【摘 要】
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广泛密布的视频传感器可持续记录降雨信息,基于视频传感器估算高时空分辨率的雨量数据,已经成为当前最具有前景的雨量估计途径之一.然而,由于传感器设备、视频场景等的复杂多变,极易导致各个视频传感器反演的降雨数据质量参差不齐,需要对其处理,保证反演数据质量.受地理学第一定律启发,以视频传感网中节点间的时空信息为约束,提出一种视频节点协同的雨量反演精度控制模型(Precision Control Model,PCM).PCM模型通过视频节点间降雨信息互验证的方式,从降雨事件的时空一致性、态势一致性和相关性等特征出发
【机 构】
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虚拟地理环境教育部重点实验室(南京师范大学),江苏南京,210023;江苏省地理环境演化国家重点实验室培育建设点,江苏南京,210023;江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,江苏南京,21002
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广泛密布的视频传感器可持续记录降雨信息,基于视频传感器估算高时空分辨率的雨量数据,已经成为当前最具有前景的雨量估计途径之一.然而,由于传感器设备、视频场景等的复杂多变,极易导致各个视频传感器反演的降雨数据质量参差不齐,需要对其处理,保证反演数据质量.受地理学第一定律启发,以视频传感网中节点间的时空信息为约束,提出一种视频节点协同的雨量反演精度控制模型(Precision Control Model,PCM).PCM模型通过视频节点间降雨信息互验证的方式,从降雨事件的时空一致性、态势一致性和相关性等特征出发,构建雨量反演的多粒度滤波方法,以期实现降雨事件的高精度表达.实验结果表明,在多种降雨场景中,PCM模型均可有效的提高了雨量反演的准确性与稳定性.降雨强度(Rainfall Intensity,RI)相对误差的均值在中、小雨场景降低约14.85％,大雨场景降低约19.90％;RI相对误差的标准差在中、小雨场景降低约40.87％,大雨场景降低约40.96％,可为高质量降雨数据的生产提供支持.
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