11、Ubuntu系统使用指南:个性化设置与文件系统操作

Ubuntu系统使用指南:个性化设置与文件系统操作

1. 菜单条目个性化设置

在Ubuntu系统中,你可以对菜单条目进行多种个性化操作,包括更改图标、移动和删除条目,以及添加新的菜单和项目。

1.1 更改菜单条目图标

要更改菜单条目的图标,可按以下步骤操作:
1. 在编辑器的左窗格中选择菜单。
2. 在右窗格中选择该菜单内的条目。
3. 点击“Properties”按钮(或者右键单击该项目并选择“Properties”),弹出“Launcher Properties”窗口。
4. 按照之前介绍的“Changing a launcher’s icon”的步骤编辑图标。
在这个窗口中,你还可以编辑启动器的类型、名称、启动程序的命令以及条目的工具提示注释。

1.2 移动和删除条目
  • 移动条目 :在右窗格中选择条目,然后点击“Move Up”或“Move Down”按钮,直到条目到达所需位置。
  • 删除条目 :选择要删除的条目,然后点击“Delete”按钮。需要注意的是,此操作没有“确认删除”的提示。
1.3 添加新菜单和项目
  • 添加新子菜单
    1. 突出显示要插入子菜单的位置。
    2. 点击“New Menu”按钮,弹出一个窗口。
    3. 输入菜单的名称和作为工具提示显示的注释。
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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