初涉android(一)

本文详细介绍如何搭建Android开发环境,包括安装JDK、Eclipse、Android SDK及ADT插件等步骤,并通过创建示例项目验证环境配置。

在这里android的基本概念就不说了。

Android 开发环境的搭建

     工欲善其事,必先利其器。开发android应用程序总不能直接用记事本吧,找到合适的开发工具是学习android开发的第一步。而更多地了解android 的开发环境将会对进一步学习android保驾护航。

    1、开发android 程序需要结什么

        开发android程序至少需要如一工具和开发包:

  • JDK(建议安装JDK1.6及其以上版本)
  • Eclispse
  • Android SDK
  • ADT(开发android程序的Eclipse插件)
     其中JDK的安装非常简单,可以在官方网站下载JDK的最新版,并按着提示进行安装(在这里不做介绍,网上太多)。

  2、安装Android SDK

    可以从下面的两个地址下载Android SDK的最新版本

    地址1:

    http://developer.android.com/intl/zh-CN/sdk/index.html

   地址2:

   http://androidappdocs.appspot.com/sdk/index.html


   要注意,android SDK是在线安装。如果完全安装android SDK,安装时间会比较长。

   Android SDK 安装成功后,会看到android SDK根目录结构。platforms目录包含当前android SDK支持的所有版本。


Android SDK根目录结构


已经安装的所有android SDK版本

  

  3、安装Eclipse插件ADT

Eclipse3.4为例,单击【help】> 【Software Updates...】菜单项,在显示的对话框中单击【Available Aoftware】 标签页,然后单击【Add Site...】 按钮。 在显示的对话框的文本框中输入如下地址:

https://dl-ssl.google.com/android/eclipse/

        单击【ok】按钮关闭对话框,回到【Available Software】标签页,选中刚才增加的地址,然后单击右侧的【Install】按钮开始安装ADT插件。在弹出的安装对话框中选中android DDMS 和android Development Tools两项,单击【Next】 按钮进入下一个安装界面,选中接受协议复选框,最后单击【Finish】开始安装,当成功安装ADT后,重启Eclipse即可使用ADT来开发android程序。

     安装完ADT后,还需要设置一下Android SDK的安装目录,单击【window】 > 【Proferences】菜单项,在弹出的对话框中选 中左侧的【Android】节点,在右侧的【SDK Location】文本框中输入androse SDK的安装目录。



   4、测试ADT是否安装成功

      新建一个Andorid 工程来测试一下ADT是否安装成功,单击【new】 > 【Andorid Project】菜单项,显示建立andorid工程对话框,在弹出的对话框中输入相应的内容。



     在运行android2.1Test工程之前还需要建立一个AVD设备,一个AVD设备对应一个Android版本的模拟器实例,由于android2.1Test使用的是android 2.1,因此,需要建立一个支持android2.1的AVD设备,单击Eclipse左侧的小机器人图标

。在显示的对话框中


建立完AVD设备后,找到android2.1Test工程,单击右键菜单【Run As】 > 【Android Application】 菜单项,运行android2.1Test。这时ADT会自动启动模拟器,并在模拟器上运行android2.1Test。在模拟器成功启动后。



注意:

      虽然android模拟器可以测试大多数android应用程序,但有一些和硬件相关的API(例如:蓝牙,传感器)无法测试,在这种情况下就需要通过USB数据线连接真机进行测试。会在后序中进行讲解。



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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