matlab精度检验代码场景分类的空间金字塔匹配 在MATLAB中实现 该项目针对计算机视觉和图像处理类CSE573完成，所有必需的说明均包含在说明pdf文件中。 该系统使用“词袋”方法及其“空间金字塔扩展”将给定图像分类为8种场景。 以下是一些关键点： 该系统已使用来自8个场景的1600幅图像进行了训练，这些场景分别是art_gallery，computer_room，garden，ice_scating，library，mountain，ocean，ocean_court。 在总共160张测试图像中，它具有48.125％的正确分类图像的总体准确度。 整个实现代码在MATLAB文件夹中。 测试和培训数据位于数据文件夹中。

残渣 PySAL空间计量经济学软件包 spreg是“空间回归”的缩写，是一个Python软件包，用于估计同时进行的自动回归空间回归模型。 当对观测值相互影响的过程进行建模时，这些模型很有用。 该软件包是 许可证信息 有关该软件的历史记录，使用条款和条件以及所有担保的免责声明，请参见文件“ LICENSE.txt”。

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《Oracle Spatial与OCI高级编程》课本源码

介绍空间数据的格式，以及数据库的存储，索引以及搜索

Spatial Data Analysis: Theory and Practice provides a broad-ranging treatment of the field of spatial data analysis. It begins with an overview of spatial data analysis and the importance of location (place, context and space) in scientific and policy-related research. Covering fundamental problems concerning how attributes in geographical space are represented to the latest methods of exploratory spatial data analysis and spatial modelling, it is designed to take the reader through the key areas that underpin the analysis of spatial data, providing a platform from which to view and critically appreciate many of the key areas of the field. Parts of the text are accessible to undergraduate and master’s level students, but it also contains sufficient challenging material that it will be of interest to geographers, social scientists and economists, environmental scientists and statisticians, whose research takes them into the area of spatial analysis.

:globe_showing_Europe-Africa: xarray-spatial：Python中基于栅格的空间分析 :round_pushpin: 快速，准确的Python库，可进行栅格操作 :high_voltage: 可通过扩展 :fast-forward_button: 可通过扩展 :confetti_ball: 没有GDAL / GEOS依赖项 :globe_showing_Europe-Africa: 通用空间处理，面向GIS专业人员 Xarray-Spatial使用Numba实现了常见的栅格分析功能，并提供了易于安装，易于扩展的代码库来进行栅格分析。 安装 # via pip pip install xarray-spatial # via conda conda install -c conda-forge xarray-spatial 下载我们的入门示例和数据 一旦在环境中安装了xarray-spatial，就可以在终端中（环境处于活动状态）使用以下命令之一将我们的示例和/或示例数据下载到本地目录中。 xrspatial examples ：下载示例

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