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基于立体特征匹配的点云序列滑坡监测

滑坡监测,激光雷达,点云,立体特征匹配,位移云图

在本研究中，我们提出了一种利用地面激光扫描（TLS）技术，监测中国宜昌市秭归县三峡库区白家包滑坡变形影响的方法。主要目标是通过多维立体图的自动拟合，优化并提高点云配准技术的精度。这种方法旨在通过生成三维（3D）点云模型来展示不同时间间隔内的滑坡位移情况，从而改进地质灾害的预警系统和监测能力。由于滑坡区域的非稳定性，我们应用随机抽样一致性（RANSAC）算法，将滑坡区域外的桥墩的点云拟合为圆柱体。然后计算这些桥墩的中心点，并利用拟合后的桥墩三维模型坐标得出位移旋转矩阵。该矩阵随后被用于对滑坡区域进行配准，这显著减少了点云配准相关的误差，并提高了位移计算的精度。在点云预处理之后，将目标滑坡区域利用位移旋转矩阵与该参考基准对齐。对齐后，初始阶段的点云被重建为三维模型。以重建后的模型为基础，使用云到网格（C2M）方法计算后续阶段模型与参考模型之间的位移差异。利用颜色渲染技术将得到的差异进行可视化呈现，以突出白家堡滑坡的整体位移趋势和变形强度。在靠近秭兴公路的云图上，滑坡呈现出明显的块状蓝色分布，表明该区域发生了显著的变形和沉降。通过特定的变形位移图进一步分析表明，该区域内的平均变形值为-0.2041米。利用白家包滑坡处的全球导航卫星系统（GNSS）监测站对位移结果进行了验证。位移和变形趋势通过位移图进行了展示，以便能够快速识别滑坡活动并及时发出预警。此外，这提高了地面激光扫描技术在滑坡监测中的精度，使基于点云配准的监测技术更具可行性和高效性。