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
与行业标准技术相比，所提出的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——而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：实地测量所涵盖的地形条件范围有限、实地测量与激光雷达数据采集之间存在时间不连续性，以及实地测量中缺乏城市或已开发场地的数据。
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[2019年IEEE高功率二极管激光器与系统会议(HPD) - 英国考文垂(2019.10.9-2019.10.10)] 2019年IEEE高功率二极管激光器与系统会议(HPD) - 大气激光雷达用脉冲激光二极管的要求
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DOI：10.1109/HPD48113.2019.8938672
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
本文提出了一种利用机载激光雷达（LiDAR）数据对海岸淹没模型中地表粗糙度进行参数化的新方法?；诜鹇蘩锎镏?4个站点的实地测量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动力学的两个关键参数：曼宁粗糙系数（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（每次无放回移除一条记录，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）进行模型验证。与基于已发表土地利用/覆盖类型分配地表粗糙度参数的行业标准方法相比，该RM回归模型将曼宁粗糙系数的参数化误差降低93%（从0.086降至0.006），有效空气动力学粗糙长度误差降低53%（从1.299米降至0.610米）。这些改进将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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