E K G影像判读
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eCognition的概论eCognition是北京天目创新科技有限公司代理的德国DefiniensImaging公司的遥感影像分析软件,它是人类大脑认知原理与计算机超级处理能力有机结合的产物,即计算机自动分类的速度+人工判读解译的精度,更智能,更精确,更高效地将对地观测遥感影像数据转化为空间地理信息。
eCognition突破了传统影像分类方法的局限性,提出了革命性的分类技术-面向对象分类。
eCognition分类针对的是对象而不是传统意义上的像素,充分利用了对象信息(色调,形状,纹理,层次),类间信息(与邻近对象,子对象,父对象的相关特征)。
eCognition基于Windows操作系统,界面友好简单。
与其他遥感,地理信息软件互操作性强,广泛应用于:自然资源和环境调查,农业,林业,土地利用,国防,管线管理,电信城市规划,制图,自然灾害监测,海岸带和海洋制图,地矿等方面。
面向影像对象:*面向像素的解算模式将像元孤立化分析,解译精度较低且斑点噪声难以消除;*利用影像分割技术把影像分解成具有一定相似特征的像元的集合—影像对象;*影像对象和像元相比,具有多元特征:颜色、大小、形状、匀质性等;基于对象属性特点:- 颜色信息丰富- 形状接近真实地物- 大小区分明显- 纹理信息突出- 上下文关系明确基于像素属性特点:- 基本上只以颜色信息来区分主要分类过程介绍:采用eCognition软件对影像进行分类操作非常简单,可以主要以三个步骤来形容如下:1.分割分割是面向对象分类的前提,多尺度分割是影像对象提取的专利技术,可以根据目标任务和所用影像数据的不同以任意选定的尺度分割出有意义的影像对象原型。
2.分类多尺度分割的结果是影像对象层次网络,每一层是一次分割的结果,影像对象层次网络在不同的尺度同时表征影像信息。
3.导出导出分类结果。
eCognition提供的专业分类工具包括* 多源数据融合* 多尺度分割* 基于样本的监督分类* 基于知识的模糊分类* 人工分类* 自动分类多源数据融合工具:可用来融合不同分辨率的对地观测影像数据和GIS数据,如Landsat,Spot,IRS,IKONOS, QuickBird,SAR,航空影像,LIDAR等,不同类型的影像数据和矢量数据同时参与分类。
经纬网图的判读与应用作者:金卫东来源:《中学政史地·高中文综》2014年第05期经纬网图是地理图像系统中的基础,在高考地理试题中经常出现。
它也是地理空间定位的最基本形式,能用来定方位、定范围、定距离、定最短航线等。
因此,经纬网图的判读是高考考查的基本能力。
这一部分内容是学习地理的基础,在学习时必须下大力气记住主要经线和纬线穿越的大陆和海洋、主要海峡和海湾、主要国家、主要城市、主要地形区、主要河流等地理事物,以及各大洲和国家的经纬度范围。
只有这样,我们才能准确定位。
一、经纬网图的判读1.确定地理坐标(绝对位置)人们为了便于确定各地的绝对地理位置,人为地在地球仪上画出了东西向的纬线和南北向的经线,并赋予每一条纬线和经线一定的数值,即纬度和经度。
这些纬线和经线交织成网,被称为经纬网。
这样地表每个地点的绝对地理位置就可以用经过该点的唯一的纬线和经线的度数来表示,即地理坐标。
2.确定范围和面积(1)在同一幅经纬网图上,跨经度差和纬度差相同(经度差并不一定等于纬度差)的区域,纬度越高,表示的实际范围越小。
如图1中①、②、③、④四个区域所跨的经度差和纬度差都相等,①、②两区域所处的纬度地带相同,实际面积相等;③、④两区域所处的纬度地带相同,实际面积相等。
③、④两区域所处的纬度低,实际面积比①、②区域的大。
(2)图幅面积相同的两幅地图,跨经纬度差越大,所表示的实际范围越大,比例尺越小。
如图2中的A区域纬度差为5°,经度差为5°;B区域纬度差为10°,经度差为10°,纬度较A区域低。
虽然A、B两区域的图幅面积相等,但B区域的实际面积比A区域的大,比例尺小。
(3)相同纬度地带目跨纬度差和经度差相同(经度差并不一定等于纬度差)的两幅图,其所示实际面积相等,图幅面积大的,比例尺大。
图3中A区域位于15°S-20°S之间,B区域位于15°N-20°N之间,两区域纬度位置相同,所跨纬度差都为10°,所跨经度差都为5°,所以A、B两区域的实际面积相等,但A区域图幅面积大,比例尺大。
Etest条判读指南1. 当判读肠球菌时注意观察微小菌落,MIC4ug/ml2. 可以忽略变形杆菌属引起的游走现象,MIC0.064ug/ml3. 读取在克林霉素的抑菌圈内厌氧菌的所有单菌落,MIC16ug/ml4. 特别对于肠球菌、肺炎双球菌、梭杆菌、不动杆菌、苛养单孢菌,倾斜平板便于观察针尖大小的菌落和模糊区域,MIC16ug/ml5. 反常现象会令低浓度MIC处受抑制而高浓度MIC处会再生长,MIC256ug/ml6. 倾斜平板或用放大镜仔细观察肺炎双球菌,将所有微小菌落处作为终点,MIC2ug/ml7. 在肺炎双球菌中出现高水平耐药的分组细菌,MIC>32ug/ml8. 要忽略溶血圈,读取生长抑制的地方,MIC0.032ug/ml9. 由于糖肽耐药的分组细菌,凝固酶阴性的葡萄球菌在终点处有脱尾现象,MIC12ug/ml10. 像氨基糖甙类的杀菌药物会出现明显的抑菌圈,MIC0.064ug/ml11. 像甲氧苄啶和硫胺类的抑菌药物会出现弥漫的边缘,读取抑制80%的地方,MIC3ug/ml12. β-内酰胺酶抑制剂由于固有的活性,在不变的水平上抑菌圈会向MIC下面延伸,因此MIC值要从上面曲线向药敏条推断得到,MIC0.75ug/ml13. 读取耐药分组细菌被完全抑制的地方, MIC>32ug/ml14. 分离出的耐药菌落来源于低水平的突变,MIC>256ug/ml15. 由于可诱导的大环内酯药物的耐药性,会出现“浸湿”的影响,从椭圆圈向药敏条推断得到MIC值,如0.38ug/ml。
这个菌株在药敏条上部周边范围也有菌落,MIC>256ug/ml16. 交点位于两个标记值间时,读取较高值,MIC0.19ug/ml17. 在药敏条两边有不同的交点,读取较高值,如果差值>1稀释度,重做实验。
MIC0.5ug/ml18. 微生物会沿着水路生长,要忽略在药敏条边缘生长的细线,MIC0.25ug/ml。
CCTV检测施工方案项目简述:在施工和运营过程中,排水管道经常会出现破坏和变形的情况。
这些问题可能由于不均匀沉降和环境因素引起,导致排水管道不能正常工作,污水泄漏,阻塞交通,给城市建设和人民生活带来不便。
特别是在暴雨来袭时,管道检测的重要性更加凸显。
我们公司使用的管道检测方法包括闭路电视检测系统(CCTV)和管道潜望镜检测(QV)。
闭路电视系统通过在排水管道内放置摄像设备,将拍摄的影像数据传输至计算机,然后在终端电视屏幕上展示和记录存储的图像通信检测系统。
检测系统包括摄像系统、灯光系统、爬行器、线缆卷盘、控制器、计算机及相关软件。
管道潜望镜通过操纵杆将高放大倍数的摄像头放入检查井或隐蔽空间,能够清晰地显示管道裂纹、堵塞等内部状况。
设备由探照灯、摄像头、控制器、伸缩杆和视频成像和存储单元组成。
常用术语和符号:时钟表示法:采用时钟位置来描述管道环向位置的病害表示方法。
直向摄影:电视摄像机一边沿管道前行一边拍摄并在控制器上显示和记录的拍摄方式。
侧向摄影:当爬行器停止前进时,电视摄像机通过镜头和灯光旋转或变焦重点拍摄管道内壁的拍摄方式。
权重:为了显示若干量数在总量中所具有的重要程度,分别给予不同的比例系数,这就是加权。
加权的指派系数称权重。
修复指数(RI):依据管道的结构性缺陷的程度和数量,按一定公式计算得到的数值。
数值区间为-10.数值越大表明修复的强度越大。
养护指数(MI):依据管道的功能性缺陷的程度和数量,按一定公式计算得到的数值。
数值区间为-10.数值越大表明养护强度越大。
功能状况检测:对管道畅通程度的检测。
结构状况检测:对管道构造完好程度的检测。
结构性缺陷密度:管道结构性缺陷的数量和密度。
根据管段的结构性缺陷类型、严重程度和数量,以平均分值为基础计算管段结构性缺陷长度的相对值,从而确定管段结构性缺陷密度。
同样地,根据管段的功能性缺陷类型、严重程度和数量,以平均分值为基础计算管段功能性缺陷长度的相对值,从而确定管段功能性缺陷密度。
摇杆影像判读教案教案标题:摇杆影像判读教案教案目标:1. 学生能够理解摇杆影像判读的基本概念和原理。
2. 学生能够运用摇杆影像判读技术进行实际应用。
3. 学生能够分析和解释摇杆影像判读结果,并提出相应的改进建议。
教学重点:1. 摇杆影像判读的基本原理和步骤。
2. 如何运用摇杆影像判读技术进行实际应用。
教学难点:1. 学生能够准确分析和解释摇杆影像判读结果。
2. 学生能够提出相应的改进建议。
教学准备:1. 摇杆影像判读相关的教学资料和案例。
2. 摇杆影像判读的实际应用案例和数据。
教学过程:引入:1. 通过提问和讨论,引导学生了解摇杆影像判读的基本概念和应用领域。
2. 引导学生思考摇杆影像判读的优势和局限性。
知识讲解:1. 介绍摇杆影像判读的基本原理和步骤,包括图像采集、图像处理和图像分析等环节。
2. 分析摇杆影像判读的优点,如高效、准确、非侵入性等。
3. 分析摇杆影像判读的局限性,如对光线、角度和图像质量的要求较高。
示范操作:1. 展示摇杆影像判读的实际应用案例,解释案例中的图像采集和分析过程。
2. 指导学生进行摇杆影像判读的实际操作,包括图像采集、图像处理和图像分析等步骤。
实践应用:1. 将学生分成小组,每个小组选择一个摇杆影像判读的应用场景进行实践操作。
2. 学生根据实际应用情况,分析和解释摇杆影像判读结果,并提出相应的改进建议。
总结反思:1. 引导学生总结摇杆影像判读的基本原理和步骤。
2. 引导学生思考摇杆影像判读的应用前景和潜在问题。
教学延伸:1. 鼓励学生进行更多的摇杆影像判读实践,提升技术水平。
2. 推荐相关的学术论文和研究成果,拓宽学生的知识视野。
评估与反馈:1. 设计摇杆影像判读的相关问题,进行课堂小测或作业布置,检验学生的掌握程度。
2. 针对学生的表现,及时给予反馈和指导。
教学资源:1. 摇杆影像判读的教学资料和案例。
2. 摇杆影像判读的实际应用案例和数据。
3. 相关的学术论文和研究成果。