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[期刊] 技术经济
[作者]
李石山 陈朝霞 洪玉莲
[期刊] 情报学报
[作者]
徐宝祥 刘凤勤 张海涛
本文以辩证唯物主义的观点 ,论述了面向对象方法学的思维科学基础 ,科学认识论和方法论基础。这是面向对象方法学在构造软件系统时在问题空间和方法空间的结构上取得一致的根本原因所在 ,也是面向对象方法获得广泛应用的根本原因
关键词：
面向对象 分类学 抽象思维 方法学
[期刊] 资源科学
[作者]
任传帅 叶回春 崔贝 黄文江
中国芒果种植面积居世界第二,并有持续增长的趋势。国内外利用遥感手段提取农作物的相关研究较多,但有关芒果林遥感提取的研究仍较少。本研究基于2016年12月的高分辨率卫星SPOT-6数据,结合植被覆盖度(FVC)和坡度(SLOPE)因子,利用面向对象分类方法对芒果林地信息进行提取,结果表明,利用FVC和SLOPE参与分割的面向对象分类方法,提取芒果林地的生产者精度达92.81%,用户精度达97.19%。该方法相比于最大似然法分类以及FVC和SLOPE未参与分割的面向对象分类,提取芒果林地的生产者精度分别提高了
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
温有奎
A method for the construction of an object-oriented expert system with its knowledge database independent of program is introduced.Its knowledge representation,reasoning mechanism,semantic network an d frame structure are described in detail.Finally,the author compares the object -oriented knowledg...
[期刊] 资源科学
[作者]
任传帅 叶回春 崔贝 黄文江
中国芒果种植面积居世界第二,并有持续增长的趋势。国内外利用遥感手段提取农作物的相关研究较多,但有关芒果林遥感提取的研究仍较少。本研究基于2016年12月的高分辨率卫星SPOT-6数据,结合植被覆盖度(FVC)和坡度(SLOPE)因子,利用面向对象分类方法对芒果林地信息进行提取,结果表明,利用FVC和SLOPE参与分割的面向对象分类方法,提取芒果林地的生产者精度达92.81%,用户精度达97.19%。该方法相比于最大似然法分类以及FVC和SLOPE未参与分割的面向对象分类,提取芒果林地的生产者精度分别提高了19.28%和3.62%;用户精度分别提高了8.62%和3.86%。本研究可为果园用地的遥感识别与信息提取有效的方法借鉴。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
刘冰
基于对现有竞争情报分析方法体系的分析,结合动态竞争发展对竞争情报分析提出的新要求,以竞争情报对象为着眼点,构建由逻辑思维分析方法和专业技术分析方法二个层次所构成的面向对象的竞争情报分析方法体系,并阐释此方法体系的结构特点,剖析其内在机理。
关键词：
竞争情报 分析方法体系 面向对象
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
朱树人
程序质量度量技术是保证软件质量的重要方法.用Weyuker度量评价标准,分析评价了面向对象软件类一级的度量(CK度量)和面向对象系统一级的度量(MOOD度量),并针对其不足提出了一种基于CK的MOOD面向对象程序质量的评测方法.此方法进一步完善了对程序质量的度量,适合于对软件质量的整体评估.
[期刊] 改革与战略
[作者]
韩腊萍 权进国
一、问题的出 数据库技术的出现使数据管理技术步入一个新的时代。现今,在一些非传统应用领域,不仅数据本身的结构和存储形式各异,而且不同领域对数据的处理技术要求也比一般事务管理环境复杂得多,而传统的数据库技术在这方面表现出明显不足。对可扩充的、复杂数据结构和复杂数据访问提供高性能的支持,是当今特定应用领域的需要。对数据项间的关系含有重要信息的数据库而言,采用面向对象数据库(OODB)是一个合适的解决方法。面向对象模型擅长组织数据结构,而关系模型擅长于数据本身的组织。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
宋正河 毛恩荣 周一鸣
针对机械系统虚拟人机界面的设计问题,应用面向对象技术和方法,将机械系统虚拟人机界面划分为多个相互关联的类和对象,定义了各个类和对象的属性及服务,确定了类与对象之间的层次结构关系,在此基础上搭建了虚拟人机界面的设计构架。选取某一车辆驾驶室人机界面作为设计实例,验证了面向对象的机械系统虚拟人机界面的建模方法。结果表明:该建模方法能够实现对人机界面各个元件的组织管理,正确体现各元件的相互关系。应用面向对象的建模方法可以提高机械系统虚拟人机界面设计软件系统的可靠性、可维护性和可扩充性。
关键词：
机械系统 虚拟人机界面 面向对象技术
[期刊] 自然资源学报
[作者]
向海燕 罗红霞 刘光鹏 杨任飞 雷茜 程玉丝 陈婧祎
地表覆被分类对国土资源调查评估及全球变化具有基础性和关键性意义,但山区由于地形和云雾等的影响,可利用光学遥感影像和其他资源十分稀缺。因此,论文以渝东南山区为研究区,基于Sentinel-1A极化合成孔径雷达(SAR)数据,通过系列预处理,得到后向散射系数值,同时对各类地物的VV/VH极化后向散射系数、纹理、高程和坡度等特征值统计分析,综合这些特征值运用面向对象分类方法对单时相与多时相SAR数据进行地表覆被分类,最后将这两种分类方法与Landsat 8 OLI数据分类作对比。研究表明:1)在同时运用面向对象
[期刊] 浙江农林大学学报
[作者]
梁文海 刘吉凯 张伟 李新伟 钟仕全
高分2号(GF-2)是中国研制的空间分辨率最高的民用遥感卫星。为探讨GF-2遥感数据对林业资源信息的监测能力,以广西横县平朗乡桉树Eucalyptus林为研究对象,基于面向对象的图像分析方法,通过对影像多种特征的分析与提取,建立桉树林信息提取的知识规则,实现桉树林空间分布的准确提取,最终桉树林提取的用户精度和生产者精度分别达81.4%和86.4%。结果表明:利用GF-2数据基于面向对象思想的桉树林提取精度能够满足林业部门对于快速准确提取林业资源信息的生产需求。GF-2卫星因其高时空分辨率的特性可作为林业资
关键词：
森林测计学 GF-2影像 桉树 面向对象
[期刊] 林业科学研究
[作者]
姚博 张怀清 刘洋 刘华 凌成星
[目的]以北京地区为例,对大区域多类型湿地信息提取方法进行研究。[方法]采用面向对象多尺度分割算法及光谱差异分割算法分割Landsat8 OLI遥感影像,辅助Google Earth高清影像及2015年人工解译结果,使用分层抽样法随机产生训练样本与验证样本;综合运用光谱、形状、纹理特征及拓扑关系,构建CART决策树模型提取研究区湿地信息;与最大似然法、面向对象最邻近方法的分类结果进行对比。[结果]利用面向对象CART决策树方法,分类结果的总精度为88.05%,Kappa系数为0.844,相较于面向对象最邻近方法,总体精度、Kappa系数相差不大,但针对部分湿地类型,如河流、沼泽湿地,精度提高了10%～20%;比使用最大似然分类法的总精度高近30%,Kappa系数提高0.355。[结论]对于湿地分布广泛、类型及数量较多的地区,面向对象CART决策树方法分类结果较好,是一种快速、有效的分类方法。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
刘时城 温仲明 戚德辉 王红霞 郭茹
【目的】提出一种基于面向对象图像特征提取的植物叶面积测量方法,为快速、高精度地测量野外采集植物的叶片面积提供支持。【方法】以扫描图像为基础,借鉴遥感影像的面向对象图像特征提取的思想,获得扫描对象的矢量轮廓,以此计算其面积,并采用AutoCAD绘制的7种多边形进行重复试验,以验证该方法的精确性;然后进一步对青蒿(Artemisia carvifolia)、臭蒿(Artemisia hedinii)、苜蓿(Medicago sativa)3种植物叶片进行重复试验,并与矢量化方法、监督分类方法进行对比,分析该方
关键词：
叶面积测量 面向对象 特征提取
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
范磊 程永政 王来刚 刘婷 胡峰 冯晓
应用面向对象方法,对遥感图像进行多尺度分割,即首先进行大尺度分割,结合NDVI提取植被信息,将图像分为植被和非植被;然后在植被信息类内再进行小尺度分割,利用NDVI并融入几何特征进一步提取冬小麦种植面积及空间分布。在遥感分类的基础上,将线性数据按宽度缓冲,从分类结果中扣除。将扣除结果与地面样方实测数据对比分析。结果表明,监测结果减轻了传统分类方法的椒盐效应,监测结果与验证样方数据比较精度为94.06%。
关键词：
遥感 面向对象 冬小麦 面积
[期刊] 中国农业科学
[作者]
王佳玥 蔡志文 王文静 魏浩东 王聪 李泽萱 李秀妮 胡琼
【目的】中国南方地区云雨频繁且农业景观破碎，是我国农作物遥感监测最具挑战的区域之一。我国自主研发的高分系列卫星具有高时空分辨率和高质量成像的特点。本研究挖掘多源高分系列卫星的时间和空间双重优势，实现多云雨及景观异质区作物精细化识别。【方法】基于国产高空间分辨率高分二号（GF-2）影像表征农田空间几何特征，协同中空间分辨率高分一号（GF-1）和高分六号（GF-6）加密影像观测时间序列，充分表征农作物光谱季相节律。通过构建光谱-时相-空间三维分类特征，基于随机森林进行农作物分类并计算不同特征的重要性。同时，设置不同影像组合和不同分类单元下的多种分类场景，进一步分析不同高分数据协同利用在农作物识别上的表现差异。【结果】基于GF-1、GF-2和GF-6影像和面向对象的农作物分类在湖北省潜江市研究区的总体精度为95.49%,Kappa系数为0.94；在枣阳市的总体精度为93.78%,Kappa系数为0.92。协同GF-2和GF-6进行农作物分类精度优于协同GF-2和GF-1。此外，基于GF-2进行面向对象的农作物分类效果优于面向像元，其中潜江总体精度提升了1.4%，枣阳提升了1.32%。相比GF-1和GF-2对应的光谱和空间特征，GF-6光谱波段对农作物遥感识别的贡献度最大，累计重要性得分占全部光谱波段的82%（潜江）、77%（枣阳）。其中GF-6新增的红边Ⅰ波段（B5）、红边Ⅱ波段（B6）、紫波段（B7）和黄波段（B8）4个光谱波段对作物识别的贡献度分别为47%（潜江）和33%（枣阳）。【结论】协同发挥不同国产高分数据各自光谱-时间-空间优势，不仅缓解了农业景观破碎导致的“混合像元”问题，同时一定程度上降低了多云多雨气候对农作物识别影响的不确定性，为我国南方地区农作物精准识别提供了巨大潜能。
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