監督表示圖

『壹』 監督檢查施工圖紙是否經有權部門

有的，政府委託質監站進行監督，也在招投標階段圖紙審查還要經過圖審中心呢

『貳』 質量監督合格的標志是什麼樣的能發個圖片嗎

應該就是產品合格證吧

『叄』 圖像分類處理原理

1. 圖像分類處理的依據

圖像分類處理的依據就是模式識別的過程，即通過對各類地物的遙感影像特徵分析來選擇特徵參數，將特徵空間劃分為互不重疊的子空間並將圖像內各個像元劃分到各個子空間區，從而實現分類。這里特徵參數是指能夠反映地物影像特徵並可用於遙感圖像分類處理的變數，如多波段圖像的各個波段、多波段圖像的算術/邏輯運算結果、圖像變換/增強結果、圖像空間結構特徵等; 特徵空間是指由特徵變數組成的多維空間。

遙感影像中同一類地物在相同的條件下 ( 紋理、地形、光照及植被覆蓋等) ，應具有相同或相似的光譜信息特徵和空間信息特徵，從而表現出同類地物的某種內在的相似性。在多波段遙感的數字圖像中，可以粗略地用它們在各個波段上的像元值的連線來表示其光譜信息 ( 圖 4-22a) 。在實際的多維空間中，地物的像元值向量往往不是一個點，而是呈點群分布 ( 集群) 。同類地物的特徵向量將集群在同一特徵空間域，不同地物的光譜信息或空間信息特徵不同，因而將集群在不同的特徵的空間域 ( 圖 4-22b) 。在實際圖像中，不同地物的集群還存在有交叉過渡，受圖像解析度的限制，一個像元中可能包括有若干個地物類別，即所謂 「混合像元」，因此對不同集群的區分要依據它們的統計特徵來完成。

2. 圖像分類處理的關鍵問題

圖像分類處理的關鍵問題就是按概率統計規律，選擇適當的判別函數、建立合理的判別模型，把這些離散的 「集群」分離開來，並作出判決和歸類。通常的做法是，將多維波譜空間劃分為若干區域 ( 子空間) ，位於同一區域內的點歸於同一類。子空間劃分的標准可以概括為兩類: ①根據點群的統計特徵，確定它所應占據的區域范圍。例如，以每一類的均值向量為中心，規定在幾個標准差的范圍內的點歸為一類。②確定類別之間的邊界，建立邊界函數或判別函數。不論採取哪種標准，關鍵在於確定同一類別在多維波譜空間中的位置 ( 類的均值向量) 、范圍 ( 協方差矩陣) 及類與類邊界 ( 判別函數) 的確切數值。按確定這些數據是否有已知訓練樣本 ( 樣區) 為准，通常把分類技術分為監督和非監督兩類。非監督分類是根據圖像數據本身的統計特徵及點群的分布情況，從純統計學的角度對圖像數據進行類別劃分的分類處理方法。監督分類是根據已知類別或訓練樣本的模式特徵選擇特徵參數並建立判別函數，把圖像中各個像元點劃歸至給定類中的分類處理方法。

圖 4-22 某地數字圖像上主要幾種地物的光譜反射比曲線和集群分布

3. 監督分類與非監督分類的本質區別

監督分類與非監督分類的本質區別在於有無先驗知識。非監督分類為在無分類對象先驗知識的條件下，完全根據數據自身的統計規律所進行的分類; 監督分類指在先驗知識( 訓練樣本的模式特徵等先驗知識) 的 「監督」之下進行分類。非監督分類的結果可作為監督分類訓練樣本選擇的重要參考依據，同時，監督分類中訓練樣本的選擇需要目視解譯工作者、專家的地學知識與經驗作為支撐。

4. 遙感圖像分類的工作流程

①確定分類類別: 根據專題目的和圖像數據特性確定計算機分類處理的類別數與類特徵; ②選擇特徵參數: 選擇能描述各類別的特徵參數變數; ③提取分類數據: 提取各類別的訓練 ( 樣本) 數據; ④測定總體統計特徵: 或測定訓練數據的總體特徵，或用聚類分析方法對特徵相似的像元進行歸類分析並測定其特徵; ⑤分類: 用給定的分類基準對各個像元進行分類歸並處理; ⑥分類結果驗證: 對分類的精度與可靠性進行分析。

『肆』 在gis中打開監督分類圖,分類類型的名稱是字母，怎麼改變成林地，水域之類的，要能輸出數據

你可以記住他們之間的對應關系，在輸出的數據裡面整體修改即可

『伍』 請問圖片中這個出自監督畫集的人 有名子嗎

5年目の放課後 漫畫的名字 你搜下 能在線看

『陸』 圖中的線該怎樣放PBK和BGK2代表什麼意思監督處那個4代表的是開關是4開還是說的是4根控制

PBK評標室開關配電箱，BGK2現場辦公開關配電箱2
監督處那個4應該是誤筆，應該是3，代表：進出雙聯單控開關的線為4根，一根進線，二根出線，分別控制兩個迴路
評標室全帶N線進配電箱

『柒』 下圖是我國行政監督體系的示意圖。在行政體系內部的監督中，方框處應填入的是