研究目的
提出一种新方法，利用机载激光雷达(LiDAR)数据对海岸洪水淹没模型中的地表粗糙度进行参数化处理，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，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，提高了海岸模型局部参数化的准确性。
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、实地测量与激光雷达数据获取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区域站点。
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[IEEE 2019年第25届集成电路与系统热研究国际研讨会(THERMINIC) - 意大利莱科(2019.9.25-2019.9.27)] 2019年第25届集成电路与系统热研究国际研讨会(THERMINIC) - 基于Delphi4LED多域紧凑模型的LED灯具数字设计流程
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[IEEE 2019年第25届集成电路与系统热研究国际研讨会(THERMINIC) - 意大利莱科(2019.9.25-2019.9.27)] 2019年第25届集成电路与系统热研究国际研讨会(THERMINIC) - 基于Delphi4LED多域紧凑模型的LED灯具数字设计流程
DOI：10.1109/therminic.2019.8923741
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
本文提出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个实地测量点与地理配准激光雷达点云数据融合训练的随机森林（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两类，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），这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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