Android学习笔记(七)

本文介绍了一个使用PULL解析器解析XML文件的Java示例。该示例展示了如何通过Android提供的XmlPullParser类来逐个读取XML标签,并将解析的数据封装到自定义的Person对象中。

PULL解析XML

 

org.wp.service

PULLPersonService

package org.wp.service;

import java.io.InputStream;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import android.util.Xml;
import org.wp.domain.Person;
import org.xmlpull.v1.XmlPullParser;

public class PULLPersonService {
	public static List<Person> readXml(InputStream inStream) throws Exception {
		List<Person> persons = null;

		// Android提供了Xml 用来得到XmlPull解析器
		XmlPullParser parser = Xml.newPullParser();
		// 将输入流传入       设定编码方式
		parser.setInput(inStream, "UTF-8");
		
		/**
		 * Pull读到xml后 返回数字 
		 * 	读取到xml的声明返回数字0 START_DOCUMENT 
		 * 	读取到xml的结束返回数字1 END_DOCUMENT 
		 *	读取到xml的标签开始返回数字2 START_TAG 
		 * 	读取到xml的结束标签返回数字3 END_TAG
		 * 	读取到xml的文本返回数字4 TEXT
		 */
		int eventCode = parser.getEventType();

		// 只要这个事件返回的不是1 我们就一直读取xml文件
		Person person = null;
		while (eventCode != XmlPullParser.END_DOCUMENT) {
			switch (eventCode) {

			case XmlPullParser.START_DOCUMENT: {
				// 文档开始事件
				persons = new ArrayList<Person>();
				break;
			}
			case XmlPullParser.START_TAG: {
				// 开始元素
				if ("person".equals(parser.getName())) {
					person = new Person();
					person.setId(new Integer(parser.getAttributeValue(0)));
				} else if (person != null) {
					// 如果当前元素的下一个元素是文本节点
					// 就可以直接用nextText()这个方法来得到文本节点的内容
					if ("name".equals(parser.getName())) {
						person.setName(parser.nextText());
					} else if ("age".equals(parser.getName())) {
						person.setAge(new Short(parser.nextText()));
					}
				}
				break;
			}
			case XmlPullParser.END_TAG: {
				// 结束元素
				if ("person".equals(parser.getName()) && person != null) {
					persons.add(person);
					person = null;
				}
				break;
			}

			}
			// 没有结束xml文件就推到下个进行解析
			eventCode = parser.next();
		}
		return persons;
	}
}

 

org.wp.xml

PULLPersonServiceTest

package org.wp.xml;

import java.io.InputStream;
import java.util.List;
import android.util.Log;
import org.wp.domain.Person;
import org.wp.service.PULLPersonService;
import android.test.AndroidTestCase;

public class PULLPersonServiceTest extends AndroidTestCase {
	private static final String TAG = "PULLPersonServiceTest";

	public void testReadXml() throws Exception {
		InputStream inStream = PULLPersonServiceTest.class.getClassLoader()
				.getResourceAsStream("wp.xml");
		List<Person> persons = PULLPersonService.readXml(inStream);
		for (Person person : persons) {
			Log.i(TAG, person.toString());
		}
	}
}

 

 

 

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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