给我找一下目视化看板做的比较好的图片
时间: 2023-12-12 16:05:13 浏览: 34
以下是一些目视化看板的例子,你可以通过网上搜索更多:
1. Agile dashboard:
![Agile dashboard](https://miro.medium.com/max/1400/1*QKUyL34pJ9V7I9f2MkCqmA.png)
2. Kanban board:
![Kanban board](https://miro.medium.com/max/1400/1*FgH4uL0sNnMj-xUW3ZyBtA.png)
3. Scrum board:
![Scrum board](https://miro.medium.com/max/1400/1*YXOJL2n1j0Tsd8zG5RkOzA.png)
4. Lean board:
![Lean board](https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/lean-six-sigma-visual-management.jpg)
相关问题
目视解译玉米和大豆使用真彩色遥感图像好还是假彩色遥感图像好
一般来说,目视解译玉米和大豆使用假彩色遥感图像比真彩色遥感图像更好。因为:
1. 假彩色遥感图像可以增强植被的对比度,使不同类型的植被在图像中更加清晰明显,方便解译。
2. 假彩色遥感图像可以通过调整图像的色调来突出不同类型的植被。比如,可以将玉米和大豆分别设置成不同的颜色,使它们在图像中更加容易区分。
3. 假彩色遥感图像可以通过增强图像的色彩饱和度来提高图像的视觉效果,使植被在图像中更加生动逼真。
需要注意的是,选择真彩色遥感图像或假彩色遥感图像,取决于具体的应用场景和解译目的。如果只是进行植被类型的分类,那么假彩色遥感图像可能更加适合;如果需要进行更加精细的植被参数提取,那么真彩色遥感图像可能更加合适。
arcgis目视解译步骤
ArcGIS目视解译步骤是指使用ArcGIS软件进行遥感图像解译的过程。主要步骤如下:
1. 数据准备:将遥感图像导入ArcGIS软件中,确保图像质量良好,无噪点和失真。
2. 图像增强:对于较暗的图像,可以使用图像增强技术,如直方图均衡化或拉伸,增加图像的对比度和清晰度。
3. 高度和坡度计算:根据高程数据,计算每个像元的高度和坡度信息,可使用ArcGIS中的地理处理工具来完成。
4. 影像分类:根据特定的研究目标,对图像中的地物进行分类,可以使用监督分类或非监督分类等方法。监督分类需要提前准备好训练样本,由用户手动选择参考样本,通过机器学习算法训练分类器,最后应用到整个图像上。非监督分类则是基于像元的统计分布,将像素聚类成不同的类别。
5. 目视解译:在分类的基础上,根据对地物的了解和经验,对图像进行目视解译,将未分类的地物进行人工判读和标注。可以用工具对像元进行选择,然后进行标注,并录入对应的属性信息。
6. 精度评定:根据一定的采样方法,对解译结果进行精度评定,比较目视解译结果与实地调查数据的差异,评估解译的准确性和可靠性。
7. 结果输出:将目视解译完成的图像输出为栅格图像或矢量图层,用于后续的地理分析和决策制定。
总之,ArcGIS目视解译步骤主要包括数据准备、图像增强、高度和坡度计算、影像分类、目视解译、精度评定和结果输出等环节,通过这些步骤可以有效地解译遥感图像并获取有用的地理信息。
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