1、环境科学专业毕业论文 精品论文 基于数据挖掘的遥感影像海岸带地物分类方法研究关键词：数据挖掘 遥感影像 海岸带地物分类摘要：本文在“908 海岛海岸带遥感调查”课题的支持下，引入数据挖掘技术，开展了海岸线提取方法和海岸带土地利用分类方法等研究。 对于海岸线提取方法研究，针对课题调查内容，海岸线划分为人工岸线、基岩岸线、砂质岸线、粉沙淤泥质岸线和生物岸线等五种类型，本文在设计海岸线提取方法时，首先分析了不同类型岸线的特征，然后基于数据挖掘中的关联规则技术，分别提出了相应五种岸线类型的提取方法。为了验证本文岸线提取方法的有效性，选取30m 分辨率的 Landsat TM/ETM+影像开展了实验研究
2、，提取结果都优于 3 个像元。本文提出的岸线提取方法算法直观、容易实现，而且岸线提取连续。另外，为了对海岸线提取精度进行评价，提出了一种线段匹配精度评价方法。 对于海岸带地物分类方法研究，本文以课题调查中的土地利用调查分类体系为例开展研究，提出了两种地物分类方法，基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法和面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。 针对海岸带遥感调查中的土地利用级地物分类需要，引入了证据理论的思想，提出了基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法。为了验证方法的有效性，选取 10m 分辨率的 SPOT 影像为数据源，综合考虑了光谱、纹理和形状等特征，在鸭绿
3、江口区域进行了实验研究，分类精度达到了 80以上。该方法解决了单个特征属性类型识别时的不确定性问题，提高了分类精度。另外，为了能够处理研究区域已知样本空间不完备的情况，对基本的证据理论进行了推广。 针对调查中土地利用级地物分类需要，提出了面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。为了验证方法的有效性，选取 0.61m 分辨率的Quickbird 影像为数据源，在众多光谱、纹理、形状和邻居特征中，应用关联规则技术，首先找到最能够区分各种地物类型的特征属性及其相关规则，然后基于这些挖掘出来的规则实现最终的分类，分类结果精度超过了 80。该方法解决了分类结果精度对专家经验的依赖，实现了精细地物的
4、自动分类。正文内容本文在“908 海岛海岸带遥感调查”课题的支持下，引入数据挖掘技术，开展了海岸线提取方法和海岸带土地利用分类方法等研究。 对于海岸线提取方法研究，针对课题调查内容，海岸线划分为人工岸线、基岩岸线、砂质岸线、粉沙淤泥质岸线和生物岸线等五种类型，本文在设计海岸线提取方法时，首先分析了不同类型岸线的特征，然后基于数据挖掘中的关联规则技术，分别提出了相应五种岸线类型的提取方法。为了验证本文岸线提取方法的有效性，选取30m 分辨率的 Landsat TM/ETM+影像开展了实验研究，提取结果都优于 3 个像元。本文提出的岸线提取方法算法直观、容易实现，而且岸线提取连续。另外，为了对海岸
5、线提取精度进行评价，提出了一种线段匹配精度评价方法。 对于海岸带地物分类方法研究，本文以课题调查中的土地利用调查分类体系为例开展研究，提出了两种地物分类方法，基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法和面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。 针对海岸带遥感调查中的土地利用级地物分类需要，引入了证据理论的思想，提出了基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法。为了验证方法的有效性，选取 10m 分辨率的 SPOT 影像为数据源，综合考虑了光谱、纹理和形状等特征，在鸭绿江口区域进行了实验研究，分类精度达到了 80以上。该方法解决了单个特征属性类型识别时的不确定性问题，提高了
6、分类精度。另外，为了能够处理研究区域已知样本空间不完备的情况，对基本的证据理论进行了推广。 针对调查中土地利用级地物分类需要，提出了面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。为了验证方法的有效性，选取 0.61m 分辨率的Quickbird 影像为数据源，在众多光谱、纹理、形状和邻居特征中，应用关联规则技术，首先找到最能够区分各种地物类型的特征属性及其相关规则，然后基于这些挖掘出来的规则实现最终的分类，分类结果精度超过了 80。该方法解决了分类结果精度对专家经验的依赖，实现了精细地物的自动分类。本文在“908 海岛海岸带遥感调查”课题的支持下，引入数据挖掘技术，开展了海岸线提取方法和海岸带
7、土地利用分类方法等研究。 对于海岸线提取方法研究，针对课题调查内容，海岸线划分为人工岸线、基岩岸线、砂质岸线、粉沙淤泥质岸线和生物岸线等五种类型，本文在设计海岸线提取方法时，首先分析了不同类型岸线的特征，然后基于数据挖掘中的关联规则技术，分别提出了相应五种岸线类型的提取方法。为了验证本文岸线提取方法的有效性，选取30m 分辨率的 Landsat TM/ETM+影像开展了实验研究，提取结果都优于 3 个像元。本文提出的岸线提取方法算法直观、容易实现，而且岸线提取连续。另外，为了对海岸线提取精度进行评价，提出了一种线段匹配精度评价方法。 对于海岸带地物分类方法研究，本文以课题调查中的土地利用调查分
8、类体系为例开展研究，提出了两种地物分类方法，基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法和面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。 针对海岸带遥感调查中的土地利用级地物分类需要，引入了证据理论的思想，提出了基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法。为了验证方法的有效性，选取 10m 分辨率的 SPOT 影像为数据源，综合考虑了光谱、纹理和形状等特征，在鸭绿江口区域进行了实验研究，分类精度达到了 80以上。该方法解决了单个特征属性类型识别时的不确定性问题，提高了分类精度。另外，为了能够处理研究区域已知样本空间不完备的情况，对基本的证据理论进行了推广。 针对调查中土地利用级地
9、物分类需要，提出了面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。为了验证方法的有效性，选取 0.61m 分辨率的Quickbird 影像为数据源，在众多光谱、纹理、形状和邻居特征中，应用关联规则技术，首先找到最能够区分各种地物类型的特征属性及其相关规则，然后基于这些挖掘出来的规则实现最终的分类，分类结果精度超过了 80。该方法解决了分类结果精度对专家经验的依赖，实现了精细地物的自动分类。本文在“908 海岛海岸带遥感调查”课题的支持下，引入数据挖掘技术，开展了海岸线提取方法和海岸带土地利用分类方法等研究。 对于海岸线提取方法研究，针对课题调查内容，海岸线划分为人工岸线、基岩岸线、砂质岸线、粉沙
10、淤泥质岸线和生物岸线等五种类型，本文在设计海岸线提取方法时，首先分析了不同类型岸线的特征，然后基于数据挖掘中的关联规则技术，分别提出了相应五种岸线类型的提取方法。为了验证本文岸线提取方法的有效性，选取30m 分辨率的 Landsat TM/ETM+影像开展了实验研究，提取结果都优于 3 个像元。本文提出的岸线提取方法算法直观、容易实现，而且岸线提取连续。另外，为了对海岸线提取精度进行评价，提出了一种线段匹配精度评价方法。 对于海岸带地物分类方法研究，本文以课题调查中的土地利用调查分类体系为例开展研究，提出了两种地物分类方法，基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法和面向对象的高分辨率
11、影像海岸带地物分层分类方法。 针对海岸带遥感调查中的土地利用级地物分类需要，引入了证据理论的思想，提出了基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法。为了验证方法的有效性，选取 10m 分辨率的 SPOT 影像为数据源，综合考虑了光谱、纹理和形状等特征，在鸭绿江口区域进行了实验研究，分类精度达到了 80以上。该方法解决了单个特征属性类型识别时的不确定性问题，提高了分类精度。另外，为了能够处理研究区域已知样本空间不完备的情况，对基本的证据理论进行了推广。 针对调查中土地利用级地物分类需要，提出了面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。为了验证方法的有效性，选取 0.61m 分辨率的Q
12、uickbird 影像为数据源，在众多光谱、纹理、形状和邻居特征中，应用关联规则技术，首先找到最能够区分各种地物类型的特征属性及其相关规则，然后基于这些挖掘出来的规则实现最终的分类，分类结果精度超过了 80。该方法解决了分类结果精度对专家经验的依赖，实现了精细地物的自动分类。本文在“908 海岛海岸带遥感调查”课题的支持下，引入数据挖掘技术，开展了海岸线提取方法和海岸带土地利用分类方法等研究。 对于海岸线提取方法研究，针对课题调查内容，海岸线划分为人工岸线、基岩岸线、砂质岸线、粉沙淤泥质岸线和生物岸线等五种类型，本文在设计海岸线提取方法时，首先分析了不同类型岸线的特征，然后基于数据挖掘中的关联
13、规则技术，分别提出了相应五种岸线类型的提取方法。为了验证本文岸线提取方法的有效性，选取30m 分辨率的 Landsat TM/ETM+影像开展了实验研究，提取结果都优于 3 个像元。本文提出的岸线提取方法算法直观、容易实现，而且岸线提取连续。另外，为了对海岸线提取精度进行评价，提出了一种线段匹配精度评价方法。 对于海岸带地物分类方法研究，本文以课题调查中的土地利用调查分类体系为例开展研究，提出了两种地物分类方法，基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法和面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。 针对海岸带遥感调查中的土地利用级地物分类需要，引入了证据理论的思想，提出了基于证据理
14、论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法。为了验证方法的有效性，选取 10m 分辨率的 SPOT 影像为数据源，综合考虑了光谱、纹理和形状等特征，在鸭绿江口区域进行了实验研究，分类精度达到了 80以上。该方法解决了单个特征属性类型识别时的不确定性问题，提高了分类精度。另外，为了能够处理研究区域已知样本空间不完备的情况，对基本的证据理论进行了推广。 针对调查中土地利用级地物分类需要，提出了面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。为了验证方法的有效性，选取 0.61m 分辨率的Quickbird 影像为数据源，在众多光谱、纹理、形状和邻居特征中，应用关联规则技术，首先找到最能够区分各种地物类
15、型的特征属性及其相关规则，然后基于这些挖掘出来的规则实现最终的分类，分类结果精度超过了 80。该方法解决了分类结果精度对专家经验的依赖，实现了精细地物的自动分类。本文在“908 海岛海岸带遥感调查”课题的支持下，引入数据挖掘技术，开展了海岸线提取方法和海岸带土地利用分类方法等研究。 对于海岸线提取方法研究，针对课题调查内容，海岸线划分为人工岸线、基岩岸线、砂质岸线、粉沙淤泥质岸线和生物岸线等五种类型，本文在设计海岸线提取方法时，首先分析了不同类型岸线的特征，然后基于数据挖掘中的关联规则技术，分别提出了相应五种岸线类型的提取方法。为了验证本文岸线提取方法的有效性，选取30m 分辨率的 Lands
16、at TM/ETM+影像开展了实验研究，提取结果都优于 3 个像元。本文提出的岸线提取方法算法直观、容易实现，而且岸线提取连续。另外，为了对海岸线提取精度进行评价，提出了一种线段匹配精度评价方法。 对于海岸带地物分类方法研究，本文以课题调查中的土地利用调查分类体系为例开展研究，提出了两种地物分类方法，基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法和面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。 针对海岸带遥感调查中的土地利用级地物分类需要，引入了证据理论的思想，提出了基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法。为了验证方法的有效性，选取 10m 分辨率的 SPOT 影像为数据源，综
17、合考虑了光谱、纹理和形状等特征，在鸭绿江口区域进行了实验研究，分类精度达到了 80以上。该方法解决了单个特征属性类型识别时的不确定性问题，提高了分类精度。另外，为了能够处理研究区域已知样本空间不完备的情况，对基本的证据理论进行了推广。 针对调查中土地利用级地物分类需要，提出了面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。为了验证方法的有效性，选取 0.61m 分辨率的Quickbird 影像为数据源，在众多光谱、纹理、形状和邻居特征中，应用关联规则技术，首先找到最能够区分各种地物类型的特征属性及其相关规则，然后基于这些挖掘出来的规则实现最终的分类，分类结果精度超过了 80。该方法解决了分类结果
18、精度对专家经验的依赖，实现了精细地物的自动分类。本文在“908 海岛海岸带遥感调查”课题的支持下，引入数据挖掘技术，开展了海岸线提取方法和海岸带土地利用分类方法等研究。 对于海岸线提取方法研究，针对课题调查内容，海岸线划分为人工岸线、基岩岸线、砂质岸线、粉沙淤泥质岸线和生物岸线等五种类型，本文在设计海岸线提取方法时，首先分析了不同类型岸线的特征，然后基于数据挖掘中的关联规则技术，分别提出了相应五种岸线类型的提取方法。为了验证本文岸线提取方法的有效性，选取30m 分辨率的 Landsat TM/ETM+影像开展了实验研究，提取结果都优于 3 个像元。本文提出的岸线提取方法算法直观、容易实现，而且
19、岸线提取连续。另外，为了对海岸线提取精度进行评价，提出了一种线段匹配精度评价方法。 对于海岸带地物分类方法研究，本文以课题调查中的土地利用调查分类体系为例开展研究，提出了两种地物分类方法，基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法和面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。 针对海岸带遥感调查中的土地利用级地物分类需要，引入了证据理论的思想，提出了基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法。为了验证方法的有效性，选取 10m 分辨率的 SPOT 影像为数据源，综合考虑了光谱、纹理和形状等特征，在鸭绿江口区域进行了实验研究，分类精度达到了 80以上。该方法解决了单个特征属性类
20、型识别时的不确定性问题，提高了分类精度。另外，为了能够处理研究区域已知样本空间不完备的情况，对基本的证据理论进行了推广。 针对调查中土地利用级地物分类需要，提出了面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。为了验证方法的有效性，选取 0.61m 分辨率的Quickbird 影像为数据源，在众多光谱、纹理、形状和邻居特征中，应用关联规则技术，首先找到最能够区分各种地物类型的特征属性及其相关规则，然后基于这些挖掘出来的规则实现最终的分类，分类结果精度超过了 80。该方法解决了分类结果精度对专家经验的依赖，实现了精细地物的自动分类。本文在“908 海岛海岸带遥感调查”课题的支持下，引入数据挖掘技术
21、，开展了海岸线提取方法和海岸带土地利用分类方法等研究。 对于海岸线提取方法研究，针对课题调查内容，海岸线划分为人工岸线、基岩岸线、砂质岸线、粉沙淤泥质岸线和生物岸线等五种类型，本文在设计海岸线提取方法时，首先分析了不同类型岸线的特征，然后基于数据挖掘中的关联规则技术，分别提出了相应五种岸线类型的提取方法。为了验证本文岸线提取方法的有效性，选取30m 分辨率的 Landsat TM/ETM+影像开展了实验研究，提取结果都优于 3 个像元。本文提出的岸线提取方法算法直观、容易实现，而且岸线提取连续。另外，为了对海岸线提取精度进行评价，提出了一种线段匹配精度评价方法。 对于海岸带地物分类方法研究，本
22、文以课题调查中的土地利用调查分类体系为例开展研究，提出了两种地物分类方法，基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法和面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。 针对海岸带遥感调查中的土地利用级地物分类需要，引入了证据理论的思想，提出了基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法。为了验证方法的有效性，选取 10m 分辨率的 SPOT 影像为数据源，综合考虑了光谱、纹理和形状等特征，在鸭绿江口区域进行了实验研究，分类精度达到了 80以上。该方法解决了单个特征属性类型识别时的不确定性问题，提高了分类精度。另外，为了能够处理研究区域已知样本空间不完备的情况，对基本的证据理论进行了
23、推广。 针对调查中土地利用级地物分类需要，提出了面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。为了验证方法的有效性，选取 0.61m 分辨率的Quickbird 影像为数据源，在众多光谱、纹理、形状和邻居特征中，应用关联规则技术，首先找到最能够区分各种地物类型的特征属性及其相关规则，然后基于这些挖掘出来的规则实现最终的分类，分类结果精度超过了 80。该方法解决了分类结果精度对专家经验的依赖，实现了精细地物的自动分类。本文在“908 海岛海岸带遥感调查”课题的支持下，引入数据挖掘技术，开展了海岸线提取方法和海岸带土地利用分类方法等研究。 对于海岸线提取方法研究，针对课题调查内容，海岸线划分为人工
24、岸线、基岩岸线、砂质岸线、粉沙淤泥质岸线和生物岸线等五种类型，本文在设计海岸线提取方法时，首先分析了不同类型岸线的特征，然后基于数据挖掘中的关联规则技术，分别提出了相应五种岸线类型的提取方法。为了验证本文岸线提取方法的有效性，选取30m 分辨率的 Landsat TM/ETM+影像开展了实验研究，提取结果都优于 3 个像元。本文提出的岸线提取方法算法直观、容易实现，而且岸线提取连续。另外，为了对海岸线提取精度进行评价，提出了一种线段匹配精度评价方法。 对于海岸带地物分类方法研究，本文以课题调查中的土地利用调查分类体系为例开展研究，提出了两种地物分类方法，基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地
25、物分类方法和面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。 针对海岸带遥感调查中的土地利用级地物分类需要，引入了证据理论的思想，提出了基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法。为了验证方法的有效性，选取 10m 分辨率的 SPOT 影像为数据源，综合考虑了光谱、纹理和形状等特征，在鸭绿江口区域进行了实验研究，分类精度达到了 80以上。该方法解决了单个特征属性类型识别时的不确定性问题，提高了分类精度。另外，为了能够处理研究区域已知样本空间不完备的情况，对基本的证据理论进行了推广。 针对调查中土地利用级地物分类需要，提出了面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。为了验证方法的有效性
26、，选取 0.61m 分辨率的Quickbird 影像为数据源，在众多光谱、纹理、形状和邻居特征中，应用关联规则技术，首先找到最能够区分各种地物类型的特征属性及其相关规则，然后基于这些挖掘出来的规则实现最终的分类，分类结果精度超过了 80。该方法解决了分类结果精度对专家经验的依赖，实现了精细地物的自动分类。本文在“908 海岛海岸带遥感调查”课题的支持下，引入数据挖掘技术，开展了海岸线提取方法和海岸带土地利用分类方法等研究。 对于海岸线提取方法研究，针对课题调查内容，海岸线划分为人工岸线、基岩岸线、砂质岸线、粉沙淤泥质岸线和生物岸线等五种类型，本文在设计海岸线提取方法时，首先分析了不同类型岸线的
27、特征，然后基于数据挖掘中的关联规则技术，分别提出了相应五种岸线类型的提取方法。为了验证本文岸线提取方法的有效性，选取30m 分辨率的 Landsat TM/ETM+影像开展了实验研究，提取结果都优于 3 个像元。本文提出的岸线提取方法算法直观、容易实现，而且岸线提取连续。另外，为了对海岸线提取精度进行评价，提出了一种线段匹配精度评价方法。 对于海岸带地物分类方法研究，本文以课题调查中的土地利用调查分类体系为例开展研究，提出了两种地物分类方法，基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法和面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。 针对海岸带遥感调查中的土地利用级地物分类需要，引入了证
28、据理论的思想，提出了基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法。为了验证方法的有效性，选取 10m 分辨率的 SPOT 影像为数据源，综合考虑了光谱、纹理和形状等特征，在鸭绿江口区域进行了实验研究，分类精度达到了 80以上。该方法解决了单个特征属性类型识别时的不确定性问题，提高了分类精度。另外，为了能够处理研究区域已知样本空间不完备的情况，对基本的证据理论进行了推广。 针对调查中土地利用级地物分类需要，提出了面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。为了验证方法的有效性，选取 0.61m 分辨率的Quickbird 影像为数据源，在众多光谱、纹理、形状和邻居特征中，应用关联规则技术
29、，首先找到最能够区分各种地物类型的特征属性及其相关规则，然后基于这些挖掘出来的规则实现最终的分类，分类结果精度超过了 80。该方法解决了分类结果精度对专家经验的依赖，实现了精细地物的自动分类。本文在“908 海岛海岸带遥感调查”课题的支持下，引入数据挖掘技术，开展了海岸线提取方法和海岸带土地利用分类方法等研究。 对于海岸线提取方法研究，针对课题调查内容，海岸线划分为人工岸线、基岩岸线、砂质岸线、粉沙淤泥质岸线和生物岸线等五种类型，本文在设计海岸线提取方法时，首先分析了不同类型岸线的特征，然后基于数据挖掘中的关联规则技术，分别提出了相应五种岸线类型的提取方法。为了验证本文岸线提取方法的有效性，选
30、取30m 分辨率的 Landsat TM/ETM+影像开展了实验研究，提取结果都优于 3 个像元。本文提出的岸线提取方法算法直观、容易实现，而且岸线提取连续。另外，为了对海岸线提取精度进行评价，提出了一种线段匹配精度评价方法。 对于海岸带地物分类方法研究，本文以课题调查中的土地利用调查分类体系为例开展研究，提出了两种地物分类方法，基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法和面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。 针对海岸带遥感调查中的土地利用级地物分类需要，引入了证据理论的思想，提出了基于证据理论的面向对象的遥感影像海岸带地物分类方法。为了验证方法的有效性，选取 10m 分辨率
31、的 SPOT 影像为数据源，综合考虑了光谱、纹理和形状等特征，在鸭绿江口区域进行了实验研究，分类精度达到了 80以上。该方法解决了单个特征属性类型识别时的不确定性问题，提高了分类精度。另外，为了能够处理研究区域已知样本空间不完备的情况，对基本的证据理论进行了推广。 针对调查中土地利用级地物分类需要，提出了面向对象的高分辨率影像海岸带地物分层分类方法。为了验证方法的有效性，选取 0.61m 分辨率的Quickbird 影像为数据源，在众多光谱、纹理、形状和邻居特征中，应用关联规则技术，首先找到最能够区分各种地物类型的特征属性及其相关规则，然后基于这些挖掘出来的规则实现最终的分类，分类结果精度超过
32、了 80。该方法解决了分类结果精度对专家经验的依赖，实现了精细地物的自动分类。特别提醒 ：正文内容由 PDF 文件转码生成，如您电脑未有相应转换码，则无法显示正文内容，请您下载相应软件，下载地址为 http:/ 。如还不能显示，可以联系我 q q 1627550258 ，提供原格式文档。“垐垯櫃 换烫梯葺铑?endstreamendobj2x 滌?U 閩 AZ箾 FTP 鈦X 飼?狛P? 燚?琯嫼 b?袍*甒?颙嫯?4)=r 宵?i?j 彺帖 B3 锝檡骹笪 yLrQ#?0 鯖 l 壛枒l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛枒 l 壛渓?擗#?“?# 綫 G 刿#K 芿$?7. 耟?Wa 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 皗 E|?pDb 癳$Fb 癳$Fb癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$Fb 癳$F?責鯻 0 橔 C,f 薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵秾腵薍秾腵%?秾腵薍秾腵薍秾腵薍秾腵薍
