Swing第二小刀刀:星星之火可以燎原

作者对xiaozhonghua同学的Swing项目进行了改进,移除了TWaver依赖,并将控件事件公开,方便其他开发者使用。此外,作者还提到了可以使用JFreeChart实现图表功能。
xiaozhonghua同学上了swing第二刀,感觉界面作的不错,但发现有很多使用TWaver的地方,这对很多想使用的同学来说,有点麻烦,花了点时间,把使用TWaver的地方都改掉了,然后修改了一点结构,把控件的事件都暴露出去了,大家可以直接使用了,申明一下,本人放弃所有权利,所有的知识产权都属于xiaozhonghua同学。基本功能都实现了,下面是图
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至于xiaozhonghua同学在项目中的图表控件,大家完全可以使用JFreeChart来实现,我就不搞了,然后那个伪GIS的,xiaozhonghua同学是用TWaver来作的,这个我倒是也有一个实现,等我完善了之后,会贴出来的。
希望大家能对swing感兴趣,swing是优秀的,被埋没了实在可惜。
源码是eclipse项目,直接导入即可,运行Main即可
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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