怎么区分二项分布和几何分布

二项分布和几何分布都是离散概率分布，主要区别在于它们描述的随机试验不同。

二项分布适用于一系列独立的重复试验，每次试验只有两种结果（成功或失败），成功的概率为p。如果进行n次试验，那么成功k次的概率可以用二项分布来描述。

而几何分布适用于重复进行同一试验，每次试验只有两种结果（成功或失败），成功的概率为p。几何分布描述了在进行若干次试验后，出现第一次成功的概率分布。

因此，二项分布和几何分布的主要区别在于，二项分布描述了成功的次数，而几何分布描述了成功的等待时间（即试验次数）。

相关问题

植被结构遥感提取的关键技术包括遥感图像预处理、特征提取、分类算法、空间信息提取和数据融合等方面的技术

您说得没错，遥感图像预处理、特征提取、分类算法、空间信息提取和数据融合等都是植被结构遥感提取的关键技术，下面我来分别介绍一下：

1. 遥感图像预处理：包括大气校正、辐射校正、几何校正等，以确保遥感数据的准确性和一致性。

2. 特征提取：通过图像处理、数学模型、机器学习等方法，提取植被结构的特征，如植被高度、植被密度、植被覆盖度等。

3. 分类算法：将提取的特征进行分类，如决策树、支持向量机、神经网络等分类算法，以区分不同类型的植被结构。

4. 空间信息提取：通过空间分析、统计分析等方法，提取植被结构的空间信息，如植被分布、植被密度分布等。

5. 数据融合：将其他数据融合到遥感数据中，如地面观测数据、地形数据、气象数据等，以提高植被结构提取的精度和可靠性。

以上这些技术在植被结构遥感提取中都是非常重要的，它们相互配合，共同完成了植被结构遥感提取的任务。

怎么使用遥感影像进行水体和水产养殖区分类，将 TM 影像的全部 7 个波段和 OLI 影像的全部 11 个波段以及每期相应的归一化差异水体指数（NDWI）作为输入数据集。然后采用多尺度分割方法创建图像对象操作的具体步骤图像对象，

下面是使用遥感影像进行水体和水产养殖区分类的具体步骤：

1. 数据预处理：对TM和OLI影像进行大气校正、辐射定标、几何校正等预处理，以提高影像质量。

2. 水体提取：利用NDWI指数进行水体提取，将提取出的水体进行二值化处理，得到水体掩膜。

3. 分割图像：采用多尺度分割方法，将影像分割为多个图像对象，每个图像对象代表一个相似的像元集合。

4. 特征提取：对每个图像对象提取多个特征，包括色调、纹理、形状、周长、面积等。

5. 特征选择：通过统计分析和算法筛选，选择出最能区分不同类别的特征。

6. 分类模型训练：采用机器学习算法，如支持向量机、随机森林等，训练分类模型，将特征和类别信息输入模型中进行训练。

7. 分类结果验证：使用验证数据集对分类模型进行验证，评价分类精度和泛化能力。

8. 水产养殖区提取：利用分类模型对影像进行分类，得到水体和水产养殖区的分布图。

以上就是利用遥感影像进行水体和水产养殖区分类的具体步骤。