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[2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC）- 美国伊利诺伊州芝加哥（2019年6月16日-2019年6月21日）] 2019年IEEE第46届光伏专家会议（PVSC）- 火星太阳能电池阵的尘埃磨损损伤：实验研究与机遇号火星车性能分析

DOI：10.1109/pvsc40753.2019.8980876 出版年份：2019 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 本文提出一种利用机载激光雷达（LiDAR）数据为海岸淹没模型参数化地表粗糙度的新技术?；诜鹇蘩锎镏?4个实地测量站点数据与地理配准激光雷达点云数据训练的随机森林（RM）回归模型，计算了影响海岸陆面流态的两个关键参数：曼宁糙率系数n（底部摩擦力）和有效空气动力学粗糙长度（风速衰减）。针对每个测试站点，将激光雷达点云分为地面与非地面类别，计算最小二乘回归平面的z维（高度或高程）方差及非地面回归平面高度，这些统计量作为参数化模型的预测变量。通过自助法子采样程序进行模型验证：每次无放回移除一条记录，利用剩余记录训练模型并预测被移除记录的地表粗糙度参数。与现行基于土地利用/覆盖类型分配地表粗糙度参数的行业标准方法相比，该RM回归模型将曼宁糙率系数n和有效空气动力学粗糙长度的参数化误差分别降低93%（0.086→0.006）和53%（1.299→0.610米），将显著提升海岸模型中水位与流速的预测精度。
作者： Stephen C. Medeiros，Scott C. Hagen，John F. Weishampel
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种利用机载激光雷达（LiDAR）数据对海岸淹没模型中的地表粗糙度进行参数化的新方法，以提高水位和流速预测的准确性。

研究成果

与行业标准方法相比，该技术显著降低了曼宁糙率系数n和有效气动粗糙长度的参数化误差，提高了局部参数化精度——这是获得精确模型结果的关键所在。

研究不足

该研究的局限性在于实地站点所代表的地形条件范围有限、实地测量中可能存在的误差，以及激光雷达数据获取与实地测量之间的时间不连续性。实地测量中缺乏城市或已开发场地的样本，可能会限制该方法在生产性涌浪研究中的适用性。

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