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湖库遥感监测产品生产与服务系统支持光学、雷达等卫星数据基于面向对象方法实现湖库水面积、蓄水量产品业务化生产及服务。

1、影像水体范围自动提取（面向对象法，深度学习法）2、水面积变化范围自动计算

一、基于样本点遥感影像分类1、人工定义样本点以及外部导入矢量样本点2、基于样本点遥感影像分类二、遥感影像光谱库建设及模型训练三、遥感影像分类精度评价（基于样本点计算混淆矩阵）总体分类精度（Overall Accuracy） =(54/58) 93.10%Kappa系数 （Kappa Coefficient） =0.8962混淆矩阵（confusion matrix） 实际分类结果(Ground Truth Pixels)分类 ...

MDL_FILES =  模块文件SRC_FILES =  一般文件MOD_FILES = ${MDL_FILES:.f90=.o}OBJ_FILES = ${SRC_FILES:.f90=.o}FFLAGS =  -O2 -fno-underscoringFC = gfortran 根据注册的环境变量填写cc = gcc库名称: $(MOD_FILES) $(OBJ_FILES) $(FC) -shared $(FFLAGS) -o lib库名称.so $(MOD_FILES) $(OBJ_FILES)c

<br /> std::string::iterator p = strTest.begin();<br /> std::string sepword;<br /> bool bTrue = false;<br /> while (p != strTest.end())<br /> {<br />  if (*p == ' ' || *p == '/t' ||*p ==';')<br />  {<br />   if (bTrue)<br />   {<br />    words.push_back (s

<br />1、在找到正确的解决方法前，不要一味的“试”，要花时间寻求正确解<br />     不要对程序员说“你可以试一试.........."，<br /> <br />      当开始尝试某种方案时，他往往会远离所要解决的问题，进入饥不择食寻求解答的境界，<br /> <br />     在编写代码时，经常会这样做，前一段时间在编写Makefile文件时，就遇到这种问题，报着试一试的想法，测试了很多方法，而且在不<br /> <br />断的寻找问题答案时扩展了很多内容并且消耗了精力。