poj 1151

本文介绍了一种计算由多个矩形定义的不规则区域总面积的算法。通过将所有矩形的边界点提取并排序,然后标记每个小矩形单元是否被覆盖,最后累加所有被覆盖单元的面积来得到总面积。
首先分离出所有的横坐标和纵坐标分别按升序存入数组X[ ]和Y[ ]中.
设数组XY[ ][ ].对于每个矩形(x1,y1)(x2,y2)确定i1,i2,j1,j2,使得,X[i1]>x1,X[i2]<=x2,Y[i1]>y1,Y[i2]>=y2令XY[ i ][ j ] = 1 (i从i1到i2,j从j1到j2)

统计面积:area+=XY[i][j] *(X[i]-X[i-1])*(Y[i] – Y[i-1])

#include<algorithm>
using namespace std;
#define N  100
double a[N][4];
double X[2*N],Y[2*N];
int XY[2*N][2*N];
int main()
{ 
    int n,i,j,k,count,i1,i2,j1,j2,t=1;
    double area;
    while(scanf("%d",&n) && n)
    {
		count=0;
		for(i=0;i<n;i++)
		{
			scanf("%lf%lf%lf%lf",&a[i][0],&a[i][1],&a[i][2],&a[i][3]); 
			X[count]=a[i][0];
			Y[count]=a[i][1];
			count++;
			X[count]=a[i][2];
			Y[count]=a[i][3];
			count++;
		}   
		sort(X,X+2*n);
		sort(Y,Y+2*n);             
		memset(XY,0,sizeof(XY));
		for(k=0;k<n;k++)
		{
			for(i1=0;i1<2*n;i1++)
			{	
				if(X[i1]==a[k][0])
					break;
			}  
			
			for(j1=0;j1<2*n;j1++)
			{
				if(Y[j1]==a[k][1])
					break;
			}
			for(i2=0;i2<2*n;i2++)
			{
				if(X[i2]==a[k][2])
					break;
				}      
			for(j2=0;j2<2*n;j2++)
			{
						if(Y[j2]==a[k][3])
							break;
			}  
					
					for(i=i1;i<i2;i++)
						for(j=j1;j<j2;j++)
							XY[i][j]=1;
		}
		area=0;
		for(i=0;i<2*n;i++)
			for(j=0;j<2*n;j++)
				area+=XY[i][j]*(X[i+1]-X[i])*(Y[j+1]-Y[j]);
			
			printf("Test case #%d\n",t++);
            printf("Total explored area: %.2lf\n\n",area);	
			
    }
    
    return 0;
}


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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