大气科学

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6s大气校正工具包可以根据输入的原始图像参数自动执行校正，并生成经过校正后的参数。

MATLAB分层大气辐射传输模型运行指南。该代码从MATLAB或Octave运行DISORT，用于执行大气的辐射传输计算，包括吸收和散射。输入包括气态光学深度、大气参数和云特性。使用DISORT 2.0 Beta进行辐射传输计算。此代码正在进行改进，欢迎提供反馈。安装说明包括将文件复制到目录中，并根据需要修改makefile以使用gfortan编译器。运行“ make”以编译disort_driver_mat。在MATLAB中，可以使用sample_run.m文件进行测试。

展示了如何使用MATLAB对LANDSAT 7图像的第5波段进行大气校正，将图像的DN值转换为辐射率和反射率。具体步骤包括使用增益和偏置方法转换为辐射率（L），以及使用光谱辐射度缩放方法转换为辐射度（Lsrc）。最后，将辐射率（L）转换为反射率（rho），这些步骤在MATLAB中的实现可通过修改应用代码完成。

在地球表面均匀大气中，电波的传播可以分为大尺度衰落和小尺度衰落两种模型。大尺度衰落受到地形和建筑物等障碍物影响，呈现出信号强度缓慢变化的特征。本章详细介绍了电波在地球表面大气中的传播方式，包括直达波、地波、对流层反射波和电离层反射等多种传播机制。这些机制对于移动通信系统的设计和信号传输具有重要意义。

Spark：数据科学的强大引擎 Spark 凭借其分布式计算能力和丰富的工具生态，已成为数据科学领域不可或缺的利器。它能够高效处理海量数据，并支持多种数据科学任务，例如： 数据预处理： 使用 Spark 清洗、转换和准备数据，为后续分析打下坚实基础。 机器学习： Spark MLlib 库提供多种机器学习算法，涵盖分类、回归、聚类等领域，帮助您构建预测模型。 数据可视化： 结合其他可视化工具，将 Spark 分析结果转化为直观的图表和图形，洞察数据背后的规律。 Spark 的优势： 速度快： 基于内存计算，比传统 MapReduce 框架快数倍甚至数十倍。 易于使用： 提供 Python、Scala、Java 等多种语言 API，降低学习门槛。 通用性强： 支持批处理、流处理、交互式查询等多种计算模式。 如果您想在数据科学领域有所建树，学习 Spark 将会是一个明智的选择。

在南非的西开普省，首次利用自然生长的苔藓和地衣监测大气中的微量元素沉积。采用超热仪器中子活化分析（INAA）确认了总计33种元素，并通过多元统计分析识别和描述不同的污染源，涵盖开普酒乡和开普半岛两个地区。

matlab编程-三维大气层析建模。这是一个在三维感兴趣区域进行大气层析成像的简易模型。

准确预测近地轨道航天器所受阻力，大气密度建模至关重要。经验模型虽能提供相对精确的密度估计，但仍存在误差。本研究提出一种基于神经网络的校准方法，降低经验模型预测航天器轨道密度误差。该方法以三种最新经验大气模型（DTM-2013、NRLMSISE-00 和 JB2008）的密度估计为输入，并利用 CHAMP 和 GRACE 任务加速度计数据推算的密度进行训练、验证和测试。