使用常规植被指数很难从卫星图像中准确识别和提取水体和水下植被，因为对水的强烈吸收会削弱浅水湖泊中水下植被反射的高近红外光谱特性。 这项研究以中国半干旱地区的乌兰苏海浅湖为研究地点，并提出了一种新的凹凸决策功能，可以利用高粉1号（GF-1）检测水下水生植物（SAV）和识别水体。 ），并于2015年7月和2015年8月获取分辨率为16米的多光谱卫星图像。同时，通过决策树方法对新兴植被，“黄台藻开花”和SAV进行了同时分类。 经过实地调查和核实，7月和8月的分类精度分别为92.17％和91.79％，表明GF-1数据重访期短至四天且空间分辨率高，可以满足水生植被要求的精度标准。萃取。 结果表明，凹凸决策函数在区分水和SAV方面优于传统的分类方法，从而大大提高了SAV的分类精度。 凹凸决策函数可以应用于在1.5 m透明度下SAV覆盖率大于0.3 m大于40％，SAV覆盖率大于0.1 m大于40％的水域，这可以为在其他区域准确提取SAV提供新的方法。

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上世纪九十年代以后，随着WfMC联盟的成立，BPM市场群雄逐鹿如火如荼，工作流技术得到了突飞猛进的发展，其中IBM、Oracle等大型软件厂商在工作流领域各扯大旗割据一方。2011年BPMN2.0新规范的发布为各工作流产品互容互通提供了统一的标准，结束了各工作流厂商各自为政相互抵斥的局面。BPM基本内容是管理既定工作的流程，通过服务编排，统一调控各个业务流程，以确保工作在正确的时间被正确的人执行，达到优化整体业务过程的目的。BPM概念的贯彻执行，需要有标准化的流程定义语言来支撑，使用统一的语言遵循一致的标准描述具体业务过程，这些流程定义描述由专有引擎去驱动执行。这个引擎就是工作流引擎，它作为B