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苏联军事城市规划的地图分析
首先要感谢我的首席导师 Alexander Kent 博士，他以真诚的兴趣和坚定不移的意愿支持我和我的工作。为了支持我，Alex 不惜不遗余力，没有他的专业知识、建议和鼓励，这项工作永远不会开始，更不会完成。除了是一位模范研究导师之外，Alex 还一直表现出作为同事、导师和朋友的奉献精神和正直，我非常感谢他在我整个学习过程中投入的时间和支持。还要感谢我的第二导师 Peter Vujakovic 教授，他愿意为这项工作的各个方面提供建议、支持和坦诚讨论，这对我很有帮助。我也很感激两位出色的监督小组主席 Kevin Ruane 教授和 David Bates 博士的支持，他们的建议和对我工作的参与为我提供了非常有益的观点，如果没有他们的帮助，这项工作将会变得贫乏。
苏联军事城市规划的制图分析
首先要感谢我的首席导师 Alexander Kent 博士，他以真诚的兴趣和坚定的意愿支持我和我的工作。在他的支持下，Alex 付出了不计其数的额外努力，如果没有他的专业知识、建议和鼓励，这项工作就永远不会开始，更不会完成。除了是一位模范研究主管之外，Alex 还一直表现出作为同事、导师和朋友的奉献精神和正直，我非常感谢他在我整个学习过程中投入的时间和支持。还要感谢我的第二导师 Peter Vujakovic 教授，他愿意为这项工作的各个方面提供建议、支持和坦诚讨论，这对我很有帮助。我还感谢两位出色的监督小组主席 Kevin Ruane 教授和 David Bates 博士的支持，他们的建议和对我工作的参与为我提供了非常有益的观点，如果没有这些观点，这项工作将会变得贫乏。
苏联军事城市规划的制图分析
首先要感谢我的首席导师 Alexander Kent 博士，他以真诚的兴趣和坚定的意愿支持我和我的工作。在他的支持下，Alex 付出了不计其数的额外努力，如果没有他的专业知识、建议和鼓励，这项工作就永远不会开始，更不会完成。除了是一位模范研究主管之外，Alex 还一直表现出作为同事、导师和朋友的奉献精神和正直，我非常感谢他在我整个学习过程中投入的时间和支持。还要感谢我的第二导师 Peter Vujakovic 教授，他愿意为这项工作的各个方面提供建议、支持和坦诚讨论，这对我很有帮助。我还感谢两位出色的监督小组主席 Kevin Ruane 教授和 David Bates 博士的支持，他们的建议和对我工作的参与为我提供了非常有益的观点，如果没有这些观点，这项工作将会变得贫乏。
苏联军事城市规划的制图分析
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Atalaya brevialata 地图分布，2016 年 7 月
更详细：目前对 Atalaya brevialata 景观层面生态学的理解和已知记录的分布表明，它与一系列土地单元有着密切的联系，这些土地单元标志着从高地红土高原向相邻的以沙为主的排水系统的过渡。这些特定的土地单元已被用作识别潜在栖息地的一级标准。潜在栖息地测绘结合了大达尔文地区 1:25,000 比例的土地单元测绘，该测绘使用航空摄影解释得出，并在 20 世纪 70 年代中期至 90 年代期间根据一系列测绘基础进行数字化。应该注意的是，潜在栖息地测绘具有固有的空间不准确性，这与用于得出原始土地单元测绘的比例和生产方法有关。这些空间误差主要与调查的年代、当时可用于制作原始地图的技术、制作原始硬拷贝地图的测绘基础（地形或地籍）以及稍后将这些产品传输到数字媒体的过程有关。原始地图的比例为 1:25,000，将地图扩大到这个比例以上不会提供更多细节。
基于影像对象的植被制图分类不确定性空间变化的影响因素
摘要 人们花费了大量精力来研究基于像素的分类精度和相关因素的空间变化。在过去的几年中，基于对象的分类引起了越来越多的关注。本文研究了影响基于对象的植被制图中分类不确定性空间变化的因素。我们研究了基于对象的分类中的六类因素：一般成员资格、地形、样本对象密度、空间组成、样本对象可靠性和对象特征。首先，使用引导方法得出分类不确定性（基于每个案例的分类精度）。然后，用分类或连续变量量化六类因素。在此步骤中，还讨论了计算样本对象空间组成指标的适当半径。最后，使用混合线性模型将分类不确定性建模为这些因素的函数。确定了重要因素，并从限制性最大似然拟合中估计了它们的参数。建模结果表明，海拔、样本对象大小、样本对象可靠性、样本对象密度和样本空间组成显著影响基于对象的分类不确定性。其中许多因素与基于对象的方法密切相关。本研究的结果有助于理解分类错误，并建议进一步改进分类。