倾斜影像辅助的无人机载LiDAR高陡边坡形变监测

作     者：杨耘 江万成 任超锋 马正龙 蒲禹池 焦宇航 Yang Yun;Jiang Wancheng;Ren Chaofeng;Ma Zhenglong;Pu Yuchi;Jiao Yuhang

作者机构：长安大学地质工程与测绘学院陕西西安710054 国家电投集团青海黄河电力技术有限责任公司青海西宁810000 

基　　金：国家自然科学基金(41929001) 陕西省自然科学基础研究计划(2022JM-163) 长安大学中央高校基本科研业务费(300102269205) 

出 版 物：《红外与激光工程》 (Infrared and Laser Engineering)

年 卷 期：2023年第52卷第2期

页      码：416-423页

摘      要：针对高海拔峡域地形地貌环境下基于轻小型无人机载LiDAR对高陡边坡激光点云扫描数据缺失导致DEM重建及形变分析精度低的问题,优化设计了一种垂直于山脊线、变高飞行的无人机点云/多视影像数据采集,以及影像密集匹配点云辅助下LiDAR三维激光点云的滑坡群DEM重建方案,实现了复杂地形地貌下LiDAR点云数据安全、高效的采集,改善了高陡边坡DEM重建及形变监测的精度和完整性。该方法基于迭代最邻近点算法,将倾斜影像生成的点云数据与同期获取的LiDAR点云数据配准和融合,实现了LiDAR点云数据缺失补偿,进而构建出完整、高精度的DEM,并与往期倾斜影像生成的DEM进行差分,对三个典型滑坡体进行了高程形变分析。以青海龙羊峡水电站的高陡边坡滑坡群为研究区,利用实测的GNSS地面控制点进行实验验证,得出结论:融合后的LiDAR点云精度为0.063 m,比融合前提高了0.018 m;重建的三个典型滑坡体的DEM高程精度为0.08 m,提升了边坡DEM重建的完整性和精度;对三个典型滑坡体2018、2021年两期高程形变分析,表明:滑坡群中多个边坡发生不同程度的土体滑动,高程方向的形变高达50多米,滑坡群形变量大。

主 题 词：倾斜影像 无人机载LiDAR 点云配准 形变监测 高陡边坡 

学科分类：0810[工学-土木类] 083002[083002] 0830[工学-生物工程类] 08[工学] 0818[工学-交通运输类] 09[农学] 0903[农学-动物生产类] 0804[工学-材料学] 0816[工学-纺织类] 081602[081602] 081102[081102] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

D　O　I：10.3788/IRLA20220373

馆 藏 号：203118641...