分辨率30米，区域：全国，分类情况：9大类，包含农田、建设用地、林地、灌木、草地、雪地、裸地、湿地等，附有情况对应表。可以直接用于土地转移矩阵、土地利用调查等分析。

【插件简介】 借助CSnow插件，我们可以模拟在物体上造雪覆盖效果。

鼠标移动到图片上时弹出阴影覆盖层和覆盖层中的文字

广工算法作业代码（背包问题、棋盘覆盖问题、输油管道问题、循环比赛日程等）用的是C语言实现、课程设计、大作业适用

overlayroot：在根目录上挂载覆盖文件系统

此函数可在 2D 表面上查找凹陷。 它的目的是模拟模拟地质表面上液体池的形成（湖泊在洼地中汇集）。 用法： [dMask, dDepths] = findDepressions(heights) 返回凹陷所在位置的逻辑掩码和这些凹陷的深度。

目的利用重建后的NDVI时间序列数据研究秦岭地区植被覆盖变化。方法利用非对称高斯拟合算法（AG）对秦岭地区2000--2009年MODISNDVI时间序列数据重建，计算生长季NDVI均值、变异系数及变化趋势，分析秦岭地区2000--2009年植被的时序稳定性和变化趋势。结果①分布于秦岭山区腹地的森林和山间沟谷的灌木植被的时序稳定性较高，而分布在研究区西北部、秦岭北坡、居民聚集地周边农林混合植被，受人类活动的影响，年际波动较大；②研究区西部、东部、秦岭山区腹地。农田覆盖区域改善趋势明显。山区的森林植被和山间

本研究的目的是利用MODIS数据调查苏丹在2001-2013年期间的土地覆盖变化，并确定影响土地覆盖的气候因素。 使用SPSS v 17软件调查气候因子与植被覆盖的相关性。 还使用ArcGIS v 10.2软件分析NDVI数据。 结果表明，在其他月份植被减少的两侧，7月至10月的年平均月尺度，NDVI值曲线分布为中心。 在苏丹平均NDVI的空间分布中，在南部地区发现了很高的价值。 另一方面，北部地区植被覆盖率较低。 NDVI空间意味着呈现特征值：秋季，然后是夏季，然后是冬季。 通过计算年平均NDVI值和季节NDVI值，可以推断出冬季和夏季主要植被覆盖类型以0.014 / 10a和0.008 / 10a的速率增加。 冬季，NDVI在秋季和年尺度分别降低0.001 / 10a和0.026 / 10a的速率。 年度NDVI显示，由于中部和东部地区的退化，该地区的中部和东部地区显着退化（面积= 12705.7 km2，占总面积的0.5％），而南部地区则显着改善（面积= 22485.4 km2，占总面积的0.9％）。降水增加，温度降低。 夏季和秋季的平均NDVI与夏季和秋季的平均降水量的显着性水

无线传感器网络中的覆盖问题分类及研究现状概述，崔现斌，陈积明，无线传感器网络是信息世界和物理世界沟通的重要桥梁，它集信息采集、传输、处理等于一体，是互联网技术的扩展和延伸。覆盖问题是

可根据天线夹角以及高度计算可覆盖距离， 以及相关的无线参数换算