单个影像意义不确定实验

单个影像意义不确定实验说法是正确的。

遥感技术和信息技术的飞速发展，为我们提供了丰富的遥感数据源，这些高分辨率、高光谱的遥感影像数据为遥感定量化、实用化及产业化，为自然资源调查、环境监测、灾害防治和全球变化等提供了丰富的资料。

1、遥感影像分类是遥感应用中的关键技术，如专题信息提取、专题制图、动态变化监测、遥感数据库的建立等都应用到遥感影像分类

2、以说分类精准度直接影响遥感技术应用的发展。但由于自然环境的复杂性、遥感影像数据获取及其处理方法的局限性等原因，遥感数据分类过程中不确定性不可避免。因此，遥感数据的不确定性已经引起了国内外学者的广泛重视。

3、提出空间信息不确定框架，从数值、空间、时间、一致性和完备性等方面描述遥感数据的不确定性

4、分析了遥感过程中的不确定模型、度量、尺度效应、传递、可视化、定量分析及其减少不确定性的方法等。

5、提出结合遥感机理模型和数据分析的不确定性数据处理方式，并对遥感信息和空间分析过程及结果的不确定性进行可视化表达。

论文研究的局限性是很多的。论文一般限于篇幅，只对所要研究的问题进行研究，从而忽略很多其他的问题，而对问题进行化简，这一方面增加论文的简单性，另一方面可能忽视了有有的信息。

论文的研究还受限于其他条件，如研究者的经验，研究者的知识背景，研究者用的手段、方法，获取数据的充足性，对数据进行分析的方法，模型等，都可能对研究结果产生影响。

另外，从哲学上讲，任何研究都是观察者对事物的认识，是个主观的东西，不可能做到主观完全等于客观。

1、无法引用对象。

举个例子，“小张的领导是小王”。这就包含了属性值为对象的情况。小张作为一个对象，他的其中一个属性，即领导，其值为小王。在这里，小王不是仅指“小王”两个汉字，而是小王这个人，即另一个对象。而我们所说的，“那个人的名字叫小王”，这句话也有“小王”两个汉字，这两个汉字才是真正的两个字符。

在关系型数据库中，通过SQL语言或视图可以表达属性值为对象的这个意思。但数据库本身并不能表达出来，需要人为设定，如果数据库设计者忘记了当初的设定，那数据库里的内容就失去含义了。我们需要的是一个本身能进行更复杂表达的数据组织方法。

如果是在编程语言中，一个对象可以将其地址赋给变量，能够直接描述对象与对象的关系。

2、相对固定的概念分类。

学过哲学的人可能知道，意识是物质的反映，我们总是倾向于把同类的东西归纳到一起，从而发现规律。在编程中，我们的归纳行为就是定义class。但大自然的复杂性是无穷的，我们只能在有限程度上认识和归纳。也许今天相类似的东西，到了明天，就显现出差异了，就需要区分开了。这随着我们认识水平的提高和事物的动态变化一定会发生。

当变化发生时，数据库的一部分就只能重新设计，一个表需要拆分为两个表。这种变动会导致一系列的变化，程序、界面、文档、教程。这是耗费不起的。

关系数据库对世界认知的相对固定性与世界的动态性有些不合时宜。如此说来，以JavaScript为代表的动态脚本语言就解决了这一问题，可以随着世界的变化随意定义属性。

3、相对固定的关系。

作为实体，我们可以设置不同的二维表结构，可以存放各种各样的实体，但关系的表达取决于设计者的认识。也就是说，是人为设定的关系。而我们需要的是更为自然的关系，不用设定，他就在那儿。就好像两个人结婚了，那双方亲戚中原来毫无关系的人，一下就有了姻亲的关系是一个道理。

关系数据库需要SQL或视图(本质也是SQL)来定义和描述关系，不能随需要变化。

excel的vba很强大。学的深的话基本可以解决大部分数据处理问题！但是excel仍然有局限性

excel最多只能处理1048576行。但是python没有这个限制！

python连接数据库并执行数据库查询比excel vba要方便的多！并且数据库内表格行数常常会超过excel处理极限。

python使用pandas对特殊的文本数据进行定制化的解析。python对复杂逻辑的处理和对正则表达式的支持要强过vba。当然并不是vba不能实现，就是比较麻烦！

office正版要钱，python正版不要钱！

随着互联网web20网站的兴起，非关系型的数据库现在成了一个极其热门的新领域，非关系数据库产品的发展非常迅速。而传统的关系数据库在应付web20网站，特别是超大规模和高并发的SNS类型的web20纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，例如：

1、High performance——对数据库高并发读写的需求

Web20网站要根据用户个性化信息来实时生成动态页面和提供动态信息，所以基本上无法使用动态页面静态化技术，因此数据库并发负载非常高，往往要达到每秒上万次读写请求。关系数据库应付上万次SQL查询还勉强顶得住，但是应付上万次SQL写数据请求，硬盘IO就已经无法承受了。其实对于普通的BBS网站，往往也存在对高并发写请求的需求，例如像JavaEye网站的实时统计在线用户状态，记录热门帖子的点击次数，投票计数等，因此这是一个相当普遍的需求。

2、Huge Storage——对海量数据的高效率存储和访问的需求

类似Facebook，twitter，Friendfeed这样的SNS网站，每天用户产生海量的用户动态，以Friendfeed为例，一个月就达到了25亿条用户动态，对于关系数据库来说，在一张25亿条记录的表里面进行SQL查询，效率是极其低下乃至不可忍受的。再例如大型web网站的用户登录系统，例如腾讯，盛大，动辄数以亿计的帐号，关系数据库也很难应付。

3、High Scalability && High Availability——对数据库的高可扩展性和高可用性的需求

在基于web的架构当中，数据库是最难进行横向扩展的，当一个应用系统的用户量和访问量与日俱增的时候，你的数据库却没有办法像web server和app server那样简单的通过添加更多的硬件和服务节点来扩展性能和负载能力。对于很多需要提供24小时不间断服务的网站来说，对数据库系统进行升级和扩展是非常痛苦的事情，往往需要停机维护和数据迁移，为什么数据库不能通过不断的添加服务器节点来实现扩展呢？

在上面提到的“三高”需求面前，关系数据库遇到了难以克服的障碍，而对于web20网站来说，关系数据库的很多主要特性却往往无用武之地，例如：

1 数据库事务一致性需求

很多web实时系统并不要求严格的数据库事务，对读一致性的要求很低，有些场合对写一致性要求也不高。因此数据库事务管理成了数据库高负载下一个沉重的负担。

2 数据库的写实时性和读实时性需求

对关系数据库来说，插入一条数据之后立刻查询，是肯定可以读出来这条数据的，但是对于很多web应用来说，并不要求这么高的实时性，比方说我（JavaEye的robbin）发一条消息之后，过几秒乃至十几秒之后，我的订阅者才看到这条动态是完全可以接受的。

3、对复杂的SQL查询，特别是多表关联查询的需求

任何大数据量的web系统，都非常忌讳多个大表的关联查询，以及复杂的数据分析类型的复杂SQL报表查询，特别是SNS类型的网站，从需求以及产品设计角度，就避免了这种情况的产生。往往更多的只是单表的主键查询，以及单表的简单条件分页查询，SQL的功能被极大的弱化了。

因此，关系数据库在这些越来越多的应用场景下显得不那么合适了，为了解决这类问题的非关系数据库应运而生，现在这两年，各种各样非关系数据库，特别是键值数据库(Key-Value Store DB)风起云涌，多得让人眼花缭乱。前不久国外刚刚举办了NoSQL Conference，各路NoSQL数据库纷纷亮相，加上未亮相但是名声在外的，起码有超过10个开源的NoSQLDB，例如：

Redis，Tokyo Cabinet，Cassandra，Voldemort，MongoDB，Dynomite，HBase，CouchDB，Hypertable， Riak，Tin， Flare， Lightcloud， KiokuDB，Scalaris， Kai， ThruDB，

这些NoSQL数据库，有的是用C/C++编写的，有的是用Java编写的，还有的是用Erlang编写的，每个都有自己的独到之处，看都看不过来了，我(robbin)也只能从中挑选一些比较有特色，看起来更有前景的产品学习和了解一下。

产品上线慢。

小程序云数据是集成于小程序控制台的原生 serverless 云服务。核心功能包括：云存储、云数据库和云函数。小程序云开发解决了传统开发模式下开发效率低、资源投入高、产品上线慢和日常运维难等问题，在传统开发模式中，开发者需要从小程序端通过额外引用的SDK请求后端，需要关心d性伸缩、异地容灾、网络防护、安全加固等众多条件。过多的业务逻辑需要处理，导致开发效率偏低。

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