19、软件需求与基本原理:协作式开发的关键路径

软件需求与基本原理:协作式开发的关键路径

1. 引言

当代软件项目困难重重,一个主要原因是软件开发人员自身并不具备创建有效系统所需的全部知识。用户掌握着大量关于使用场景的专业知识,但这些知识多为隐性知识,往往在系统使用过程中才能被充分获取。因此,获取完整准确的软件需求并非一蹴而就,而是一个迭代的过程,一些关键需求只有在用户对系统设计做出反应后才能被激发出来。成功的项目依赖于与用户的广泛协作,尽早发现新需求能最大程度减少返工工作量。

2. 需求获取的迭代性

2.1 迭代式软件开发

近年来,软件开发尤其是需求识别方面,出现了向迭代式方法转变的趋势。“敏捷软件开发”是较为全面的方法集合,此外还有“进化式”和“自适应”开发等变体。迭代式开发源于开发者在前沿实际项目中的经验,且得到了学术研究的支持,非迭代的瀑布式方法往往导致更高的项目失败率和用户不满。迭代式开发的一个共同特点是进化式需求分析,即需求定义不限于初始阶段,在开发后期也可发现和更改。

2.2 多层次软件开发展模型

2.2.1 简单多层次模型

软件规格说明是一组明确陈述的目标,每个目标指定了所需的程序行为,软件实现则是达成这些规格说明的过程。顶级规格说明即软件需求,包括所需功能和软件质量属性。实现规格说明中的目标可能是一步或两步过程,递归会产生包含多个且越来越具体的规格说明和实现层次的结构,最终以编写代码结束。

2.2.2 扩展简单多层次模型

简单模型未考虑用户所属组织的更大目标背景。软件需求只是组织总目标的一小部分,一些组织目标是软件需求的原因,另一些则是外部目标。组织的更大目标背景是新需求

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一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,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,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据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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