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机载激光雷达(light detection and ranging,Li DAR)技术具有受天气干扰小、能穿透一定厚度植被获取地表信息和数据处理过程相对简单等优势。通过与定位定向系统(position orientation system,POS)集成,机载Li DAR点云数据可快速生成精细数字高程模型(digital elevation model,DEM)。DEM是滑坡调查与监测的一种基础图件,其精细程度可直接反映地表形态的微小变化。通过DEM可在三维环境下准确地对滑坡特征参数进行定量分析。利用Li DAR技术对湖北省秭归县张家湾滑坡进行了识别与参数提取的研究和应用。首先,利用航带平差法和不规则三角格网加密对获取的点云数据进行检校与滤波处理,制作出高精度DEM成果;然后,通过DEM生成的山体阴影图、坡度图和地表粗糙度图,实现了对滑坡体的定性与定量分析;最后,完成对分析结果的评估。结果表明,机载Li DAR生成的高精度DEM可以清晰地识别出滑坡,并能够准确地对各种滑坡要素进行定量提取和分析。 相似文献
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滑坡单点式位移监测难以反映滑坡的整体位移状态,采用多尺度模型到模型的点云比对算法（M3C2）可实现对滑坡的面域监测。本文首先通过对无人机采集的影像进行运动恢复结构（SfM）分析,还原滑坡三维点云模型;然后利用点云比对算法对两期点云数据进行处理,以色值大小体现滑坡区域的位移,进而识别滑坡表面位移变化;最后将该方法运用于实际边坡的表面位移监测。试验结果表明,应用M3C2算法可成功识别边坡变动区域,捕捉到1 cm的水平或垂直位移变化,能直观反映滑坡面域的变形状况。该方法适用于复杂地形条件下的滑坡位移整体监测,识别精度达到厘米级,性能优于两云直接比对算法（C2C）。 相似文献
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《测绘通报》2019,(Z2)
矿区地表点云数据量大,地物比较丰富且地物间色彩差别明显,研究点云分类算法,对矿区点云数据的管理与分析有较强的支持作用。作者从点云数据的RGB颜色特征和HSV颜色特征两个方向入手分类矿区地表点云数据,选取各类地物的样本点,然后根据样本点计算的点云分类的颜色阈值,将观测的数据的颜色特征与样本所求的阈值进行比对分析,将属于同一类地物的彩色点云数据分离出来,实现彩色点云数据的分类。采用Riegl VZ-1000扫描仪采集矿区地表数据并采集照片,通过试验分析获得点云分类的完整率与正确率,证明了基于点云颜色特征分类点云数据方法的可行性、准确性以及高效性。为进一步的研究矿区的沉降监测及模型建立提供支持。 相似文献
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针对当前滤波算法在处理地形不连续区域或存在复杂建筑物区域时容易过分＂腐蚀＂地形并难以去除一些低矮植被的不足,提出了一种基于分割的机载LiDAR点云滤波算法。首先,对原始点云基于地表连续性进行分割;然后,在移除点数目较小的粗差点集之后采用对分割点集建立缓冲区的方法,区分地面和非地面点集;在较大地物经过迭代分割基本移除之后,使用约束平面的方法移除高度较小的地表附着物以实现滤波。实验结果表明,与经典滤波算法相比,该算法提高了地面点的分类精度,在滤除地物信息的同时能有效地保留地形特征。 相似文献
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康义凯 《测绘与空间地理信息》2017,40(9)
利用成熟的技术路线和地质灾害监测点激光点云的特征,以及地裂缝的地形深度急剧变化规律,采取一种改进Morove算子的兴趣点提取方法,根据高程变化特征提取地裂缝;根据滑坡体的地形非连续性,在三角形生长算法基础上,采用异变点不参与构网的方法,使滑坡体与原山体地形分离,监测出山体滑坡地质灾害点,为地质灾害的监测提供新的思路和方法。 相似文献
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山体滑坡对人类安全造成严重影响,准确识别滑坡变形对预防滑坡灾害具有重要意义。利用SBAS-InSAR技术可以进行空间连续地表变形监测,但无法精确获取滑坡边界的变化。为了综合监测滑坡,本文首先采用SBAS-InSAR技术与无人机影像结合的滑坡变形监测方法,利用2018年1月1日—2020年12月24日,共计80幅升轨Sentinel-1A SAR影像,进行了VV极化和VH极化数据处理;然后通过SBAS-InSAR技术获取滑坡区地表雷达视线(LOS)方向变形速率,选取了若干变形点进行滑坡体变形时序分析;最后采用无人机获取滑坡影像并提取滑坡边界,分析了滑坡边界的变形。试验结果表明,利用SBAS-InSAR技术获取的滑坡变形和无人机获取的滑坡变形趋势基本吻合,通过该方法可以获取滑坡的综合变形情况,对滑坡活动性的判断具有重要意义。 相似文献
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“轻终端+行业云”的实时北斗滑坡监测技术 总被引：1，自引：1，他引：0
对滑坡区域进行地表高精度实时三维变形监测,是实现滑坡灾害精准预警的前提。GNSS技术是目前唯一直接获取滑坡灾害实时地表三维矢量变形的手段,但GNSS应用于大范围滑坡监测存在成本高和计算能力差两大问题。本文采用物联网思维,以"云+端"的设计理念,自主研发了千元级小型化实时北斗/GNSS监测技术装备,并研制了毫米级实时监测预警云平台,成果成功应用于甘肃黑方台滑坡实时监测预警。联合成都理工大学预警系统提前40 min发出了准确预警信号,避免了人员伤亡和财产损失。安装在滑坡体上的远程视频监控首次近距离记录了滑坡灾害发生的全过程。 相似文献
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以株洲市机场大道一期工程在道路施工过程中遇到了山体滑坡为例,用高精度的测量仪器,结合灵活有效的观测方法对滑坡进行变形监测。运用数学模型对采集到的数据进行分析研究,能较好地获取滑坡的变形信息。 相似文献
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Very high resolution monitoring of landslide kinematics is an important aspect for a physical understanding of the failure mechanisms and for quantifying the associated hazard. In the last decade, the potential of Terrestrial Laser Scanning (TLS) to monitor slow-moving landslides has been largely demonstrated but accurate processing methods are still needed to extract useful information available in point cloud time series. This work presents an approach to measure the 3D deformation and displacement patterns from repeated TLS surveys. The method is based on the simplification of a 3D matching problem in a 2D matching problem by using a 2D statistical normalized cross-correlation function. The computed displacement amplitudes are compared to displacements (1) calculated with the classical approach of Iterative Closest Point and (2) measured from repeated dGPS observations. The performance of the method is tested on a 3 years dataset acquired at the Super-Sauze landslide (South French Alps). The observed landslide displacements are heterogeneous in time and space. Within the landslide, sub-areas presenting different deformation patterns (extension, compression) are detected by a strain analysis. It is demonstrated that pore water pressure changes within the landslide is the main controlling factor of the kinematics. 相似文献
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为了掌握地质灾害深部位移的变形规律,使用阵列式位移传感系统（SAA）对地质灾害不稳定体进行深部位移动态监测,并同时安装了测斜仪以进行比较分析。通过建立地质本构模型和进行"降雨-变形"模型分析,优化设计了监测线和监测点位。试验结果表明：在地质灾害监测中,使用阵列式位移传感系统进行滑坡体深部位移的监测,不仅能够实时监测到滑坡体深部位移的变形情况,还能判断出滑移面具体位置。相比于测斜仪监测,阵列式位移传感系统测量准确度更高,在滑坡地质灾害监测中有更好的应用范围和前景。 相似文献
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山体滑坡位移量预测精度主要受预测模型和参量的影响,而基于回归模型和灰度预测模型的传统滑坡预测模型主要存在模型预测结构单调、引入的预测影响参量不全面、长期性预测精度低等问题,因此,本文基于北斗数据提出了一种基于梯度增强多元回归算法的滑坡预测方法。梯度增强多元回归模型在考虑多重因素的前提下,使用如降水量、土壤湿度、地形参数等滑坡主影响因子作为回归模型参量,同时结合梯度增强方法,可以增强预测模型的有效结构,提升数据的使用率,进而提高长、短期的滑坡位移量预测精度。最后以西宁市南山寺滑坡带为例,考虑降水、地面沉降、地形地貌等诱发滑坡的关键因素,分别基于梯度增强多元回归模型、贝叶斯岭回归模型、弹性网络回归模型及支持向量机回归模型进行试验。结果表明,梯度增强多元回归模型的方差(EV)结果为0.99 mm^(2),均方差(MSE)结果为0.04 mm,平均绝对误差(MAE)结果为0.15 mm,且利用梯度增强多元回归模型对2020年12月的表面位移量进行预测,发现相对误差区间为(-0.8%,0.8%],预测精度最高。因此,相对而言,梯度增强多元回归预测模型精度更优、效率更高,更能准确反映滑坡表面位移量的变化状态,精确地对滑坡体进行全天候监控、预警,保障滑坡体周边环境的安全。 相似文献
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滑坡灾害是世界上破坏力极大的自然灾害之一,滑坡监测是预防滑坡灾害的重要基础。针对SIFT算法在滑坡遥感监测应用中存在特征点数量少、分布不均的问题,提出了一种将ASIFT算法和CSIFT算法相结合进行滑坡位移场标定的方法,即利用ASIFT处理全色影像,利用CSIFT处理多光谱融合影像,将两种方法提取的互不相同的特征点叠加综合得到更多的特征匹配点。该方法在露天矿滑坡的应用结果表明：与SIFT算法相比,新改进的方法大幅度增加了特征点数量,提高了滑坡位移场标定精度,且成本低、效率高,非常适合于大型滑坡后期大变形场监测。 相似文献
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针对滑坡参数反演存在的多目标优化问题,同时为弥补滑坡深部位移监测点位稀疏的不足,提出了一种综合地表与深部位移监测数据的滑坡多目标加权位移反分析方法。该方法利用地表与深部位移监测数据构建多目标位移反分析模型,采用抗差Helmert方差分量估计法计算各类位移观测量的抗差验后随机模型,优化反演模型的权参数。试验结果表明:深部位移信息量不足会导致位移反分析结果出现严重偏差,综合地表与深部位移信息的反演结果更为准确;基于抗差Helmert方差分量估计的多目标加权位移反分析方法不仅可以合理确定不同类型观测数据的权重,还能够有效抵制异常粗差对反演结果的影响,提高了反演计算精度。 相似文献
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滑坡变形的产生是坡体自身地质条件和外部诱发条件共同作用的结果，滑坡变形定量预测是滑坡监测预警的关键。传统的基于滑坡累计位移-时间曲线分析滑坡变形的方法，忽略了滑坡变形演化的影响因素，难以对滑坡变形进行准确预测。三峡库区滑坡研究多集中在滑坡时空分布特征和滑坡整体稳定性分析方面，亟需开展单体滑坡综合变形分析。以三峡库区白水河滑坡为例，基于滑坡宏观变形和位移监测数据，利用重标方差（rescaled variance statistic，V/S）分析法对滑坡整体和局部变形趋势进行分析，进而构建考虑库水位波动和降雨滞后性影响因素的可有效利用长期依赖信息的长短记忆（long short-term memory，LSTM）神经网络模型，定量预测滑坡位移。研究结果表明，滑坡体属牵引式滑坡，北东部稳定性较差，西部和后缘相对稳定，预测值的均方根误差为8.95 mm，证明该模型是一种高性能的滑坡变形分析方法。 相似文献
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在降雨等外界诱发因素的综合作用下,滑坡位移预测是一个复杂的动力系统问题。利用三峡库区白家包滑坡综合监测数据,分析滑坡演化实时特征,提取影响滑坡变形的最相关因素,研究发现白家包滑坡为降雨主导型堆积层滑坡;采用自回归综合移动模型（ARIMA）模型进行拟合及预测,引入月累积降雨量对模型季节性趋势参数进行评估优化,对白家包滑坡72期月相对位移数据进行拟合及预测研究,最终模型结果和实测值的平均绝对误差和相关系数分别为2.873和0.983。研究结果表明,与传统经验法相比,优化参数模型更符合滑坡变形的一般规律。 相似文献
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滑坡位移预测是滑坡灾害实时监测预警的重要组成部分,良好的滑坡位移预测模型有助于预测地质灾害发生。滑坡变形受多种外界因素影响呈现出随机性和非线性的特点,在现有的滑坡位移预测方法中,机器学习方法在滑坡位移预测中得到了广泛的应用。针对滑坡位移预测是趋势项位移和周期项叠加的特点,本文研究采用基于集成经验模态分解(EEMD)的滑坡趋势项和周期项位移提取方法,结合支持向量回归(SVR)模型实现对滑坡的位移预测。首先,详细介绍了该模型的构建过程和预测性能,并以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数(R2)作为评估模型的预测性能指标。然后,分别利用EEMD-SVR、SVR、Elman模型对贵州省岩溶山区的一处滑坡进行位移预测,结果表明,EEMD-SVR模型连续1 d预测的RMSE值、MAPE值和R2值分别为0.648 mm、0.518%和0.996 8,可以提供更高可靠的滑坡位移预测精度,对同类滑坡的位移预测具有一定的参考价值。 相似文献