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一. 在耕种期间,单一图像产生多个小碎片。

例如,在天莲山区的例子中,首先进口了天莲山区矢量图,然后选择了大地卫星8号图作种植:

设置设置, 然后单击正确的任务区域中的 RUN 将导出到 Google Cloud 。https://drive.google.com/drive/my-drive https://drive.google.com/drive/my-drive

我们在谷歌云中制作了一张18视图的山脉图。

同时，ENVI是我用来打开它的它是该地区和地球的重要组成部分。图片的大小也是一样的。这是因为通用环境教育的退出进程是以横幅和地图为基础的。这是一个由WGS-84协调系统划分的世界规模。如果用地图可以容纳一个研究区,那么很难找到解决问题的办法。如果研究领域更大,则产生图象。这是正在研究山区的地区。就产出而言,研究区域分为许多大小相等的图纸。对于已经输出的照片,为了展示,我们可以使用ArcGIS或ENVI。它将返回原研究地点。

二. 特征y中缺少的美的x

这样的话,我选择了一个随意的森林 来观察武汉城:

如上所述,守则运作缺乏特征会有困难:

经过探究我发现，以下是上述错误背后的解释:土地覆盖物被用来标志地球的特征。在编目方面,成为世界的一部分是一个坏概念。因此,计算机无法识别土地覆被描述的特征。因此,存在身份丧失的问题。

为使守则发挥作用,代之以以下内容:

丧失身份有三个主要原因:

。当合并() 或 flotten () 函数用于将特性集合合并时, 特性矩阵会改变, 导致身份丧失 。

二. 在样品准备期间,每个样品的属性不是以同样的方式命名的。

三. 标记的抽样特征与用于培训的特征不符(即此处出现问题)。

为标出样本,可以使用两种程序之一:

一. 与波段一样,将每个样本划为地物类型,并调用地物集合进行合并。

二. 将每个样本切换到特性集合类型,并使用合并或浮点法将其合并。

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