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电子游戏官网app:从卫星图像中提取的卫星数据有三个主要优点

时间:2020/12/16 9:56:52   作者:   来源:   阅读:124   评论:0
内容摘要:关于二氧化碳排放量数据,由于目前基本数据来源的局限性,中国大多数二氧化碳排放量数据只能在国家、省或省一级计算。这意味着在微观一级缺乏研究事实上,目前该系统仅以统计局等官方机构公布的数据来源为基础,这些数据来源在时限和微观一级都不够充分,但卫星数据的使用可以补充传统的官方数据来源。特别是随着现代云处理能力的发展,越来越多...

关于二氧化碳排放量数据,由于目前基本数据来源的局限性,中国大多数二氧化碳排放量数据只能在国家、省或省一级计算。这意味着在微观一级缺乏研究事实上,目前该系统仅以统计局等官方机构公布的数据来源为基础,这些数据来源在时限和微观一级都不够充分,但卫星数据的使用可以补充传统的官方数据来源。特别是随着现代云处理能力的发展,越来越多的重要的社会科学信息可以从卫星图像中提取。


说,与其他数据来源相比,从卫星图像中提取的卫星数据有三个主要优点:1。1.通过其他手段获得难以获得的信息;2a.空间分辨率异常高;地理范围广泛。其中,夜光数据与人类活动密切相关,广泛用于估计国内生产总值和扭转污染物排放量的人口估计数。因此,在与高明博士多次讨论后,陈建东决定从上到下使用美国航天局提供的两套监视器数据(1992-2013年DMSP/OLS数据和20据)。将中国的CO2排放量数据逆转为县一级。


然而,在使用夜光数据时,我们遇到了巨大的挑战。”陈建东说,虽然两套卫星数据组合的持续时间很长,因为两套夜光数据来自不同的传感器。存在着极大的数值差异,妨碍了长期的夜间照明数据集的构建。第二位作者高明试图利用人造神经网络探索数据之间的关系,并获得更好的调整结果。

事实上,整个过程并不容易。高明首先尝试了计量经济学模型(“可变系数随机模型”和“固定效应模型”),但调整效应并不令人满意。考虑到人工智能算法比一般计量经济模型在调节非线性关系中具有更好的优势,高明还尝试使用BP算法、RBF算法等,然后根据调节效应选择BP算法,使用PSO算法增强的BP神经网络来调节两组卫星数据和。



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