opengl学习2009

OpenGL核心概念与技术

状态管理和绘制几何物体:介绍了如何描述要在屏幕绘制的三维物体;

观察:描述将三维模型绘制到屏幕上之前需要进行的变换;

颜色:如何制定绘制物体时使用的着色方法;

光照:如何控制物体周围的光照条件以及物体对其的反应,如何反射和吸收光;只有当有光照时,物体看起来才有立体感;

 

混合,反走样,雾效和多边形偏移:对创建真实感场景而言必不可少的技术;

显示列表:如何存储一系列的opengl函数调用,供以后执行,提高程序性能;

绘制像素,位图,字体和图像:如何使用位图和图像等二维数据集;

纹理映射:如何将纹理(一维,二维,三维图像)映射到三维物体上,实现一些特别效果;

帧缓存:描述opengl实现中的各种缓存以及如何控制它们;

网格化和二次曲面:如何使用glu的网格化函数和二次曲面函数;

求值程序和NURBS:生成曲线和曲面的高级技术;

选择和反馈:选择屏幕上的物体;收集opengl生成的绘图信息;

 

opengl在屏幕上渲染图像是执行的主要图形操作:

1.使用几何图元建立模型;

2.在三维空间排列物体,选择观察场景的有利位置;

3.计算所有物体的颜色;

4.将物体的数学描述和相关的颜色信息转换为屏幕像素,即光栅化;

 

opengl可以通过客户机和服务器的形式运行;

渲染指的是计算机根据模型创建图像;

 

android与opengl

android通过opengl es API支持3D图形;目前支持opengl es 1.0;

 

opengl es是opengl 3d的子集。

opengl esopengl裁剪定制而来,去除了 glBegin/glEnd,四边形(GL_QUADS)、多边形(GL_POLYGONS)等复杂图元等许多非绝对必要的特性,经过多年发展,现在主要有两个版本,OpenGL ES 1.x 针对固定管线硬件的,OpenGL ES 2.x 针对可编程管线硬件。OpenGL ES 1.0 是以 OpenGL 1.3 规范为基础的,OpenGL ES 1.1 是以 OpenGL 1.5 规范为基础的,它们分别又支持 common common lite 两种profilelite profile只支持定点定点实数,而common profile既支持定点数又支持浮点数。 OpenGL ES 2.0 则是参照 OpenGL 2.0 规范定义的,common profile发布于2005-8,引入了对可编程管线的支持。

 

 

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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