小森动画回忆录(二)-同步奥特曼属性到程序

文章介绍了如何从‘迪迦奥特曼属性.txt’文件加载数据到程序中,使用C++通过文件流读取每个属性集,包括类型和7个属性对,然后将这些信息存储到结构体中并添加到容器。

上篇说到了如何设计了数据 采用了啥方式

先干了再解释
同步奥特曼属性到程序-源码实现

//从文件加载迪迦奥特曼属性数据到程序中
void LoadUltramanMainAttribute(vector<DejaAltmanAttribute>& dejaAltmanAttribute){
   //打开迪迦奥特曼属性.txt文件读取     
   ifstream stream("迪迦奥特曼属性.txt", ios::in);
  //如果成功打开文件流     
   if (stream.is_open()) {
     //循环读取文件中的每个属性集    
     while (stream) {
       DejaAltmanAttribute de;  
       //读取属性类型 '复合型' 
       stream >> de.Type;
       int num = 0;    
       //再读取7个attribute pair 
       while ( stream && num < 7) {
         //构造pair        
         stream >> PairAttribute.first >> PairAttribute.second;        
         //加入到Attribute容器中    
         de.Attribute.emplace_back(forward<decltype(PairAttribute)>(PairAttribute)); 
          //统计已读属性数 
          num++;  
       }
       //读取完毕一个属性集后,加入到容器中 
       dejaAltmanAttribute.emplace_back(forward<decltype(de)>(de));
     }
   } 
}
一共有 4个这样的奥特曼属性 
`复合型
飞行速度 5马赫 
走行速度 1.5马赫 
水中速度 1.5马赫
地中速度 1.5马赫
跳跃力 800米
握力 5万吨
必杀技 哉佩利敖光线`

	while (stream) {文件流 读到的不是文件结束符
			num = 0; 把num 直0

			DejaAltmanAttribute de;创建DejaAltmanAttribute 结构体变量 de
			stream >> de.Type;读取掉复合型
 			文件流 读到的不是文件结束符 并且没有读到8个
			while (stream && num <7) {
				pair<string, string> PairAttribute;
				读取				飞行速度 		5马赫 
				stream >> PairAttribute.first >> PairAttribute.second;
				放入属性池里
				de.Attribute.emplace_back(forward<decltype(PairAttribute)>(PairAttribute));
				num++;统计提供有多少能读到

			}
			读取完毕后放入到dejaAltmanAttribute里
			dejaAltmanAttribute.emplace_back(forward<decltype(de)>(de));
		}
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本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究方向。 本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。 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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

小森程序员

若能帮助到你,小费自愿付费

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值