"游泳和CMM" "swimming & CMM"

博客以游泳为例解读CMM五级状态。一级是无序状态,下水后结果不可知;二级能重复以前成功经验,动作杂乱;三级有标准的过程定义,确定标准泳姿;四级是量化控制,通过数据管理和改进;五级是持续改进,通过创新提高成绩。
我有个很简单的例子,就是游泳:
一级:一群人没有经过训练,也不知道有没有经验,下水之后乱扑腾,有的人浮起来,有的人沉下去了。这就是一级的无序状态,结果是不可知的

二级:大家都在游泳池或者小池塘里下过几次水,基本上在这样的条件下不会出事了。但是动作乱七八糟,有狗刨有说不出名字的动作。也就是二级的能够重复以前的成功经验

三级:经过研究,确定了几种标准泳姿,知道自由泳最快,蛙泳最省力等等。这就是三级,有了标准的过程定义

四级:大家都掌握标准动作之后,互相之间的成绩就可以比较了。通过测量大家的游泳成绩(当然不同泳姿的成绩要分开)、肌肉力量等等,分析特别好的和特别差的,找出好的原因和差的原因,大家的技术水平不断提高。这就是四级的量化控制,通过数据来管理和改进

五级:大家的技术水平都很高了,动作都很完美。我们就通过创造新的泳姿,引入新式游泳衣等等创新来提高成绩。这就是五级的持续改进

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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