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近景摄影测量技术在地质灾害调查中的应用研究
1
作者
何鹏程
赵伟
《测绘与空间地理信息》
2026年第2期192-194,共3页
边坡的安全稳定向来是地质灾害调查的重要内容之一,但山区边坡规模小、数量多、地质条件复杂,传统调查难以有效发现边坡的变形情况,给公路管理养护造成了巨大的压力。针对山区边坡灾害隐患难以排查的问题,研究提出了利用无人机近景摄影...
边坡的安全稳定向来是地质灾害调查的重要内容之一,但山区边坡规模小、数量多、地质条件复杂,传统调查难以有效发现边坡的变形情况,给公路管理养护造成了巨大的压力。针对山区边坡灾害隐患难以排查的问题,研究提出了利用无人机近景摄影测量技术来开展公路边坡的巡检工作,通过M3C2算法可以有效地对多期三维点云数据进行差分计算,得到边坡整体的变形情况,精度为cm级,并在浙江省某边坡得到了现场验证,表明了无人机三维点云数据在边坡灾害隐患调查中的适用性,可有效提高公路边坡巡检效率及巡检质量,为地质灾害调查提供了技术支撑。
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关键词
点云
三维点云模型
m3c2
算法
边坡
灾害调查
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职称材料
基于Alpha Shapes轮廓点云识别算法的洞室表面形变区域提取方法
被引量：
3
2
作者
张雨婷
郑德华
李思远
《南京信息工程大学学报》
北大核心
2025年第2期181-190,共10页
针对三维激光扫描密集点云提取洞室表面变形信息的问题,本文提出一种基于改进的Alpha Shapes算法识别洞室轮廓点云和多尺度模型到模型的点云比对(Multiscale Model-to-Model Cloud Comparison,M3C2)的洞室表面变形监测方法.首先对获取...
针对三维激光扫描密集点云提取洞室表面变形信息的问题,本文提出一种基于改进的Alpha Shapes算法识别洞室轮廓点云和多尺度模型到模型的点云比对(Multiscale Model-to-Model Cloud Comparison,M3C2)的洞室表面变形监测方法.首先对获取到的两期洞室表面点云数据进行配准,采用改进的Alpha Shapes算法识别洞室表面外轮廓点云.获得的两期洞室表面外轮廓点云经精配准后,再采用M3C2算法进行各点变形值计算,最后进行距离聚类提取连续形变区域.实验结果表明:该方法能够有效剔除点云中细小沟壑处的点及受到混合像元影响的点,在洞室截面到扫描仪距离10 m的范围内,两期点云剔除率分别为14.17%及13.52%,在70 m范围内,分别为6.25%及6.42%;该方法能够准确高效地提取出2倍配准误差以上的洞室表面形变区域.
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关键词
洞室变形监测
轮廓点云识别
Alpha
Shapes算法
m3c2
算法
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职称材料
题名
近景摄影测量技术在地质灾害调查中的应用研究
1
作者
何鹏程
赵伟
机构
浙江数智交院科技股份有限公司
中铁第四勘察设计院集团有限公司
出处
《测绘与空间地理信息》
2026年第2期192-194,共3页
文摘
边坡的安全稳定向来是地质灾害调查的重要内容之一,但山区边坡规模小、数量多、地质条件复杂,传统调查难以有效发现边坡的变形情况,给公路管理养护造成了巨大的压力。针对山区边坡灾害隐患难以排查的问题,研究提出了利用无人机近景摄影测量技术来开展公路边坡的巡检工作,通过M3C2算法可以有效地对多期三维点云数据进行差分计算,得到边坡整体的变形情况,精度为cm级,并在浙江省某边坡得到了现场验证,表明了无人机三维点云数据在边坡灾害隐患调查中的适用性,可有效提高公路边坡巡检效率及巡检质量,为地质灾害调查提供了技术支撑。
关键词
点云
三维点云模型
m3c2
算法
边坡
灾害调查
Keywords
point clouds
3D point cloud models
m3c2 algorithm
side slopes
disaster investigation
分类号
P231 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
基于Alpha Shapes轮廓点云识别算法的洞室表面形变区域提取方法
被引量：
3
2
作者
张雨婷
郑德华
李思远
机构
河海大学地球科学与工程学院
出处
《南京信息工程大学学报》
北大核心
2025年第2期181-190,共10页
基金
钱投科创项目(QT202208A001)。
文摘
针对三维激光扫描密集点云提取洞室表面变形信息的问题,本文提出一种基于改进的Alpha Shapes算法识别洞室轮廓点云和多尺度模型到模型的点云比对(Multiscale Model-to-Model Cloud Comparison,M3C2)的洞室表面变形监测方法.首先对获取到的两期洞室表面点云数据进行配准,采用改进的Alpha Shapes算法识别洞室表面外轮廓点云.获得的两期洞室表面外轮廓点云经精配准后,再采用M3C2算法进行各点变形值计算,最后进行距离聚类提取连续形变区域.实验结果表明:该方法能够有效剔除点云中细小沟壑处的点及受到混合像元影响的点,在洞室截面到扫描仪距离10 m的范围内,两期点云剔除率分别为14.17%及13.52%,在70 m范围内,分别为6.25%及6.42%;该方法能够准确高效地提取出2倍配准误差以上的洞室表面形变区域.
关键词
洞室变形监测
轮廓点云识别
Alpha
Shapes算法
m3c2
算法
Keywords
cavern deformation monitoring
contour point cloud recognition
Alpha Shapes
algorithm
multiscale model-to-model cloud comparison(
m3c2
)
algorithm
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
近景摄影测量技术在地质灾害调查中的应用研究
何鹏程
赵伟
《测绘与空间地理信息》
2026
0
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职称材料
2
基于Alpha Shapes轮廓点云识别算法的洞室表面形变区域提取方法
张雨婷
郑德华
李思远
《南京信息工程大学学报》
北大核心
2025
3
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职称材料
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