反射rellection

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Reflection:反射;
反射四大类型 class interface enum annotation
1.反射是java语言提出的一套在运行期动态获得类中信息的api
编译期:.java -->.class
运行期:加载,class 文件到内存 逐句执行;
类中的信息有属性 方法
2.我们可以通过反射在运行期判断对象的类型,执行类中的方法;
得到类中的属性和方法,创建类的对象;
3反射的入口类 java.lang.Class类
Class是描述类的类,一个Class对象代表一个具体类,
Class类的实例表示正在运行的java应用程序;
jvm加载一个类,创建该类的任何对象之前会在堆区创建Class类的对象,使用这个对象,存放jvm加载的类的信息;
Class类没有公共的构造方法,由jvm自动创建的;
一个类的对象可能有很对个但都共享一个Class对象 所有的基本数据类型和关键字void都有对应的Class对象;
基本数据类型和对应的包装类不是同一个Class对象;
多有具有相同元素数据类型个维数的数字都共享一个Class对象;
三种获取Class对象的方式
类名.class 对象.getClass() Class.forName("包名+类名");


testMethod(Class.forName(args[0])); 在配置中将包名+类名加载;
public static void testMethod(Class cls){}
Class是描述类的,一个Class对象代表一个具体的类
Field:是描述属性的,一个Field对象代表一个具体的属性
Method是描述方法的,一个Method对象代表一个具体的方法
 Class中与属性有关的方法:
     *      getField(String):
     *  getFields():获得本类和直接父类中所有的公共的属性
     *  getDeclaredField
     *  getDeclaredFields:获得本类中所有的属性(包括私有的)
JAVABean 实体类 1属性私有 2getter和setter 3无参构造方法
获得类中过的属性 :修饰符 类型 名字;
首先要得到Class对象 cls
Field[] getDeclaredFields();
属性名(String) .getName() 属性修饰符(int) Modifier.toStriong(f.getModifiers());
属性类型(Class) .getType().getName();
Method[] .getDeclaredMethods();
方法名字<String> .getName() 方法修饰符(int) Modifier.toString(f.getModifiers());
返回类型(Class) .getReturnType().getName();
获得方法参数(Class[]) .getParameterTypes();
                                    方法名       参数
Method m = cls.getDeclaredMethod("setName",String.class)
m.invoke(stu,"etoak");
m1 = cls.getDeclaredMethod("getName");
Object v = m.invoke(stu);

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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