为了分析研究不同地表发射率反演算法的精度和适用性,文中选取西安市的遥感影像Landsat 8为基础数据,运用ENVI,ArcGIS等软件,首先对Landsat 8数据进行预处理,提取西安市的NDVI影像;然后,建立决策树模型得到西安市地表分类影像,并基于像元二分模型反演得到植被覆盖度,基于NDVI得到4种不同算法的地表发射率;最后,以精度0. 01的MODIS LSE产品为标准数据,从像元尺度上对比分析了4种算法的精度,并依据回归决策树方法的分类结果,对比分析了不同算法在各类地表覆盖类型上的发射率反演差异。结果表明:在像元尺度上,植被指数混合模型法与NDVITEM改进算法精度较高且较为接近;从不同下垫面的反演差异来看,在植被区域4种算法之间的差异较小,而对于水体区域,4种算法之间的差异较大;从反演方法的适用性而言,植被指数混合模型法与NDVITEM改进算法较为适合本研究区。

DO-160G与DO-160F在EMC方面的对比分析.doc

资料将目前常见/所有的深度学习优化器算法进行汇总描述，并从宏观上对所有算法进行对比分析。可为对优化器的全面了解提供辅助作用，对优化器的选用也有辅助作用。

组态软件对比分析，分析目前市场主流的SCADA软件

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齿轮箱作为传递动力的部件,在现代机械设备中是不可或缺的,因此,对齿轮箱的故障诊断研究有着极其重要意义。利用ANSYS12.0对齿轮箱进行实体建模,然后对齿轮箱模型进行模态分析,得到齿轮箱前4阶模态频率和振型;运用PolyMAX法对齿轮箱的频响函数进行了模态参数识别,得到试验模态分析结果。通过对比计算模态和实验模态的分析结果,验证有限元模型分析的合理性。

主流应用服务器对webContainer的配置对比分析new.doc

随着移动互联网时代的大潮，越来越多的App不光是需要和网络服务器进行数据传输和交互，也需要和其他 App 进行数据传递。承担App与网络来进行传输和存储数据的一般是XML或者JSON。在移动互联网时代，XML和JSON很重要。 　　最近一段时间，个人综合了之前对XML、JSON的一些了解，参考了相关资料，再结合视频的代码，把自己的一些思考融入了这篇总结文档中，同时尝试用通俗诙谐的语言风格来阐述，期望能给感兴趣的读者带来帮助。 　　为了不和时代落伍，我们必须要学习 XML 和 JSON，但同时它们也很容易学习，Let’s start:–) 　一、XML 　　XML即可扩展标记语言(eXtensi

IP网络从1982年TCP/IP成为互联网前身的ARPANET标配以来，随着互联网的发展而迅猛扩展。在数据网络方面基本已经一统天下，做到了everythingoverIP。IP网络作为承载互联网，物联网，云计算以及VR，AI等未来各种无限可能的数据服务的底层网络，其灵活性，扩展性以及对业务的支持可编程需求要求网络更快的完成自身演进。SDN网络与传统网络对比分析从IP网络的整体发展看，从网络的基本可以清晰的分为三个阶段，当然这三个阶段的网络在现实世界是并存的。纯IP网络(IP战胜了其他网络层协议，成为数据网络的主流)1.MPLSbased网络2.SDN网络3.纯IP网络回退到几十年前，IP网刚诞