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1)  Overlay distribution
叠加分布
2)  Overlapping Probability Distribution
叠加概率分布
3)  overlap population
重叠分布
4)  overlay analysis
叠加分析
1.
Based on GIS,digital data of erosion factors in various elevation,solpe and buffer area of infrastructure and residential area in the watershed of Futun River were extracted,which were used for overlay analysis of soil erosion with erosion figure.
以富屯溪流域为研究对象,运用GIS软件的空间分析功能提取流域的高程、坡度、基础设施缓冲区、居民点缓冲区等水土侵蚀影响因子的数字格式,分别与流域土壤侵蚀图进行叠加分析,比较各侵蚀因子对侵蚀的影响关系。
2.
In the support of the software of ArcGIS9,the method of overlay analysis was used to discuss the relations between the changes of land use and soil erosion in the massif region of upstream of the Huaihe river from the year of 1995 to 2000.
在ArcGIS9软件的支持下,采用叠加分析方法,对淮河上游山丘区1995~2000年的土地利用方式变化和土壤侵蚀强度变化的关系进行了探讨。
3.
based on the GIS-Terrace by the method of overlay analysis,the soil feasibility evaluation results were obtained.
本研究基于GIS平台利用叠加分析的方法提取安置区内的海拔高程、地面坡度、土层厚度和土壤养分等自然因子,得到土壤适宜性评价结果。
5)  overlap analysis
叠加分析
6)  overlay classification
叠加分类
1.
,the advanced overlay classification.
为了更精确地获取土地利用类型信息,在分别采用监督分类与非监督分类的基础上,提出了叠加分类的遥感解译方法。
补充资料:分布(概率)


分布(概率)
Distribution (probability)

分布(概率)[distributioin(probabi-lity)〕 一系列独立试验的结果、一些随机变量或误差,经常出现在一些相当正规并可预测的模型中。这些模型可以用数学方法表达出来,其中最重要的称为二项分布、正态分布和泊松分布。 二项分布考虑n次独立试验,每一次试验的结果或者是成功S,或者是失败F,其相应的概率分别为P和q一1一P。以S。表示成功的次数。因为共有(艾)种可能的方法来选择;处成功和,一;处失败,所以随机变量S。的概率分布由p‘S。一‘卜{艾)户,、一给出.这里k二。,1,一,n。这就是二项分布,它的数学期望为np.方差为n闪。参阅“概率论”(probability)条。 如果按照第k次试验是成功还是失败来令随机变量X。等于1或。,那么S。二XI+…十X。。因此.根据中心极限定理,此二项分布可以用正态分布来通近。这个特别的情形称为棣美弗一拉普拉斯定理,设 二,一(*一,户)(,:户。)一告定理断言,当n~Qo时,在一个趋于o的百分误差之内,我们有 P{S,二k}一(2万)一“Zexp(一二是/2), P{a0,25%的场合有S。>o。67n,/2,大约在16%的场合中5。>Znl/,,等等。中心极限定理并不是说,在一次这样的游戏中,和数S,,52,…中大约有一半是正的。事实上,反正弦定律表明,其相反的情形是真的:即所有S,>0比正负各半的情况更可能。 多元正态分布上面的理论可以不作本质的改变推广到。维的情形。。维正态密度定义为(2二)一袱Dl/se一Q(了1一,,/2,这里Q是一个以D为行列式的正定二次型,其协方差矩阵是Q的矩阵的逆。如果随机变量X;,…,X。的n维联合分布是正态的,那么每一个X,也是正态的。但其逆不真,这一点在教科书中都可以找到。多元正态分布对平稳随机过程是很重要的。参阅“随机过程”(stoehastie process)条。 泊松分布参数为入的泊松分布是一个以概率_,几去_.,__、…_、,.尸。一尸前取值走‘走一。,‘,“,’‘”的概率分布·其数学期望与方差都等于又。这是最重要的分布之一,它在随机过程的理论和许多应用中起着基本的作用。对它的性状的充分理解可以从它原始的出处和考虑它的许多推广中得到。然而,有很多可以由下面的从二项分布出发的初等阐述中得到。 考虑n次独立试验,n是一个大数,每一次试验的结果,或者是成功,或者是失败,概率分别为P与q一1一P。通常只感兴趣于P很小、但成功的平均数nP一凡却具有中等程度大小的情形。
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参考词条