日光诱导叶绿素荧光 SIF(Sun/Solar-induced Chlorophyll Fluorescence)是植物在太阳光照条件下，由光合中心发射出的光谱信号(650—800 nm)，具有红光(690 nm左右)和近红外(740 nm左右)两个波峰，能直接反映植物实际光合作用的动态变化。
SIF遥感是近年迅速发展起来的植被遥感技术，可弥补当前植被遥感观测的不足，为陆地生态系统碳循环和植被监测等提供了新的思路和技术。以基于“绿度”观测的植被指数(如NDVI)为代表的植被遥感在过去30年极大地促进了从宏观尺度上来理解和认识地球生物圈，但其只能通过“绿度”来探测植物“潜在光合作用”。叶绿素荧光在植被光合生理探测方面具有独特的技术优势，是“实际光合作用”的直接探测方法。
总初级生产力（Gross primary productivity，GPP）是指单位时间内生物（主要是绿色植物）通过光合作用所固定的有机碳量，又称总第一性生产。SIF与光合过程的紧密联系使得其成为指示植被光合变化的有效探针，也是监测GPP强有力的手段。
2023-02-06 15:40:31
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图片显示特效效果 jQuery Image Viewer 产品图片 多角度 展示特效 代码
jQuery Image Viewer 产品图片多角度展示特效代码，jQuery就有功这臣，不过本特效中CSS也起到举足轻重的作用，一个好的效果离不开JS，同样也需要CSS的大力支持，本特效完成的效果主要是仿Flash，每次在切换的时候都不是单一的切换，而是具有动感的变化效果
2023-01-08 16:44:11
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3．1．2采样频率变化对截止频率的影响
为分析采样频率变化对滤波器响应特性的影响，改变(3—2)式中的采样
频率为1、2、4、8Hz，为保证最高采样频率下仍具有较好的频率分辨率及良好
的程序运行效率，取N=2048，信号频率0
2023-01-05 12:20:54
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matlab
fcm函数代码DPPCA网
介绍
DPPCANet是一种用于不平衡多时相合成Kong径雷达图像变化检测的鲁棒深度学习方法，主要包括：1）生成差异图；
2）并行FCM聚类，以提供训练样本伪标签；
3）基于采样的PCANet
+
SVM模型构建过采样和欠采样的像素分类。
要求
MATLAB
2018a
功能
加权池卷积：
I_wp
=
WP(I,k)
生成对数比图像：
I_lr
=
di_gen(I_1,I_2)
累积加权池：
T是累积时间
M
=
Normalized(matrix)是一种鲁棒的归一化方法。
输入矩阵中值最高的50个元素的平均值是上限，而值最低的50个元素的平均值是下限。
矩阵是软归一化的。
DDI
=
Normalized(CWP(I_ori,T))
Gabor小波变换特征提取：
[f1,f_1]
=
Gabor_fea(I_map)
并行聚类：两组映射的DDI
I_map1，I_map2和Gabor特征向量f_1和f_2
im_lab
=
paralleclustering(f_1,I_map1,f_2,I_map2)
FCM：
[center,
U,
2022-12-31 22:05:46
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城市扩展影响了地方到全球范围内的生态系统功能和服务，预计将来会对景观产生更大的影响。 利用1987-2017年的多时态Landsat TM，ETM +和OLI数据，结合地理信息系统技术和景观分析方法，对玉溪市红塔区相对较长的时空格局进行了详细研究。 结果表明，密封表面（城市面积）从1.4％扩大到11.8％，年增长率为7.63％。 在此期间，树木，农场面积和荒地都略有减少，从而使23.8％的农场和9.8％的裸地转移到密封表面。 着眼于城市扩张模式，它呈现出单核极化多边形模式，说明了随着时间的推移城市化向各个方向蔓延。 在NNE和SSE方向上看到最大的扩展，主要是由于地形限制。 正在研究在城市化与可持续发展之间进行权衡，方法是在山脉上开垦贫瘠的土壤，从低海拔平原转移耕种面积，为城市发展腾出空间。
2022-12-31 14:15:02
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初学者编写的第一个程序通常是控制XF引脚的变化，然后用示波器测量XF脚波形或观察与相接的LED。这个程序也常常用来测度一下DSP能否正常工作。
实验1.1 最简单的程序：控制XF引脚周期性变化
实验目的：通过简单的程序了解DSP程序的结构，熟悉CCS开发环境。
2022-12-29 19:36:17
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气象参数是建筑能耗模拟的基础,随着全球气候异常变暖,必将对建筑采暖和空调能耗产生重要影响。进行未来气候条件下的建筑能耗模拟,必须首先开展未来模拟气象参数的研究。根据TMY2模拟气象参数模式提出了节能分析气象年(AEEMY)模拟气象参数模式。使用了3个气候模型预测了中国建筑热工分区代表城市未来2021-2050的30 a气象参数。使用AEEMY模式得到了1971-2000年和2021-2050年代表城市的建筑能耗模拟气象参数。应用DOE2模拟软件对中国各气候区的居住建筑在2种气候条件下进行了建筑能耗模拟。验
2022-12-27 17:56:29
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以jupyter为平台，利用python实现对墨尔本10年气候变化数据集的特征处理，然后并利用机器学习模型进行训练以及对原始数据集的拟合，最后来评价那种模型的拟合效果最佳。（提供了相关数据集）
2022-12-24 22:26:50
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