數(shù)據(jù)庫(kù)施工(一)資料準(zhǔn)備1。數(shù)據(jù)采集1: 25萬(wàn)遙感地質(zhì)填圖數(shù)據(jù)包括影像數(shù)據(jù)和矢量數(shù)據(jù)，影像數(shù)據(jù)主要有:TM原始影像，SPOT原始影像，SAR原始影像，TM和SPOT融合影像，TM和SAR融合/11，矢量數(shù)據(jù)主要有:航磁等值線影像、1 ∶ 25萬(wàn)地形圖、地質(zhì)圖、航磁解譯地質(zhì)圖、遙感解譯單元圖、遙感解譯地質(zhì)圖。
6.3.1樣地斑塊的選取影像選取具有典型性、代表性和單一地類(lèi)的作為樣地斑塊。用一個(gè)30×30(像素)大小的紫色(160，0，190)正方形框架繪制樣本圖像邊界。樣本斑塊數(shù)采用分?jǐn)?shù)形式，分子為框號(hào)，分母為YB 序號(hào)(三位數(shù))，數(shù)字按縣順序編號(hào)。確?？h域內(nèi)現(xiàn)有土地類(lèi)型齊全，每種土地類(lèi)型的樣地?cái)?shù)量不少于6塊。
6.3.2在MapGIS平臺(tái)上建立樣點(diǎn)數(shù)據(jù)“土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)基于遙感的工程文件影像”數(shù)據(jù)庫(kù)，以縣級(jí)行政區(qū)為單位創(chuàng)建樣點(diǎn)文件(YBTB.wl)和樣點(diǎn)注記(編號(hào))，存儲(chǔ)在專(zhuān)題注記文件(zttczj)中。參見(jiàn)表62和表63。樣本點(diǎn)影像 數(shù)據(jù)庫(kù)如圖67所示。
Medicine影像 Learning自20世紀(jì)70年代中期以來(lái)，以計(jì)算機(jī)為基礎(chǔ)的醫(yī)學(xué)影像Learning隨著數(shù)學(xué)、生物物理學(xué)和工程建模而蓬勃發(fā)展。但是各種學(xué)術(shù)會(huì)議都是以影像為中心，而忽略了信息學(xué)，導(dǎo)致醫(yī)學(xué)影像情報(bào)學(xué)發(fā)展緩慢。直到近年來(lái)，醫(yī)學(xué)影像 數(shù)據(jù)庫(kù)與二維和三維結(jié)構(gòu)及可視化的結(jié)合，將醫(yī)學(xué)影像信息學(xué)帶入了一個(gè)全新的時(shí)代。始于1990年的“看得見(jiàn)的人”項(xiàng)目提供了大量的模擬人類(lèi)圖像。該技術(shù)的廣泛應(yīng)用帶動(dòng)了各種解剖教育軟件的發(fā)展，更重要的是引發(fā)了模型、仿真、大規(guī)模數(shù)字圖像搜索等一系列信息學(xué)問(wèn)題。
新信息學(xué)、生物統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算圖像學(xué)的結(jié)合使人們?cè)俅握J(rèn)識(shí)到影像信息和模擬的重要性。現(xiàn)代影像信息學(xué)研究重點(diǎn)是圖像傳輸標(biāo)準(zhǔn)、傳輸規(guī)則、醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)、信息壓縮、圖像數(shù)據(jù)庫(kù)索引和圖像病例傳輸安全。從“虛擬細(xì)胞”到“虛擬人”，目前影像信息學(xué)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于從分子水平、細(xì)胞水平、組織水平到個(gè)體。
3、利用SPOT-5遙感 影像更新土地利用 數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)的探討——以黑龍江省望奎縣...
