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题名基于RRF算法临沂市GPM卫星降水量降尺度研究
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作者
赵明苍
孙秀丽
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机构
山东费县许家崖水库管理中心
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出处
《水利科学与寒区工程》
2024年第6期72-74,共3页
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文摘
本文针对现存开源降水量产品存在的低空间分辨率问题,基于多源环境数据提取地形、经纬度等5个环境变量集,运用正则化随机森林(RRF)算法建立2019年临沂市GPM产品的降尺度模型,并利用12个地面观测站资料进行验证。结果表明,RRF模型的验证精度R 2达0.73,MAE为42.09,RMSE为51.60 mm;比区域原始GPM产品精度R^(2)提升了65.91%,MAE和RMSE依次降低了32.15%、28.64%。降尺度后的降水栅格面精细刻画了降水量地带性渐变规律,因此更符合区域实际,且降尺度过程中的误差呈随机性。
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关键词
GPM降水量
地面观测资料
rrf算法
降尺度
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分类号
P426.6
[天文地球—大气科学及气象学]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于RRF的车道理解算法
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作者
石晴
赵津
甯油江
马秀勤
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机构
贵州大学机械工程学院
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出处
《科技通报》
北大核心
2017年第7期224-228,共5页
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基金
国家自然基金(No.61164007)
黔教合KY字(2014)226号
+1 种基金
贵州省重大科技专项计划项目(黔科合重大专项字(2014)6004)
贵州大学研究生创新基金项目(研理工2016034)
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文摘
基于视觉的道路图像提供了车辆运行局部环境的丰富信息。本文提出了一种新颖的适用于自主驾驶系统的车道线检测与跟踪算法。它采用了广义曲线的车道线参数模型,通过计算机仿真实验,将图像的预处理算法和基于坐标变换原理的拾取算法相结合(即RRF算法),在感兴趣区域中成功提取道路边缘。最后,在2维计算机图像坐标系中重建车道线曲线,为以后的数据提取打下了基础。仿真结果表明,提出的车道线检测与跟踪算法具有良好的鲁棒性和实时性。
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关键词
机器视觉
车道识别
坐标变换
rrf算法
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Keywords
machine vision
lane recognition
coordinate transformation
rrf
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分类号
U491.2
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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