⑴ 遙感上常見的運算元有哪些，只需要名字就行了
除了他說的還有Moravec運算元 、微分運算元、模糊運算元、kriging運算元
⑵ 運算元網，還有子網掩碼
B類地址劃分兩個子網，子網掩碼就是255.255.128.0；
兩個網路地址分別是：138.50.0.0和138.50.128.0；
第一個子網包含的主機地址：138.50.0.1~138.50.127.254，廣播地址：138.50.127.255；
第二個子網包含的主機地址：138.50.128.1~138.50.255.254，廣播地址：138.50.127.255。
⑶ 多層次漸進式空間采樣網路體系設計
結合區位論、空間插值、智能空間推理等知識，多層次漸進式空間采樣網路體系主要包括多層次漸進式空間采樣網路框架設計、最優樣本量獲取、采樣樣點布設等幾個方面。
( 一) 多層次漸進式空間采樣網路框架設計
當前空間采樣網路設計主要包括基於模型的方法和基於設計的方法。基於模型的方法主要採用統計學中采樣模型、優化模型等，運用采樣網路設計規則 ( 包括克里金方差最小原則、WM 原則等) 自動生成采樣網路; 基於設計的方法則主要依據專家對研究區域的先驗知識，人工布設采樣樣點形成采樣網路。兩種方法均存在一定的不足，基於模型的方法存在一定的不穩定性，基於設計的方法則受專家主觀意識的影響。基於此，本研究提出多層次漸進式空間采樣網路框架設計技術，集合了基於模型方法和基於設計方法各自的優點，旨在消除采樣網路設計過程中客觀不確定性和主觀不一致性的影響，使得采樣網路客觀反映研究區的區域特徵，提高采樣和監測精度。
多層次漸進式空間采樣網路框架設計技術充分考慮了研究區存在監測樣點布局和不存在監測樣點布局兩種情況，首先基於采樣模型自動計算最優樣本量並完成樣點布設，然後根據專家的先驗知識以及空間采樣數據對采樣網路進行優化，剔除異常點，從而提高采樣精度和效率。
( 二) 最優樣本量獲取
在總體中抽出一定量的樣本，用所抽樣本的均值與方差能較好地估計總體的均值與方差，即抽取樣本的均值具有足夠的精度和較大概率近似於總體均值。
當所研究的屬性在統計學上具有正態分布特徵時，可構造統計量公式，在專家指導下( 包括專家對於研究區的先驗知識和預采樣數據等) 推導出采樣需要置信限下的合理采樣數:
退化廢棄地遙感信息提取研究
式中:η為采樣精度;μ為總體均值;σ為標准差;xn為第n個采樣點。
上述樣本量為指定采樣精度下的最小樣本量，從而既保證了采樣精度，又提高了采樣效率。
(三)采樣樣點布設
傳統的空間采樣網路設計較多依靠專家對研究區以及監測指標的先驗知識，按著一定的布點方法人工確定樣點布局，常用的布點方法包括功能區布點法和幾何圖形布點法，其中幾何圖形布點法包括網格布點法、同心圓布點法和扇形布點法。隨著抽樣理論和地統計學理論的發展，簡單隨機抽樣模型、系統抽樣模型和分層抽樣模型等抽樣模型被廣泛應用。
1.簡單隨機抽樣
簡單隨機抽樣是指從總體N個單位中任意抽取n個單位作為樣本，使每個可能的樣本被抽中的概率相等。簡單隨機抽樣分為重復抽樣和不重復抽樣。在重復抽樣中，每次抽中的單位仍放回總體，樣本中的單位可能不止一次被抽中;不重復抽樣中，抽中的單位不再放回總體，樣本中的單位只能抽中一次。簡單隨機抽樣的具體方法包括抽簽法和隨機數字表法。
2.系統抽樣
系統抽樣是純隨機抽樣的變種，先將總體從1～N相繼編號，並計算抽樣距離K=N/n(N為總體單位總數，n為樣本容量)，然後在1～K中抽一隨機數k1作為樣本的第一個單位，接著取k1+K，k1+2K，…，直至抽夠n個單位為止。系統抽樣要防止周期性偏差，因為其會降低樣本的代表性。
3.分層抽樣
又稱分類抽樣或類型抽樣，先將總體的單位按某種特徵分為若干次級總體(層)，然後再從每一層內進行單純隨機抽樣，組成一個樣本。將總體劃分為若干個同質層，再在各層內隨機抽樣或系統抽樣，分層抽樣的特點是將科學分組法與抽樣法結合在一起，分組減小了各抽樣層變異性的影響，抽樣保證了所抽取的樣本具有足夠的代表性。
分層抽樣根據在同質層內抽樣的方式不同，又可分為一般分層抽樣和分層比例抽樣，一般分層抽樣是根據樣品變異性大小來確定各層的樣本容量，變異性大的層多抽樣，變異性小的層少抽樣，在事先並不知道樣品變異性大小的情況下，通常多採用分層比例抽樣。
分層抽樣比單純隨機抽樣所得到的結果准確性更強，組織管理更方便，而且能保證總體中每一層都有個體被抽到。這樣除了能估計總體的參數值，還可以分別估計各個層內的情況，因此分層抽樣技術常被採用。
將上述模型應用到空間采樣領域，通過引入空間相關系數表徵樣點之間的空間結構性，結合傳統采樣模型動態計算最優樣本量並進行樣點布設，通過專家的指導對布設的樣點進行優化，從而使樣點布局與指標空間結構基本吻合，提高了采樣精度。
⑷ 表間運算的運算元有哪些
Robert。
Robert運算元是以對角線作為分差的方向來檢測，是最簡單的邊緣檢測運算元，它利用對角線方向相鄰兩像素之差近似梯度幅值來檢測邊緣。
索貝爾運算元，拉普拉斯運算元，掩膜運算元，掩膜是一種圖像濾鏡的模板，實用掩膜經常處理的是遙感圖像。
⑸ 預測 一般有哪些方法 神經網路
時間序列預測只要能轉化為訓練樣本，即可使用神經網路進行訓練。目前常用的幾類人工神經網路，如BP神經網路、Elman神經網路、RBF神經網路、GRNN神經網路、小波神經網路以及各類組合神經網路，都是可以應用在時間序列預測中的。
預測效果較好的一般有：1、GRNN神經網路、RBF神經網路。局部逼近網路由於只需調整局部權值，因此訓練速度較快，擬合精度也較高。2、Elman神經網路。由於Elman神經網路的承接層的延時運算元，使得網路可以記憶歷史信息，這正好與時間序列預測的原理相同，極其適於應用於時間序列預測。
⑹ 邊緣檢測運算元有哪些它們各有什麼優缺點
邊緣檢測運算元一階的有Roberts Cross運算元，Prewitt運算元，Sobel運算元，Canny運算元， Krisch運算元，羅盤運算元；而二階的還有Marr-Hildreth，在梯度方向的二階導數過零點。
Roberts運算元
一種利用局部差分運算元尋找邊緣的運算元，分別為4領域的坐標，且是具有整數像素坐標的輸人圖像;其中的平方根運算使得該處理類似於人類視覺系統中發生的過程。
Sobel運算元
一種一階微分運算元，它利用像素鄰近區域的梯度值來計算1個像素的梯度，然後根據一定的絕對值來取捨。
Prewitt運算元
Prewitt運算元是3*3運算元模板。2個卷積核dx ,不要形成了Prewitt運算元。與Sobel運算元的方法一樣，圖像中的每個點都用這2個核進行卷積，取最大值作為輸出值。
各個運算元的優缺點：
Robert運算元定位比較精確，但由於不包括平滑，所以對於雜訊比較敏感。
Prewitt運算元和Sobel運算元都是一階的微分運算元，而前者是平均濾波，後者是加權平均濾波且檢測的圖像邊緣可能大於2個像素。這兩者對灰度漸變低雜訊的圖像有較好的檢測效果，但是對於混合多復雜雜訊的圖像，處理效果就不理想了。
LOG濾波器方法通過檢測二階導數過零點來判斷邊緣點。LOG濾波器中的a正比於低通濾波器的寬度，a越大，平滑作用越顯著，去除雜訊越好，但圖像的細節也損失越大，邊緣精度也就越低。所以在邊緣定位精度和消除雜訊級間存在著矛盾，應該根據具體問題對雜訊水平和邊緣點定位精度要求適當選取。
⑺ 空間域運算元有哪幾類分別有哪些
梯度法，拉普拉斯銳化運算元，sobel運算元，prewitt運算元，robert運算元，isotropic運算元，他們都有自己定義好的模板，只要拿來用就可以了。自己可以去借一本數字圖像處理的書來看看，
⑻ network operator是什麼意思
network operator
英 [ˈnetwə:k ˈɔpəreitə] 美 [ˈnɛtˌwɚk ˈɑpəˌretɚ]
網路運算元
網路運營商；網路值機員；網路操作員；網路運營者
雙語例句
1. In normative website respect, basically be network operator wants to examine obligation.
在規范網站方面, 主要是網路經營者要盡到審查義務.
2. Cable network operator model determines the profit performance of its anti - cyclical.
有線電視網路運營商盈利模式決定了其業績的 抗 周期性.
3. However, your mobile network operator may charge you for mobile data transfer.
不過, 您的移動網路運營商可能會向您的移動數據傳輸.
4. Core Network Operator: Operator that offers core networkservices.
核心網運營商: 提供核心網業務的運營商.
5. In NCCF, the total network resources over which a particular network operator has controlled.
在網路通信控制設施(NCCF)中,一個特定的網路操作員所控制的全部網路資源.