2022年终总结--活着

作者将今年的年终总结主题定为活着,强调健康的重要性。计划包括继续自考和软考的学习,恢复技术学习,增加阅读时间,适应新生活环境,多思考,并设定了保护健康的目标,如避免熬夜和爱护头发。随着疫情政策放开,作者对来年生活充满期待。

又到了一年一度写年终总结的时候了,简单明了的写写总结目标吧,今年的主题定为“活着”,前段时间和喜羊羊碰撞了一下,更让我明白了健康的重要性,所以就定为活着吧。

1、持续学习
明年的自考和软考还是要跟上的,22年因为各种原因中断了学习,新的一年是要跟上的。
技术方面今年学习的比较少,明年还是要继续学习的,具体学习什么,待定。
今年读书的时间比较少,后续要跟上。

2、生活
离开了一个常驻地,换了一个新的常驻地,跟老人告别,迎接新人的到来。

3、思想
今年受各种原因影响,缺少了思考的时间,后续还是多安排一些安静思考的时间。

4、目标
老生常谈,非必要不熬夜,爱护好自己的头发。
先活下来,再去种十年后的树。
大疫不过三,政策放开了,后面的生活会好过了。

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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