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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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降雨作为影响滑坡体稳定性的主要因素之一，其在坡体中的入渗过程难以监测．高密度电法作为一种无损监测手段，其具有操作便捷、对监测对象扰动小的特点，可实现滑坡体水分运移的高效实时监测．基于高密度电法监测技术，通过饱和度测定试验建立岩土体电阻率与饱和度之间的数学关系，开展间隔降雨条件下滑坡体的高密度电法监测模型试验．电阻率反演结果揭示了滑坡体在间隔降雨条件下水分的运移规律和坡体渗透破坏过程，验证了采用高密度电法监测滑坡体降雨入渗过程中水分迁移的可行性． 相似文献
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