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中国雾霾浓度GIS分布图

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简介:
本作品为中国雾霾浓度GIS分布图,通过地理信息系统技术,直观展示全国范围内雾霾浓度的空间分布情况及变化趋势。 中国雾霾分布情况根据不同浓度划分出不同的地区,并筛选出各个区域的浓度等级。

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  • GIS
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    本作品为中国雾霾浓度GIS分布图,通过地理信息系统技术,直观展示全国范围内雾霾浓度的空间分布情况及变化趋势。 中国雾霾分布情况根据不同浓度划分出不同的地区,并筛选出各个区域的浓度等级。
  • 北京日均数据集
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    本数据集收录了北京市多年来的每日PM2.5及其他污染物浓度监测记录,旨在为研究空气污染及环境影响提供详实的数据支持。 数据集包含PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3、风向、风力以及天气状况共11种因素;数据的时间粒度为日均值,且已经完成了缺失值填充与归一化处理,可以直接用于机器学习或深度学习建模。标签表示的是从2015年1月1日至2020年3月1日期间的PM2.5浓度变化情况。 本人采用CNN-LSTM混合模型进行预测,并取得了较好的效果。具体细节可以参考我的博客文章(此处未提供链接,详细信息可在相关平台上搜索)。
  • 的土壤GIS格式)
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    本资源为中国地理信息系统中的土壤分布数据集,以GIS格式提供全国范围内的详细土壤类型及分部信息。 中国土壤分布图以GIS格式中的SHP文件形式提供,属于基础地理信息数据。
  • 15幅常用去
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    本合集收录了15张常用的去除雾霾效果的图像样本,旨在帮助用户通过后期处理改善照片画质,适用于摄影爱好者和专业摄影师。 整理的雾霾图像适用于暗通道方法及图像增强技术在图像去雾程序中的应用;源图集也可用于相关研究与开发。
  • 下的像数据集
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    大雾下的雾霾图像数据集汇集了在各种能见度条件下拍摄的城市环境照片,旨在研究与开发同时识别雾和霾影响的先进算法和技术。 雾霾图像数据集——大雾
  • MATLAB交通标志识别[含GUI,环境,详细注释].zip
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    本资源提供了一套基于MATLAB的雾霾环境中交通标志识别系统代码及图形用户界面(GUI),附有详尽注释,便于学习和研究。 本课题研究的是基于MATLAB的BP神经网络在雾霾天气下交通标志识别系统。该系统主要分为两个步骤:首先进行图像去雾处理,采用暗通道方法获取光透射率以去除雾霾影响;然后对得到的清晰图片使用颜色定位法来确定交通标志的位置,因为大多数交通标志由红、蓝和黄三种颜色组成,在RGB值的不同组合下可以识别不同的颜色。为了提高精度,需要利用形态学知识减少误判区域的影响。 在完成上述步骤后,系统会在原图基础上分割出彩色图标,并使用BP神经网络进行训练与识别工作以得出最终结果。此外,该设计还配备了一个用户友好的GUI界面,便于操作和理解,是一个非常有研究价值的选题方向。
  • STM32F103烟监测系统
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    本项目基于STM32F103微控制器设计了一套烟雾浓度监测系统,能够实时检测并显示环境中的烟雾浓度,并在超出安全阈值时发出警报。 实现STM32F103烟雾浓度检测,并将结果显示在TFT液晶屏上。测试过程中可以使用其他气体(如酒精)靠近烟雾浓度检测装置,此时可以看到数值明显变化。
  • 测试片:去除效果展示
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    本图展示了通过技术手段去除雾霾后的视觉效果对比,旨在体现先进的图像处理技术在改善空气质量感知方面的潜力与应用。 这是一个用于雾霾去除技术测试的图库,包含大约30多幅图片,全部取自实际照片。
  • 水系
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    《中国水系分布图》全面展示了中国的河流、湖泊及其他水资源分布情况,是了解国家水利状况的重要工具。 用于地理空间分析研究的数据集包括全国1-6级水系图,精度较高。
  • 水系
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    《中国水系分布图》全面展示了中国的河流、湖泊等水资源分布情况,是了解和研究我国水利地理的重要工具。 全国水系图shp文件可用于制作小论文中的研究区概况图、流域分析以及专题地图。