Android Volley完全解析

本文介绍如何在Android应用中使用Volley库发起HTTP请求并处理响应。通过创建RequestQueue对象来管理请求,并通过StringRequest对象指定请求的目标URL及响应处理逻辑。

private void getData() {

    // 即发起一条HTTP请求,然后接收HTTP响应。首先需要获取到一个RequestQueue对象,可以调用如下方法获取到:
            RequestQueue mQueue = Volley.newRequestQueue(MainActivity.this);
            /**
             * 可以看到,这里new出了一个StringRequest对象,StringRequest的构造函数需要传入三个参数,
             * 第一个参数就是目标服务器的URL地址
             * ,第二个参数是服务器响应成功的回调,第三个参数是服务器响应失败的回调。其中,目标服务器地址我们填写的是百度的首页
             * ,然后在响应成功的回调里打印出服务器返回的内容,在响应失败的回调里打印出失败的详细信息
             */

            /**
             * 注意这里拿到的RequestQueue是一个请求队列对象,它可以缓存所有的HTTP请求,然后按照一定的算法并发地发出这些请求。
             * RequestQueue内部的设计就是非常合适高并发的
             * ,因此我们不必为每一次HTTP请求都创建一个RequestQueue对象,这是非常浪费资源的
             * ,基本上在每一个需要和网络交互的Activity中创建一个RequestQueue对象就足够了。
             * 
             * 接下来为了要发出一条HTTP请求,我们还需要创建一个StringRequest对象,如下所示:
             * 
             * 
             * 
             */
            StringRequest stringRequest = new StringRequest("http://www.baidu.com",new Response.Listener<String>() {
                        @Override
                        public void onResponse(String response) {
                            Log.d("TAG", response);
                        }
                    }, new Response.ErrorListener() {
                        @Override
                        public void onErrorResponse(VolleyError error) {
                            Log.e("TAG", error.getMessage(), error);
                        }
                    });
            mQueue.add(stringRequest);


}
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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