遥感图像处理之分类 本文主要介绍遥感图像处理中的分类方法，包括非监督分类和监督分类两大类。非监督分类中，K-均值分类和ISODATA算法是两种常用的方法，而监督分类中，以最大似然法为例，进行分类的讲解说明。 一、非监督分类 非监督分类是指在不知道分类结果的情况下，对遥感图像进行分类的方法。常用的非监督分类方法有K-均值分类和ISODATA算法。 1、K-均值分类算法 K-均值分类算法是一种常用的非监督分类方法。其步骤如下： （1）打开待分类的遥感影像数据 （2）依次打开：ENVI 主菜单栏—>Classification—>Unsupervised—>K-Means，即进入 K-均值分类数据文件选择对话框 （3）选择待分类的数据文件 （4）选好数据以后，点击 OK 键，进入 K-Means 参数设置对话框，进行有关参数的设置，包括分类的类数、分类终止的条件、类均值左右允许误差、最大距离误差以及文件的输出等参数的设置 （5）建立光谱类和地物类之间的联系：在新窗口中显示分类结果图：然后，打开显示窗口菜单栏 Tools 菜单—>Color Mapping—>Class Color Mapping…进入分类结果的属性设置对话框，在这里，可以进行类别的名称，显示的颜色等，建立了光谱类和地物类之间的联系。 （6）类的合并问题：如果分出的类中，有一些需要进行合并，可按以下步骤进行：选择ENVI 主菜单 Classfaction—>Post Classfiction—>Combine Classes，进入待合并分类结果数据的选择对话框 点击 OK 键，进入合并参数设置对话框，在左边选择要合并的类，在右边选择合并后的类 ，点击 Add Combination 键即完成一组合并的设置，如此反复，对其他需合并的类进行此项操作，点击 OK，出现输出文件对话框，选择输出方式，即完成了类的合并的操作。 2、ISODATA 算法 ISODATA 算法与 K-均值分类算法相似。其步骤如下： （1）进行分类数据文件的选择（依次打开：ENVI 主菜单栏—>Classification—>Unsupervised—>IsoData 即进入 ISODATA 算法分类数据文件选择对话框，选择待分类的数据文件） （2）进行分类的相关参数的设置（点击 OK 键以后，进入参数设置对话框，可以进行分类的最大最小类数、迭代次数等参数的设置） （3）如此，光谱类的划分到此结束。 （4）参看 K-均值分类的第 5—6 步，进行光谱类与地物类联系的建立以及类的合并等操作 二、监督分类 监督分类是指在知道分类结果的情况下，对遥感图像进行分类的方法。常用的监督分类方法有最大似然法、平行六面体法、最小距离法、最大似然法、波谱角法、马氏距离法、二值编码法、神经网络法等。 以最大似然法为例，进行分类的讲解说明： （1）打开待分类的遥感影像数据文件 （2）进行训练样本的选取：在窗口中打开一张影像，选择主窗口菜单栏 Tools 键—>Region Of Interest—>ROI Tools…（或是在主窗口上单击右键，在弹出的快捷菜单栏中选择 ROI Tools…）进入训练样本选取对话框。 （3）进行训练样本的选取，New Region 可以建立新的样本区，在 ROI Name 栏中双击，键入类的地物名，在 Color 栏中双击，可以输入类的颜色，ROI_Type 菜单下可以进行样本类型的设置，在主窗口按鼠标左键即可进行样本区选择，以双击右键结束样本区的选取。 （4）进行最大似然法的分类：在 ENVI 主菜单栏中 Classification—>Supervised—>Maximum Likelihood，进入分类文件的选取对话框，选择相应的待分类文件。然后进入训练样本选取对话框，进行训练样本的选取及分类结果的存储等方面的设置。 （5）单击 OK 键，即开始进行分类。 （6）参看 K-均值分类的第 5—6 步，进行类的相关设置及类的合并等操作 三、两类分类方法的比较 本文使用 K-均值分类法和最大似然法进行了分类比较。从总体上看，两种分类的方法存在较大的差异，这是由于两种分类在相关参数的选取时都存在较大的主观性，在 K-均值分类的算法中，类数的选取对结果有显著影响，在最大似然法分类中，样本选取的数量，样本的质量以及样本的代表性等对分类的结果都会产生很大的影响，这就需要进行相关参数的调节来使得分类效果达到最佳。 遥感图像处理中的分类方法有多种，选择合适的分类方法对分类结果的影响很大。因此，在进行遥感图像处理时，需要根据实际情况选择合适的分类方法，并进行相关参数的调节，以达到最佳的分类效果。

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简介：产后第一年发生的怀孕更有可能是无计划的。 这导致增加不利的母亲和围产期结局的风险。 但是，在此期间使用现代避孕药具有助于减少意外怀孕及其相关的不良后果。 坦桑尼亚牧民社区产后避孕的数据很少。 这项研究旨在评估盖塔地区布科姆区育龄妇女产后使用现代避孕药的认识和相关因素。 方法：自2018年5月至6月，在坦桑尼亚西北部Geita地区Bukombe区的一个主要牧区进行了基于社区的横断面研究。研究了总共511名产后第一年的产后妇女。 。 使用多阶段采样技术来选择研究参与者。 使用SPSS 21版进行数据分析。多变量logistic回归分析用于确定产后现代避孕药具使用的独立预测因子。 结果：大多数（97.3％）的参与者知道现代避孕药具。 产后现代避孕药的使用率为11.9％。 最常用的避孕方法是植入6.5％。 绝大多数（75％）的妇女在分娩后的前三个月开始使用避孕药具。 居住在城市（AOR = 1.84，95％CI：1.20-3.79），商业女性（AOR = 2.34，95％CI：1.31-2.28），最后出生3至4个月（AOR = 3.30，95％CI： 1.11-9.85）和恢复月经（A

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本文详细介绍了基于3GPP TR 38.901标准的3D信道建模与MATLAB仿真实战。内容涵盖三维空间中信道特性的建模与分析，包括建筑物遮挡、反射、散射及多径效应等复杂环境因素。文章提供了MATLAB实现代码与“38901-e00.doc”技术文档，支持R4M等特定场景信道模型的构建与仿真，适用于5G、毫米波通信等前沿领域的研究与开发。通过本项目实践，研究人员和工程师可深入掌握3D信道模型的理论基础与实际应用，助力下一代通信系统的性能优化与部署规划。文章还详细解析了3GPP TR 38.901标准的核心架构与应用价值，以及传播机制建模与多维参数体系的构建方法。 本文深入介绍了基于3GPP TR 38.901标准的3D信道建模及其在MATLAB环境下的仿真实践。在当今通信技术飞速发展的背景下，能够准确理解和模拟三维空间中的无线信道特性，对于通信系统的优化与部署至关重要。文章首先阐述了三维信道建模的基础知识，其中包括了建筑物遮挡、反射、散射以及多径效应等复杂的环境因素。这些因素共同作用于无线信号，影响其传播特性。 为了使读者更好地理解三维信道建模过程，文章提供了一套完整的MATLAB仿真代码，通过实际操作来演示如何构建和分析信道模型。提供的技术文档“38901-e00.doc”详细记录了代码的结构和使用方法，是研究与工程实践中不可或缺的参考资料。此外，这些代码与文档还支持特定场景下的信道模型构建，如R4M模型，从而为5G和毫米波通信等前沿技术的研究开发提供了强有力的工具。 文章的重点在于指导读者如何利用MATLAB工具进行3D信道建模，这对于理解无线通信中的传播机制至关重要。作者详细解析了3GPP TR 38.901标准的核心架构，以及如何将这一标准应用到实际的信道建模过程中。研究者和工程师可以通过这些内容，掌握信道模型的理论基础与实际操作技巧，这对于推动下一代通信系统的性能优化和部署规划具有重要的指导作用。 通过实际的仿真案例，文章进一步展示了如何构建多维参数体系，这也是无线通信领域研究的关键。多维参数体系的构建是理解和模拟复杂无线环境的基础，它涵盖了从物理层面到系统层面的一系列参数，这些参数共同决定了无线信号的传播特性和质量。 文章最后还强调了所提出的模型和仿真工具在通信领域的应用价值，不仅为当前的研究者和工程师提供了实用的工具和方法，同时也为未来的通信技术研究铺平了道路。通过这些详细的理论与实践指导，文章为通信领域的专业人员提供了宝贵的参考资源，有助于他们在3D信道建模和仿真方面取得突破性的进展。 无论如何，文章通过全面的理论介绍和实际操作指导，为读者提供了一条系统学习和掌握3D信道建模与仿真的有效途径。这一成果不仅将推动通信领域的技术进步，也为相关行业的发展提供了理论支撑和实践指导。

本工具是一个高效的重复图片清理解决方案，专为摄影师、设计师和需要管理大量图片的用户开发。通过智能算法快速识别重复图片，支持三种清理策略，并生成可视化HTML报告。 核心功能： 1. 多格式支持：兼容JPG/PNG/GIF/WebP等9种常见图片格式 2. 智能比对：采用文件大小+MD5混合指纹技术，准确率高达99.9% 3. 多线程加速：自动根据CPU核心数优化扫描速度 4. 灵活策略：支持保留最早/最新文件或手动选择 5. 可视化报告：自动生成带缩略图的HTML报告，方便预览 技术亮点： • 使用Pathlib实现跨平台路径处理 • 基于文件大小的预筛选大幅提升效率 • 线程池并发计算文件哈希值 • 支持生成带图片预览的清理报告 使用场景： • 清理手机/相机导入的重复照片 • 整理下载的素材库 • 优化网站图片资源 • 释放磁盘空间 使用方法： 1. 运行脚本后输入要扫描的目录路径 2. 选择清理策略（保留最早/最新/手动选择） 3. 查看自动生成的报告确认要删除的文件 4. 执行清理操作 注意事项： • 首次使用建议先选择"manual"模式熟悉流程 • 重要文件建议先备份再操作 • 支持Windows/macOS/Linux系统 适合Python 3.6+环境，无需额外安装依赖库。

《Python基础教程（第3版）》是一本深入浅出的Python编程教材，由挪威计算机科学家Magnus Lie Hetland撰写，并由资深翻译家袁国忠将其翻译为中文。这本书覆盖了Python 3的核心概念和语法，是初学者入门Python的理想选择。通过阅读这本书和配套的源码，学习者可以对Python编程有全面而扎实的理解。 Python 3是目前Python语言的主要版本，相较于Python 2，它引入了许多改进和新特性。Python 3的关键变化包括：统一的整数类型、print函数的使用、除法运算符的改变、新的字典实现等。了解这些变化对于使用Python 3进行开发至关重要。 本书将介绍Python的基本语法，如变量、数据类型（包括字符串、列表、元组、字典、集合）、控制流（if语句、for循环、while循环）、函数定义和调用、模块和包的使用。此外，还将涉及面向对象编程概念，如类、对象、继承、封装和多态性。 在函数部分，学习者会了解到Python的高阶函数，如map、filter、reduce和lambda表达式，以及函数作为一等公民的概念，这在编写简洁高效的代码中非常有用。同时，Python的异常处理机制也将被讲解，帮助开发者更好地处理程序运行时可能出现的问题。 面向对象编程章节会详细讲解如何定义类，创建实例，以及理解类与对象的关系。特别地，会讨论类的属性和方法，以及特殊方法如__init__和__str__。继承允许我们构建复杂而灵活的类层次结构，多态性则能提高代码的可复用性和可扩展性。 此外，书中还会涵盖文件操作、正则表达式、标准库的使用，以及一些高级主题，如生成器、上下文管理器、装饰器和元编程。这些都是Python程序员在实际工作中经常会遇到的技术。 源码部分通常会提供书中示例的实现，让读者能够亲手运行并理解代码的运行过程，这是理论学习与实践操作相结合的重要环节。通过实际操作，学习者可以加深对Python语法和编程理念的理解，提升编程技能。 《Python基础教程（第3版）》不仅覆盖了Python 3的基础知识，还涵盖了进阶主题，是一本适合初学者和有一定经验的程序员的参考书籍。配合源码练习，可以全面提升Python编程能力，为今后的项目开发打下坚实基础。