老师讲解，我可以用到理论课学习的与后续实验课程会练习的游标(Cursor)，循环输SELECT调用函数的查询结果，此次实验中就不再进行深入的探讨与研究，在后续的实验过程中希望有更详细具体的学习。在创建成功存储过程后，为验证存储过程是否符合我们的需求，一般都会调用存储过程以进行验证，但在此次存储过程的第一个实验步骤进行验证时，就发现得到的结果不符合预期，而调用存储过程，在我们此次实验过程中可以明显感受到，相比起交互式方法与T-SQL语句的方法，存储过程似乎并没有给我们带来多少的便捷，
2024-11-22 20:51:35
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原创 【SQL Server】华中农业大学空间数据库实验报告 实验八 存储过程
因为其基本的修改思路就是重新编写了一个存储过程，无论其属性需不需要修改，依然需要写在SQL语句中，点击【对象资源管理器】—>【数据库】—>【jiaoxuedb】—>【存储过程】—>【dbo.点击【对象资源管理器】—>【数据库】—>【jiaoxuedb】—>【存储过程】—>【dbo.新建查询，输入代码如下所示，其代码含义与数据查询的主要区别就在于，查询前需要通过。由一个AS连接，其编写的基本思路与数据查询的编写思路相似，需要特别注意的是要。
2024-11-22 20:31:55
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原创 【SQL Server】华中农业大学空间数据库实验报告 实验七 数据查询
选择FROM后面的TABLE,指针指向从第一条数据开始，一个一个牵引至WHERE语句中，进行筛选，如果满足WHERE语句的条件，则被SELECT筛选出来，指针在TABLE中指向下一条数据，再牵着第二条数据进入WHERE中进行筛选，一直这样操作，直到TABLE表中的所有数据都被筛选完毕。新建查询，输入代码如下所示，此代码中主要利用了一个NOT EXISTS谓词查询，该谓词最重要的为判断：NOT EXISTS括号中的SQL语句是否有结果，如果为假，即无结果，则继续执行WHERE条件；
2024-11-22 17:08:43
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原创 【SQL Server】华中农业大学空间数据库实验报告 实验六 视图
创建视图View_SSCORE，我们需要的数据库表有STUDENT、COURESE、SC中的Sname、Cname、Score的信息，因此需要我们在创建视图时导入三个数据库表/视图，并选中相应的数据列,点击保存后，输入视图名称即可完成创建视图；其根本原因在于如果希望通过更改视图更改基本表，输入的数据中又无Sno（学号即主键），INSERT语句是必然失败的，因为主键不允许为空值，而如果通过更改视图更改基本表，未输入数据的列会默认为空值，与主键的定义相矛盾，因此执行INSTER语句失败。
2024-11-22 16:15:11
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原创 【SQL Server】华中农业大学空间数据库实验报告 实验五 索引
新建查询，输入代码如下，其代码含义为使用数据库jiaoxuedb，在数据库表【COURESE】的列CNAME上，创建一个命名为IND_CN的升序聚簇索引。（1）在管理聚簇索引之前，我们首先需要对SC表建立主键，因此打开表设计器后，我们根据之前实验课内容对Sno与Cno建立主键；通过此代码与上述代码对比也可以看出，交互式管理非聚簇索引。设置索引时默认为升序。
2024-11-22 15:00:04
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原创 【SQL Server】华中农业大学空间数据库实验报告 实验四 完整性约束
在课堂上，老师为我们重点强调了数据库表中数据的重复与冗余是非常常见的一个问题，对于这个问题在实际情况中一个一个进行删减是不理想的，因此在老师在引导我们思考后列举了几种常用的方法，同时对完全重复与部分重复的处理方法进行了区分。打开表【SC】，右击选择设置打开表设计器，再次选择两个需要删除主键约束的列，右击选择删除主键，即可达成删除主键操作，取消标识属性，只需要在表设计器中将标识规范由否改为是即可。
2024-11-22 14:46:26
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原创 【SQL Server】华中农业大学空间数据库实验报告 实验三 数据操作
3.1录入数据至数据库表1.execl的数据录入数据库表（1）如果想通过excel表将我们想要的数据录入至数据库表中，我们首先要创建一个后缀名为.xls的excel表。
2024-11-22 14:25:49
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原创 【SQL Server】华中农业大学空间数据库实验报告 实验二 数据库表
1.实验中的常见问题（1）数据类型指定列宽问题在创建表的过程中，指定列的数据类型时部分数据类型是不能指定列宽的，如果使用命令行的方法，这需要我们对数据类型相关非常的熟悉；（2）命令行操作选择对应数据库在使用T—SQL语句对数据库或数据库表进行操作时，一定要注意连接的是否为对应数据库，否则就会导致最终的结果错误。2.实验中常见的数据类型字符型数据char固定长度存储数据;varcahr按变长存储数据;text当需要存储非常大量的字符串时使用；日期时间型数据datetime。
2024-11-05 19:44:31
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原创 【SQL Server】华中农业大学空间数据库实验报告 实验一 数据库
1.实验中的常见错误：1.无法分离数据库数据库无法分离的根本原因是有用户进行连接操作，如果是交互式分离数据库的方法，分离时需要我们勾选【删除连接】；如果是在命令行模式，我们可以利用kill语句直接中止进程，也可以采用保存关闭SQL Server软件，再次打开再执行kill语句的方法，同样可以达到分离数据库的目的。2.交互式方法建立数据库出错在主菜单界面选择【工具】—> 【选项】—> 【设计器】打开参数表，取消勾选阻止保存，交互式的建立才能成功。3.附加数据库操作时的代码错误。
2024-11-03 22:29:09
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原创 【景观生态学实验】实验五 景观生态脆弱性评价
接下来在层次结构中人为判断各类指标的相对重要性，虽然我们此时在软件中给出的比较还相对模糊直观，但软件将依据我们所给出的参考重要性计算具体权重数值，最终我们通过判断矩阵的【一致性】来判断矩阵结果是否可以被接受，当一致性比例<0.1时，我们认为判断矩阵的设置成功。除上述步骤外，在进行栅格计算前，我们还需要统一参评因子栅格的空间分辨率，老师提供的data5中的数据分辨率均为100 m，而土地利用（景观分类）、高程与坡度数据的分辨率为25m，因此我们需要利用【重采样】工具进行重采样，所有图层统一分辨率为100m。
2024-10-22 17:12:41
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原创 【景观生态学实验】实验四 景观指数计算
通过实验课程的学习，了解熟悉熟练掌握Fragstats软件的使用方法，重点掌握利用该软件计算景观指数的方法原理、操作步骤和具体流程，具体包括数据导入、编辑文本文件、参数设置等，用以获得对景观特征的定量描述；通过利用软件自主计算各个景观指数，使学生深入学习各个景观指数的定义、计算方法与其在景观生态学中的具体应用，并进一步理解各个景观指数背后的生态学原理，以及它们对相应的景观结构和功能的反映能力；
2024-10-22 17:03:33
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原创 【景观生态学实验】实验三 景观格局及变化分析
理解并掌握ArcGIS软件中的部分工具在实际应用的具体功能，包括学习如何使用ArcGIS软件进行地理空间数据的详细分析和可视化，重点与景观生态学的相关应用进行结合，利用分区统计、面积制表等工具，获取景观类型在一定地理区域的时空分布信息；理解并掌握景观类型转移矩阵等相关概念，重点学习景观类型转移矩阵的数据获取与建立方法，将得到结果用以深入探究景观类型之间的转化关系，并充分了解景观演变过程中各类别之间的相互作用，为后续的景观动态变化分析提供基础；
2024-10-20 16:46:24
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原创 【景观生态学实验】实验二 景观类型分类
通过课堂理论学习与实验课的实际动手操作，学习并熟练掌握如何利用ArcGIS软件对遥感影像进行一些较为基础的数据处理与分析工作，具体包括波段合成、图像镶嵌、图像裁剪与图像分类等；通过实际操作，使学生深入了解ArcGIS在遥感影像处理领域的强大功能，包括遥感影像的数据处理、图像增强、景观类型分类、变化检测等，使学生探索并掌握包括ENVI与ERDAS在内的多种软件的遥感影像处理方法；
2024-10-20 16:31:51
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原创 【景观生态学实验】实验一 ArcGIS地理数据处理及制图基础
1.：通过实验操作与学习，熟练掌握ArcGIS软件相关的基本操作，包括界面熟悉、工具栏使用、数据的加载和保存、基本数据处理操作等;2.：通过实验操作与学习，学习使用ArcGIS软件中的影像处理工具，掌握遥感影像拼接和裁剪工具的使用方法，能够熟练处理不同区域的遥感影像数据，并确保数据的准确性和连续性;3.：通过实验操作与学习，熟练掌握使用ArcGIS制作专题地图的方法，具体包括数据视图的切换、图上信息的添加、数据的符号化等操作，最终制作得到清晰、美观的土地利用现状专题地图;4.
2024-10-20 10:29:09
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原创 【某农业大学计算机网络实验报告】实验五 TCP 运输连接管理
通过回顾实验内容可以看到，本实验中连接释放过程的第二、三次挥手同时进行的，服务器0收到第一次挥手的FIN后，向PC0发送一个ACK报文段，表示收到了PC0的FIN，并与此同时，服务器0发起自己的关闭过程，向PC0发送了一个FIN，这种同时进行的挥手效率较高。随后，单击逻辑工作空间中的 PC，在 Desktop 选项卡中打开 Web Browser,在 URL 框中输入服务器的IP 地址，然后单击 Go 按钮，最小化模拟浏览器窗口，可以看到此时在主机上已经预备发送TCP数据包，至此数据准备工作已经全部完毕。
2024-10-20 10:11:49
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原创 【某农业大学计算机网络实验报告】实验四 路由信息协议RIP
协议使用ICMP数据包的跳数作为度量值，而当网络上存在去往目标的路由上有两条以上都是相同度量值时，就出现了我们所说的等价路由，也就是我们在上述实验步骤（2）中出现的情况，面对这样一种情况，自然我们的路由器需要考虑，使用哪一条路径传输我们的ICMP数据包，这个方法就是我们在上述内容中提到的负载均衡。，而并不经过路由器1、路由器2与路由器7，这是因为该网络所在的路径是网络中的最短路径，而RIP协议认为最好的路由是具有最小跳数（即经过的路由器数量最少）的路由，这也符合我们实验中出现的现象。
2024-10-20 10:01:38
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原创 【某农业大学计算机网络实验报告】实验三 IP数据报发送和转发流程
为开展实验内容，首先在 Packet Tracer 7.3.1 模拟器中配置好如下的网络拓扑结构。4.路由器0在接收到ICMP数据包后，根据解析其中的帧得到的IP地址了解需要发往的下一跳是路由器1，但由于在其ARP缓存表中没有路由器1对应接口的MAC地址，因此需要向路由器1发送一个ARP数据包，，也就是我们设定的路由器0与其网络连接的接口，但由于在其ARP缓存表中查询不到默认网关的MAC地址，因此需要发送一个ARP数据包给交换机0，交换机0将ARP包广播给路由器0与PC1，PC1丢弃，
2024-10-19 23:08:56
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原创 【某农业大学计算机网络实验报告】实验二 交换机的自学习算法
（3）接收到ARP两个包的交换机分别传输给它们对应的主机，PC0成功接收ARP包后通过交换机0向PC1返回应答包，而PC2则舍弃ARP包，后续传输ICMP包的过程与我们第一次实验课程中交换机传播单播包的过程基本相同，且交换机中的交换表不再改变。删除交换机1转发表后：如果删除了交换机1的转发表，那么交换机1就不知道PC0的地址信息，会选择将数据洪泛给连接的所有交换机包括交换机2，而交换机2中的转发表记录了PC0的地址发现。（7）后续传输ICMP包的过程与我们第一次实验课程中交换机传播单播包的过程基本相同，
2024-10-19 22:35:58
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