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作者： gideon mante tetteh 电子科技大学

学位级别：硕士

在一个竞争激烈、复杂的行业,比如需求量非常大的建筑施行业,有竞争力的价格、在预算内准时交付是非常重要的。在加纳的建筑行业,房屋项目交付方面存在一些问题,包括未在预期内完成工程、未在核定成本内完成工程、未达到要求的质量,以... 详细信息

在一个竞争激烈、复杂的行业,比如需求量非常大的建筑施行业,有竞争力的价格、在预算内准时交付是非常重要的。在加纳的建筑行业,房屋项目交付方面存在一些问题,包括未在预期内完成工程、未在核定成本内完成工程、未达到要求的质量,以及未达到权利人的满意度。采购不佳是导致上述问题的一个重要原因。本研究旨在评估影响加纳建筑业影响采购绩效的因素。研究所考虑的因素包括采购规划、采购程序、员工能力和资源分配。本研究描述性分析典型的研究计划。本次研究的对象是来自加纳阿克拉的10家注册建筑公司的320名员工。研究的目标群体是加纳阿克拉10家公司的高级管理人员、中级管理人员、采购工作人员和能够参与采购过程、职能和决策过程的其他成员。一份包含开放性和封闭性问题的问卷是为研究收集数据的主要工具。问卷调查共278份,回收率为86.8%。从研究结果来看,皮尔逊相关系数表明,采购计划与采购绩效之间存在正相关关系(r=0.138)。员工能力与采购绩效之间存在正相关关系(r=0.415)。采购程序与采购绩效之间存在正相关关系(r=0.093)。资源配置与采购绩效之间呈显著的正相关关系(r=0.714)。采用多重回归分析确定自变量(采购计划、采购流程、员工胜任力、资源配置)对因变量(采购绩效)的影响。员工能力和资源配置与(p<0.05)是影响采购绩效的最重要的因素。基于方差分析,显著性值为0.000,小于0.05,说明自变量对因变量有影响。F临界值(2.64)在5%显著性水平下记录,方差分析(13.075)大于F临界值。由此可见,本研究的总体目标已经实现。因此,资源配置、员工能力、采购计划与采购流程依次是影响加纳建筑业采购绩效的重要影响因素。这为加纳建筑业的管理者与实践者提供了一些有价值的管理建议。

关键词：采购绩效建筑与建筑业采购规划采购流程员工能力资源配置

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Automatic Generation of Water Masks from RapidEye Images

引用

Journal of Geoscience and Environment Protection 2015年第10期3卷 17-23页

作者： gideon Okpoti tetteh Maurice Schonert BlackBridge AG Kurfürstendamm 22BerlinGermany

Water is a very important natural resource and it supports all life forms on earth. It is used by humans in various ways including drinking, agriculture and for scientific research. The aim of this research was to develop a routine to automatically extract water masks from RapidEye images, which could be used for further investigation such as water quality monitoring and change detection. A Python-based algorithm was therefore developed for this particular purpose. The developed routine combines three spectral indices namely Simple Ratios (SRs), Normalized Green Index (NGI) and Normalized Difference Water Index (NDWI). The two SRs are calculated between the NIR and green band, and between the NIR and red band. The NGI is calculated by rationing the green band to the sum of all bands in each image. The NDWI is calculated by differencing the green to the NIR and dividing by the sum of the green and NIR bands. The routine generates five intermediate water masks, which are spatially intersected to create a single intermediate water mask. In order to remove very small waterbodies and any remaining gaps in the intermediate water mask, morphological opening and closing were performed to generate the final water mask. This proposed algorithm was used to extract water masks from some RapidEye images. It yielded an Overall Accuracy of 95% and a mean Kappa Statistic of 0.889 using the confusion matrix approach.

关键词： Water Mask Image Threshold Simple Ratio Normalized Green Index Normalized Difference Water Index Logical and Morphological Operations RapidEye

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