购物车的model层

package com.lbp.yuekao.model;

import android.os.Handler;
import android.os.Looper;

import com.google.gson.Gson;
import com.lbp.yuekao.bean.GoosBean;
import com.lbp.yuekao.http.Api;
import com.lbp.yuekao.http.HttpUtils;
import com.lbp.yuekao.http.OnNetListener;

import java.io.IOException;

import okhttp3.Call;
import okhttp3.Callback;
import okhttp3.Response;

/**
 * Created by Administrator on 2018/1/17 0017.
 */

public class ConModelImpl implements IConModel {
    private Handler handler = new Handler(Looper.getMainLooper());
    @Override
    public void getGoods(final OnNetListener<GoosBean> onNetListener) {
        HttpUtils.getHttpUtils().doGet(Api.url, new Callback() {
            @Override
            public void onFailure(Call call, IOException e) {

            }

            @Override
            public void onResponse(Call call, Response response) throws IOException {
                String string = response.body().string();
                final GoosBean goosBean = new Gson().fromJson(string, GoosBean.class);
                handler.post(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                        onNetListener.onSuccess(goosBean);
                    }
                });
            }
        });
    }
}
model的接口
package com.lbp.yuekao.model;

import com.lbp.yuekao.bean.GoosBean;
import com.lbp.yuekao.http.OnNetListener;

/**
 * Created by Administrator on 2018/1/17 0017.
 */

public interface IConModel {
    public void getGoods(OnNetListener<GoosBean> onNetListener);
}


package com.lbp.yuekao.http;

/**
 * Created by peng on 2017/11/16.
 */

public interface OnNetListener<T> {
    public void onSuccess(T t);

    public void onFailure(Exception e);
}
 
 
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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