基于TLS的滑坡形变分析方法研究

以四川理县一地质滑坡为例,分析扫描点空间位置的理论精度,探讨点云数据获取以及点云过滤、点云拼接、地理参考等数据预处理的关键技术,给出一套比较直观、全面的滑坡形变分析方法,包括基于点云比较的形变分析、基于TIN比较的形变分析、基于特征点的形变分析以及基于DEM的形变分析。为了充分利用非地面点云数据,提出一种提取滑坡区域电线杆、树干的几何特征来分析滑坡水平变化的新方法。通过分析得到的滑坡形变量与GNSS远程实时监测结果基本一致。     

基于三维激光扫描与贴近摄影测量的地质灾害监测研究

文章将三维激光扫描技术和无人机贴近摄影测量结合用于地质灾害监测,获取地质灾害监测体的完整三维点云数据,分析了地质灾害监测体的整体变形状态,提取地质灾害监测体的重要局部细节变形信息,为地质灾害预防和治理决策提供信息支撑.     

基于卡尔曼滤波的GM(1,1)模型在三维激光扫描边坡沉降变形分析中的应用

利用三维地面激光扫描技术进行边坡变形监测时,由于其监测的数据容易受树木、行人、行车、电线杆等外界因素的干扰,所得到的结果是一组含噪声较多的边坡沉降时间序列。通过卡尔曼滤波对初始监测数据进行去噪处理,可以平滑掉曲线上波动较大的尖点,得到更合理的沉降曲线,有效提高模型的预测精度。基于以上理论,本文采用三维激光扫描仪对西北某湿陷性黄土边坡进行扫描,将得到的点云数据采用重心法提取特征点的高程坐标,再对数据采用卡尔曼滤波算法进行滤波去噪处理,通过建立基于卡尔曼滤波算法的新预测模型来预测其沉降变形。通过工程实例表明:建立的新模型的拟合和预测精度要优于传统灰色预测模型,具有较好的借鉴意义,为以后三维激光扫描技术在边坡变形监测中的应用提供指导。     

基于HVCE-RBFNN的矿区地表三维形变监测研究

提出一种融合赫尔默特方差分量估计和径向基函数神经网络(HVCE-RBFNN)的三维形变计算方法,结合GNSS和InSAR监测数据,解算甘肃省金昌市金川西二采矿区的地表三维形变场。结果表明,基于HVCE-RBFNN方法获取的三维形变结果精度高于传统方法,其东西向、南北向和垂直向的均方根误差(RMSE)分别为20.85 mm、7.41 mm和34.47 mm,3个方向的最大形变量分别为228 mm、300 mm和193 mm,采空区形变空间分布符合开采沉陷规律。     

基于地面三维激光扫描技术的建筑物三维建模

文章基于RIEGL VZ-1000三维激光扫描成像系统,以某校图书馆大楼为研究对象,分析利用三维激光扫描仪获取三维空间数据并建立建筑物实体三维模型的关键技术。     

室内三维点云与BIM集成的建筑施工进度监测方法

施工阶段是建筑生命周期的重要阶段,施工进度如果存在拖延会影响整个建筑工程项目的完成。传统的施工进度监测主要依靠人工方式进行实地检查记录,而项目施工现场的数据丰富,信息量大,只依靠人手工采集耗时耗力。因此提出一种室内三维点云与BIM集成的建筑施工进度监测方法。该方法首先通过BIM数据解析将BIM模型转化为三角网表达;其次手动选取BIM模型与三维点云间匹配点,采用最小二乘优化方法计算三维变换矩阵,实现两者的精确配准与融合;根据BIM组件语义进行门窗部件筛选并提取部件轮廓信息并填充均匀点云,最后采用三维点云变化检测方法对门窗部件的施工进度进行核查。以Revit数据与Geo SLAM系统采集的三维点云作为数据来源,对该方法进行了实验验证,实验结果显示该方法可实现建筑施工进度半自动核查。     

基于无人机传感器数据与词袋模型的点云自动化分类

激光点云分类是Li DAR数据应用的关键步骤和重要研究课题。针对Li DAR点云数据识别率低的问题,以体素化的点云为研究对象,提出了一种基于词袋模型的城区机载Li DAR点云数据分类方法。考虑到点云数据缺乏纹理信息,文中综合分析了点云数据和影像数据的特点,以点为单位提取描述点云的几何特征和影像特征分类特征;以体素为单位分割点云数据,并以体素为基础构建描述场景信息的词袋模型;最后基于随机分类器完成场景的分类。文中以ISPRS提供的Vaihingen数据作为实验数据。实验结果表明,本文提出的模型能有效地改善点云的分类质量,分类正确率能达到93%以上。     

海陆一体机载激光扫描仪的设计

提出了海陆一体机载激光扫描仪设计方案。采用高频双波长激光以及大动态接收光路,实现地貌与水深的联合探测;采用基于自校准时间数字转换,重构高精度的点云数据;采用基于编码正交频分复用调制解调技术,实现机载点云探测数据的快速回传。     

基于干涉点目标分析方法的大光包滑坡形变监测

为研究干涉点目标分析(IPTA)方法应用于超大型滑坡形变监测的有效性,采用IPTA方法处理大光包滑坡65景Sentinel-1A影像,获得大光包滑坡的总体形变趋势及时间序列,并与StaMPS-SBAS方法的处理结果进行交叉验证,同时结合全球降水数据进一步分析形变与降雨之间的关系。结果表明,IPTA方法在超大型滑坡形变监测方面具有较好的应用效果;大光包滑坡在观测期间一直处于形变状态,雷达视线向形变速率最高达-50.590 mm/a;滑坡特征点形变速率在雨季明显加快,存在再次发生滑坡的风险。     

黄河三角洲区域地表形变监测研究

由于地壳运动、地下水使用及矿床开采等因素的影响,会造成地表的形变,特别是垂直（高程）方向影响更大。为了维持高程基准的现势性,本文提出了一种以InSAR地表形变监测和水准测量相结合的方法,实现地表形变区高程基准动态维持。并以黄河三角洲区域为例,对2种成果精度进行了对比验证,水准测量和InSAR监测结果基本相符,可实现2种技术手段融合以获取点、面综合的高程变化信息。     

基于地面三维激光扫描的桥梁挠度变形测量

将地面三维激光扫描技术应用到桥梁挠度变形测量。针对桥底面点云的具体特点,采用点云拟合计算方法和重心计算方法,分别获取不同荷载情况下的桥底挠度变化,并进行对比分析,初步确定其变形测量精度,验证了该技术在桥梁挠度变形测量中的可行性。     

基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波在变形监测中的应用

在抗差Kalman滤波的基础上引入双自适应因子,分别对动态模型不准确和观测模型存在粗差进行调节,构建双自适应因子滤波模型。针对抗差自适应Kalman滤波效率较低的缺点,通过构建基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波,先用卡方检验对粗差进行检验,再调用抗差自适应Kalman滤波进行处理。工程实例表明,双自适应因子滤波模型可以很好地抵御粗差,并减弱模型不精确的影响。基于卡方检验的抗差自适应Kalman滤波不仅可以削弱粗差对滤波估值的影响,而且可以提高数据处理的效率。     

基于CEEMDAN的GNSS变形监测去噪方法

为了提高GNSS变形监测数据去噪的有效性和可靠性,提出一种自适应完备集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)去噪方法。首先将GNSS变形序列经CEEMDAN分解为若干特征模态函数;其次引入排列熵理论确定高低频分界值K,利用小波分析对高频分量进行去噪,去噪后与低频分量重构得到去噪序列;最后通过仿真和实测边坡GNSS变形监测数据,利用信噪比、均方根误差、相关系数等指标对比分析CEEMDAN、EMD和小波去噪方法。结果表明,CEEMDAN方法的去噪效果和精度优于EMD和小波去噪方法,证明了本文所提方法的有效性和可靠性。     

基于完备经验模态分解自相关消噪技术的GNSS高精度动态变形监测研究

为了更好地消除混杂在变形序列中的噪声,利用完备经验模态分解（CEEMD）将形变信号自适应分解为不同尺度的振动模态。针对分解分量中信号和噪声区分标准不唯一的问题,构造一种CEEMD与自相关分析相结合的去噪算法,实现有效信号和随机信号的分离。将该算法应用在仿真实验和GNSS变形监测实测数据处理中,并与传统的小波去噪方法进行比较。结果表明,该算法避免了小波基选择带来的影响。     

基于地基LiDAR点云数据插值方法的对比研究

以冷龙岭断裂上一处典型地貌点云数据为例,采用最邻近法、距离反比法、不规则三角网法、样条函数法、克里金法等5种插值方法进行遗漏点云插值填充,研究并探讨最合适的插值算法。结果表明,不规则三角网插值法不仅可以很好地填充点云遗漏数据,还可以按照实际地形变化精确表示其高程数据并还原野外的真实场景,为后期的研究提供数据保证。     

基于卡尔曼滤波的D-InSAR和水准监测数据融合方法研究

针对面状监测的D-InSAR技术在沉降最大值附近精度较低,而高精度水准测量只能得到有限个监测点变形值的缺陷,利用集合卡尔曼滤波方法对D-InSAR和水准监测结果进行同化,从而对目标进行高精度面状沉降变形监测。结果表明,基于集合卡尔曼滤波同化结果相比于反演值和D-InSAR监测结果有了很大改善。将该方法应用于济宁邹济公路,经同化值的总均方根误差为17.7 mm,满足高等级公路变形监测的精度要求。     

基于改进PSInSAR技术的非城区地表形变监测

为解决经典PSInSAR技术在非城区因受永久散射体空间分布不足而导致地形形变监测误差较大的问题,提出基于分时散射体(partial time scatterer,PTS)提取的改进算法。首先基于改进的经验模态分解对影像进行边缘保持平滑滤波降噪,然后采用可信概率估计对PTS目标进行联合提取,最后通过参数差分估计分离PTS相位和计算形变速率,从而得到监测区的地表形变。实验结果表明,提取的PTS目标基本可保持传统PS点的空间分布特性和时序变化趋势,提高非城区目标点的空间分布密度,本文算法具有有效性。     

IBIS-L系统与TM30全站仪在边坡变形监测中的对比分析

使用IBIS-L系统对大型水电站边坡长时间的监测数据进行分析和处理,并与TM30全站仪进行变形监测精度对比。试验表明,IBIS系统可得到在雷达视线方向优于mm级精度的形变结果,优于TM30全站仪,可以实现高分辨率、高精度、实时的大型水电站边坡长时间变形监测。     

改进的小波阈值函数对变形监测数据的去噪研究

基于小波分析中传统的阈值函数,结合其他学者提出的小波阈值函数,提出一种改进的小波阈值函数,并将其应用于变形监测数据的去噪处理。理论分析和算例表明,新的小波阈值去噪函数能够有效去除噪声。