针对雾霾图像中含有高亮、大面积浓雾，天空区域无法清晰识别，求取出的图像偏暗、色彩失真的问题，提出了一种基于暗通道先验的自适应阈值分割和透射率补偿的去雾改进算法，通过OSTU阈值分割将图像分为前景区域和背景区域，求取亮暗通道，并通过统计函数计算出前景区域和背景区域所占的像素比例，加权求取大气光值。通过透射率补偿参数K的引进,使得求取的透射率更接近真实值，最后通过CLEAR法进行色度调整。实验结果表明，该法去雾后的图像细节信息保留完整，失真度减小，视觉上更加真实自然，信息熵平均提高7.03%，SSIM平均提高5.56%，MSE平均减小9.19%。

基于6s模型的影像大气校正工程 概述 调用py6s接口，自动读取影像头文件信息，对反向影像进行大气校正批处理。 环境与依赖 python版本3.6 conda安装Gdal conda安装-c conda-forge py6s 脚本说明 AtmosphericCorrection_Landsat8.py针对landsat8影像，已经可以工程化使用。 AtmosphericCorrection_Sentinel.py针对Sentinel影像，已经可以工程化使用。 AtmosphericCorrection_GF.py针对GF1、2影像，已经可以工程化使用。为了减少校正结果存储空间，程序中将大气校正的结果放大了10000倍。 测试 python .../AtmosphericCorrection/AtmosphericCorrection_Lansat8.py Input_dir=输入路径

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大气波导环境中折射率指数模式的统计特征，刘成国，王元，本文详细说明了大气波导环境下空气折射率指数剖面的建模方法，并用地面上一公里大气折射率的值、折射率平均梯度两个特征参数和它

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本项目是一个基于安卓的天气预报项目源码，主界面使用了DrawerLayout Fragment控件，集成百度定位SDK，天气数据来自百度天气API，www.之前也介绍过几十款不同类型的安卓天气项目源码，感兴趣的可以自己在www.搜索“天气”就可以找到下载。这类联网的项目说不定什么时候api一变动就不能用了。所以多截了几张图防止到时候看不到什么效果。

该函数根据 ITU-R P.676-12 2019 模型计算水蒸气和氧气的大气吸收。 输入：频率（Hz）、观测点高度和仰角

能够运行的6S大气校正模型，能够在cmd中直接运行，拥有所有依赖