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Google是如何赚钱的?这是一个经常被提到的问题。简单来说,答案是目标广告的作用,但是原因何在,它们又是如何运作的呢?提出一个小问题,Google是用来做什么的?搜索。举例来说,如果用户输入搜索条件“山地自行车”,他可能希望寻找有关山地赛车的场地的信息,或者希望购买一辆山地车。结果,Google就会去寻找最接近搜索条件的网页。 相似文献
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生态观测试验站为喀斯特典型脆弱生态区植被生长监测提供了高通量冠层拍摄图像,但目前鲜见有关喀斯特地区裸岩和植被混杂下垫面植被提取的研究报道。利用石漠化生态观测试验站获取的植被冠层RGB图像,研究喀斯特植被适用分割算法和长势监测模型,为基于地基冠层可见光图像的植被监测提供技术支持。结果表明:(1)基于颜色空间、颜色通道非线性组合、机器学习3种算法对喀斯特地区浅绿色植被的区分度均较高,但对裸岩和深绿色植被区分度有明显差异。晴天强光和阴天弱光条件下3种分割方法对植被分割效果差异明显,机器学习算法分割效果最优,阴天弱光条件准确率超过80%,晴天强光条件下可超过90%。(2)基于RGB图像反演的可见光植被指数GLA、NDYI、NGRDI和VARI所反映的植被长势变化趋势相似,但NDYI对植被长势差异响应更敏感。复合正弦函数可以较好地模拟4种可见光植被指数的逐日动态变化特征,且对NGRDI变化趋势模拟精度最高(R2=0.830)。 相似文献
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地形效应会使遥感影像中的地表反射率发生畸变,进而影响基于反射率估算的叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)精度。为了减弱或消除地形对LAI反演的影响,基于三维辐射传输模型DART(Discrete Anisotropic Radiative Transfer)构建坡地反射率与LAI数据集作为训练数据。以反射率为输入,LAI为输出,利用随机森林算法进行训练,构建山地LAI反演模型。结合实际遥感影像数据实现山地LAI的估算,并利用实测数据对反演结果开展精度评价。同时,基于DART模型和随机森林构建了平地LAI反演模型作为参照以评价本文发展方法的有效性。结果表明:考虑了地形影响的山地LAI反演模型具有较强的估算能力,验证结果的精度(决定系数(R2)=0.57,均方根误差(RMSE)=0.77 m2/m2)优于平地反演模型(R2=0.46,RMSE=0.86 m2/m2);基于DART模型构建的山地反演模型能够捕捉到坡度和坡向对地表反射率的影响,其反演结果较好地还原了研究区LAI的空间分布,与地面真实情况接近。研究... 相似文献
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地理测绘勘探激光雷达回波特征在山地区域应用,会出现光斑回波叠加,导致坐标混乱,特征监测效果差。本研究结合反射式激光雷达,在采集山地地理特征光斑数据的基础上,优化设计反射式激光雷达在山地地理测绘勘探中的应用过程,并确定其相关参数。通过分区对山地地理一一扫描,整合扫描结果,采集该山地地理特征的激光雷达回波数据。设计一种光斑回波波形分解模型,通过分解处理获取地理特征,去除光斑回波叠加干扰,在通过坐标和高程转换,解决坐标混乱问题,完成特征的监控。实验结果表明:该方法与传统的方法比较,能够更加有效监测出山地地理的变形量,监测效果好、监测性能较高。 相似文献
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