滑坡表面位移的无人机航测点云比对监测方法

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）。     

滑坡误检测形变区域定位与分析

植被检测是利用近景影像进行滑坡变形监测应用的一项关键步骤,滑坡近景影像中植被信息的特殊性给自动化匹配带来困难。针对经过高精度影像配准和点云滤波等处理后仍然存在形变区域检测误差,通过叠加滑坡体形变前后的数字表面模型和植被检测结果,实现对误检测形变区域的定位和分析。实验结果表明,形变区域检测误差主要来自植被剔除残余、点云滤波或点云模型不精确和数字高程模型采样误差等。     

利用激光点云的规则面微小变形统计分析

针对现阶段变形监测主要通过对单点位置的变化来对整体变形进行监测,因而局部变形很难监测出来的问题,文章提出了利用地基三维激光扫描数据具有高精度、高空间分辨率、点云数据量大的特点,对微小变形进行统计分析以及监测的方法:利用U检验证明点云数据偶然误差的分布满足正态分布;通过格网化处理对偶然误差进行消弱;通过拼接参数误差反解模型的建立,对拼接参数误差值进行求解,进而消除拼接参数误差,实现对激光点云的规则面微小变形的统计分析。     

基于激光雷达数据的隧道变形监测方法评估

随着激光技术的不断发展,利用激光雷达数据进行隧道变形监测已成为当前研究的热点。为了探明现有方法在隧道变形监测中的适用性,对现有的几种主流点云数据变形监测方法进行了整理归纳,通过分析点云变化监测误差来源,提出一套实验方法,排除配准误差影响,在不同的变形距离和不同的点云密度下对比分析了各种方法在隧道变形监测中的表现并分析了精度和点云密度之间的关系。实验表明,在不考虑配准误差的情况下,基于剖面的变化监测方法效果较好。     

变形分析中点云虚拟基准的确定方法

针对传统基于固定点的基准构建方法难以适用于点云整体基准探测的问题,本文提出了基于格网质心稳定性和分布相似性的点云虚拟基准确定方法。首先依据常规变形监测网中基准点的变化模式分析稳定区域和变形区域的点云分布特性,探讨点云虚拟基准的概念及探测原则;然后根据测距、测角和光斑面积引起的点位误差定权,以对应格网最小转动惯量对应轴线向量夹角为准则分析点云分布相似性,并利用平方型M_split相似变换检验对应格网质心的稳定性,从而确定多时相激光点云的参考基准;最后结合地面三维激光扫描技术获取的储罐、滑坡和规则几何体点云验证其可行性。结果表明,结合点云质心稳定性和转动惯量对应转轴向量的相似性可以探测不需要现场布设、更不需要定期维护的点云虚拟基准,为多时相点云坐标统一和变形分析等提供基础。     

SBAS-InSAR技术与无人机影像融合的滑坡变形监测北大核心CSCD

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。     

基于三维激光扫描技术的钢结构扰度检测及应用

钢结构在长期荷载及不均匀受力的作用下会产生空间变形,其中扰度是其重要的衡量指标。通常采用全站仪采集钢结构轴线上若干特征点进行分析、计算,由于钢结构特征点难以捕捉,测量存在误差,并且有限的空间离散点难以全面反应钢结构空间变形。本文采用徕卡RTC360三维激光扫描进行钢结构扰度测量;介绍了其作业流程及数据处理方法;利用标靶将各个测站的三维点云拼接成一个整体;采用拟合的方法提取空间特征点及轴线;利用三维点云构建空间模型,并与设计模型进行碰撞分析;可全面地反映钢结构的空间变形情况。     

基于测量机器人的黄土滑坡变形监测及结果分析

研究测量机器人应用于黄土滑坡地质灾害监测时的精度和可靠性等问题,结合泾河南塬庙店黄土滑坡监测实例,采用移动式半自动变形监测作业方式进行外业观测,对实测数据进行计算,并将测量机器人的监测成果同位移计的结果对比。结果表明,测量机器人的实测平均平面点位中误差为±4.0 mm,垂直方向的平均高程中误差为±2.4 mm,满足工程测量规范设计要求,并且两种监测结果具有很好地一致性。基于测量机器人对黄土滑坡变形监测的成果精度高、可靠性强,完全可应用于高精度滑坡地质灾害监测。     

一种基于全站扫描的特征点自约束点云变形分析方法

为了对大坝、高层建筑、滑坡区、采空区等危险变形体进行变形观测,针对智能全站仪、GNSS测量、三维激光扫描等变形监测技术无法很好地实现变形特征点和点云的综合变形分析问题,提出了基于全站扫描特征点自约束点云变形分析方法,获取变形体的离散特征点和整体点云变形数据,利用特征点形变矢量求取点云至模型的形变量,从而刻画变形体的整体形变信息。试验结果表明,利用本文所提出的方法能够成功计算出点云至模型的形变量,经统计分析,所有点的形变量真误差的期望值为-0.04 mm,结果精度为1.2 mm。试验结果能够反映变形体的整体形变信息,且具有较高精度。     

顾及运动状态改正的GNSS滑坡监测基准站切换方法

实时相对定位技术已广泛应用于高精度实时滑坡监测,其高精度定位依赖于连续稳定的基准站数据。然而基准站数据由于供电、通信等原因时常发生中断,严重影响滑坡监测结果的连续性和可靠性。本文提出顾及运动状态改正的GNSS滑坡监测基准站切换方法,首先根据待切换新基准站长期监测时间序列确定其运动状态,然后基于滑坡体变形演化规律,结合运动状态建立新基准站位移模型并定期对模型检核,最后根据新基准位移对各监测点位移进行修正。该方法成功应用于甘肃黑方台滑坡监测基准站切换,且改正后各监测站位移与真实变形接近。以改进型切线角作为滑坡预警判据,使用改正前后的监测位移-时间序列进行预警,预警结果表明,不进行改正可能导致预警的误判。本文方法针对基准站数据中断问题,通过切换新基准并对基准误差进行修正以获取连续可靠的滑坡监测序列,保障了滑坡监测的连续性和预警的及时性。     

独立模型法点云拼接在建筑倾斜监测中的应用

针对建造结构复杂高层建筑倾斜监测需求,介绍了一种基于地面三维激光扫描仪,结合独立模型法多站点云拼接的高层建筑倾斜变形的监测方案,研究其点云拼接原理、棱线提取和监测技术路线。通过拟合标靶球点云球心的三维坐标,与同名点控制坐标进行坐标转换,实现点云拼接。提取建筑点云模型两平面的交线即建筑物棱线,计算倾斜度。工程实践表明以独立模型法作为点云拼接的理论基础,点位空间误差为M_S=1.743 mm,满足建筑物变形观测要求。可实现对复杂高层建筑倾斜监测,相比于传统倾斜监测方法的外业工作量可缩短近60%,且精度高,可靠性强。     

Determining the Deformation Monitorable Indicator of Point Cloud Using Error Ellipsoid

As the development of the terrestrial laser scanning (TLS) technique, deformation monitoring using TLS has attracted increasing attention in the field. To distinguish the deformation from the error of TLS point cloud and evaluate the deformation monitorable capacity of the point cloud, a deformation monitorable indicator (DMI) should be determined. In this paper, a new method for determining the DMI of point cloud is proposed. The kernel procedure of the method is the establishment of point error ellipsoid and point cloud error ellipsoid and is described firstly in the paper. Then the computation of the actual point error ellipsoid is derived considering the intersection between the neighboring error ellipsoids. The determination of DMI comes in the next by calculating the point position error of the deformation orientation based on the actual point error ellipsoid. Furthermore, the performance of proposed approach is illustrated with validation experiments of planar board displacement where deformations with different sampling intervals, different scanning distances and different incidence angles were simulated. From the analysis of the experiments, the results show the validation of the feasibility of determining the DMI by the proposed method. This technique was also applied to a monitoring event of bridge pylon, and the results confirm the feasibility of the DMI in a real case, as well.     

一种基于点云法向量的基准特征提取与倾斜分析方法

针对目前将三维激光扫描技术应用于变形监测领域存在基准特征难以提取、点云数据分析缺乏适用的方法等问题,本文提出了一种基于点云法向量的基准特征提取与形变分析方法。首先利用局部平面拟合方法获得点云的法向量,并沿点云法矢方向探测基准点;然后利用三次B样条曲线对探测的正确基准点进行拟合;最后根据拟合曲线计算基准高程和对径点倾斜角分析基准特征形变信息。对某化工厂的罐体点云数据进行基准特征提取结果表明,该方法可以快速、全面地获取监测对象的整体信息,且能够正确分析监测对象的基准形变。     

基于空间圆模型的隧道全局中轴线提取方法

隧道中轴线不仅能够检核隧道竣工测量,而且在隧道变形监测中其精度直接影响横断面提取的准确性。本文提出一种精确提取隧道全局中轴线的方法:首先将隧道三维点云投影至水平面形成平面点云,并采用Delaunay三角网算法获取点云边界;其次利用点云边界中转折点间的距离与隧道直径的关系提取出隧道边界线;然后依据隧道边界和中心的几何关系提取出水平中轴线,并以此提取隧道横断面;最后对隧道横断面进行空间圆模型拟合生成隧道中轴线。通过实验分析,本文方法能够适应于长距离、弯曲型隧道,为隧道中轴线提取研究提供借鉴依据。     

Extracting of six Deformation Parameters Using Improved ICP Matching Based on Terrestrial Laser Scanning Data

Extraction of the magnitude and direction of deformation is an important issue. Deformation is typically extracted by comparing data related to a finite number of control point. However, such a method can only extract the magnitude of deformation, but not the direction of deformation. In this paper, the improved ICP model is exploited for extracting the deformation. The main idea of this method is the construction of improved ICP and the determination of the relationship between extraction of six deformation parameters and local matching. This proposed deformation extraction method is particularly suited for scenarios where the deformation area is 3D rigid-body. The performance of the proposed method is extensively evaluated numerically and experimentally according to the 3D rigid-body board deformation. It is important to note that the conclusions were achieved under non-ideal conditions, e.g. using non-calibrated TLS point cloud and non-special targets. Besides the simulation experiment, the validation results achieved on bridge test site are briefly discussed.     

一种基于空间网格的地物要素点云提取方法

LiDAR点云的分类提取是点云数据处理中的首要步骤。为了提高复杂场景中点云数据分类提取方法的适用性,文中根据三维数学形态学思想,提出一种基于地物空间形状特征的点云提取方法。方法首先建立网格索引,划分网格空间,进行点云数据组织,然后根据地物在网格空间中的形状特征设计出四种参数可控的空间网格算子,最后结合点云反射强度信息自动提取特定地物点云。通过对复杂场景中的铁路地物要素LiDAR点云中建筑、电力杆线、铁路轨道的提取和郊区机载LiDAR点云中的地面与建筑屋顶的提取,验证提取算法的适用性,为点云分类提取功能模块的程序设计提供便捷方法。     

基于切片点云中心的形变监测

针对建筑物特征表面的特性,提出基于横断面的切片点云中心的变形监测方法,利用建筑物的某个侧面点云作为约束面,建立约束面和用于提取切片基准面之间的关系,根据基准面与特征表面点云法向量之间的关系模型,确定最佳基准面搜索方法。利用得到的基准面逐层地确定切片点云,对每个切片点云进行分区段重心的求取,通过计算整个区段重心的中心获取切片的重心。利用无变形的建筑物对点云精度进行评价,并将其用于指导隧道的变形监测。通过对比不同期切片重心的变化实现隧道的变形分析。     

用于公路勘测设计的LiDAR点云抽稀算法

传统的抽稀算法应用于公路点云数据抽稀时,往往存在不能很好地顾及地形特征,或者出现大面积点云空洞的缺陷。本文提出了一种改进的基于平均曲率算法,用于公路勘测设计中的点云数据的抽稀,该算法首先通过局部二次曲面拟合,依次求出所有点的平均曲率;然后根据平均曲率判断地形特征,并作为判别点云数据抽稀的主要准则;最后利用标记法解决了平坦路面出现大面积空洞的问题。通过试验与分析,证明了本文抽稀算法的可靠性和适用性。     

三维激光扫描在地铁隧道形变监测中的应用

提出利用三维激光扫描点云截取隧道横断面拟合椭圆进行形变监测的方法。方法分为隧道中轴线提取,连续断面截取和椭圆拟合。隧道中轴线通过点云在水平面上投影后搜索的上下边缘点分别拟合二次曲线求均值得到;沿隧道中轴线设定等距间隔点,在间隔点处以中轴线正交方向截取断面;对截取的断面拟合椭圆并与设计值比较进行形变分析。实验表明,方法可以充分利用点云的大数据量特征,获得隧道内任意处的断面,是对目前监测方式的有益补充。