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[IEEE 2020年第12届测量技术与机电一体化自动化国际会议(ICMTMA) - 泰国普吉岛(2020.2.28-2020.2.29)] 2020年第12届测量技术与机电一体化自动化国际会议(ICMTMA) - 基于V-I和V-P特性曲线的光伏阵列故障性能评估

DOI：10.1109/ICMTMA50254.2020.00027 出版年份：2020 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个实地测量站点数据与地理配准激光雷达点云数据训练的随机森林（RF）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）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向（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）验证模型效果。相较于基于公开土地利用/覆盖类型分配地表粗糙度参数的行业标准方法，该随机森林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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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，以提高海岸模型中水位和流速的预测精度。

研究成果

所提出的技术显著优于基于已发布土地利用/土地覆盖类型分配地表粗糙度参数的行业标准方法，将曼宁糙率系数n的参数化误差降低93%，有效空气动力学粗糙长度的误差降低53%。这标志着海岸建模领域的重大进展，能够实现更精确的地表粗糙度参数化。

研究不足

该研究的局限性在于：佛罗里达州飓风风暴潮易发区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断层、以及实地测量中缺乏城市或已开发区域的数据。

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