三维激光扫描技术边坡监测研究

本文介绍了三维激光扫描技术原理,给出边坡监测数据获取与处理的技术流程:首先用基于区域的分割方法对深度图像分割,用标志点匹配法进行点云数据匹配,然后利用滤波方法对点云数据进行简化,最后利用迭代最近点法(ICP算法)进行点云拼接。以某边坡的实际监测数据为例,采用Trimble GX200三维激光扫描仪获取点云数据,RealWork Survey Advanced扫描数据处理软件获得DEM数据。结果表明,采用本文技术可获取边坡的DEM及边坡形态,为边坡变形监测与灾害预报提供基础数据。     

基于北斗卫星的边坡变形监测系统应用研究

为及时准确获取对边坡变形信息,本次研究采用基于北斗卫星定位的边坡自动化监测系统,对某边坡工程进行全天候自动化监测作业,并采用有限元软件Abaqus建立边坡模型,采用数值分析方法对边坡变形的敏感度区域进行分级划分,优化监测点布设位置,最好利用灰色系统分析方法对监测数据进行分析研究,分别建立边坡水平方向和竖向变形灰色GM(1,1)预测模型,并采用精度更高的水平方向预测模型对边坡变形趋势进行预测,效果较为理想,更加贴合边坡变形真值,为边坡工程的安全监测提供了可靠有效的解决方案。     

基于三维激光扫描的边坡变形数据提取研究

以北京市门头沟区尾矿边坡为例,运用三维激光扫描技术对尾矿边坡进行研究。通过对不同时段采集的点云数据处理,形成相应时段尾矿边坡三维模型。采用等高线比较、三维质检软件比较,提取出边坡变形数据。三维激光扫描技术使滑坡体测绘从传统的GPS或者全站仪单点数据采集变成连续密集的自动获取海量点云数据,增加了测绘信息量。三维激光扫描技术不仅提高测量精度和数据采集速度,且使工作效率实现大幅度的提高。     

地基合成孔径雷达的边坡形变监测应用研究

针对露天矿开采过程中边坡发生形变导致失稳的问题,使用地基合成孔径雷达对矿坑边坡进行形变监测.基于小基线集技术,该文提出以PS点相位相干系数的均值作为子集划分的参考指标,并提出在子集内采用粗差探测技术对PS点进行时间维解缠,有效削弱了子集内的大气延迟影响并防止了解缠误差在空间域的传递.通过首云铁矿边坡形变监测实验,结果表明:该文提出的方法能有效处理GB-SAR边坡连续监测数据,能够获取露天矿边坡PS点在监测期的时间序列形变,该方法在边坡稳定性监测方面具有实用性.     

3D—GIS在边坡监测中的应用

本文就利用3D－GIS进行边坡变形的三维空间分析和变形过程的模拟作了一些有益的探讨，为了达到这个目的，作者结合边坡地质结构呈层状的特点，采用三棱柱模型对边坡进行三维可视化数据建模，并分析了该模型的数据结构和空间数据操作。通过分析可知三棱柱模型能与现有的GIS软件（如Arcview)兼容，也能与现有的有限元软件（如DIANA）相结合，利用柱体分析法对边坡进行变形分析。     

基于三维激光扫描的植被覆盖边坡监测

针对植被覆盖边坡难以获取高精度地面点云数据,导致精确监测边坡地表变形较为困难的问题,本文提出了一种利用布设在边坡体上的传感器获取表面点云数据以提取边坡变形的方法。布设在边坡上的GNSS天线整流罩外形是半径逐渐变化的球形设备,利用点云切片拟合出圆心坐标和半径,通过拟合残差和验后中误差评估点云精度,实现质量控制。通过两期半径的对比,实现同名点匹配,根据两期圆心坐标达到点式监测的目的;根据边坡上的台阶及雨量计的外围设备实现面式监测。实测数据表明,三维激光扫描与GNSS的监测结果一致,可以提取毫米级别的变形。     

ArcInfo 8在农用地定级中的应用研究--以江都市为例

数据处理与图件生成是农用地定级中的关键技术,通常由专业定级软件来完成.本文提出在ArcInfo 8系统下,利用其组件在处理空间数据和属性数据方面的功能和优势,特别是ArcMap组件中集成的VBA二次开发模块,完成定级单元的划分、定级因素因子作用分值的计算、定级因素因子作用分值图的生成以及定级指数的计算等,并以江都市农用地定级为例,加以实证研究.     

边坡雷达系统的应用实例与分析

结合国内某大型露天矿高陡边坡稳定性监测工程项目,选择该矿山南帮的边坡变形区域为研究对象,利用边坡雷达系统对露天矿南帮边坡连续进行实时监测、预警,通过对滑坡预警实例的研究,验证了SSR数据的可靠性、边坡雷达监测作业的有效性.     

无人机倾斜摄影测量技术支持下的裸露边坡表面变化识别

为克服传统人工边坡调查方法效率低、风险高、难度大等缺陷,针对高陡裸露边坡,本文提出了基于无人机倾斜摄影的边坡三维重建和灾害识别分类方法,即利用无人机多视角序列影像重构裸露边坡三维实景模型,并将不同时期的边坡三维模型统一在相同的坐标系内。经试验验证,重建模型精度优于2 cm,基于点云与点云比较算法的三维点云数据变化检测算法,能够分析两个时期点云模型的细微差异,通过在三维实景模型中进行标记,结合PointNet++分类神经网络算法自制点云数据集,成功地实现对标记区域的识别与分类,从而实现边坡滑坡、坍塌、落石等灾害场景的智能化识别。     

基于GIS的大孤山露天矿边坡稳定性分析研究

针对辽宁省鞍山市大孤山露天铁矿北端边坡出现滑动变形现象,通过详细的地质调查和边坡节理裂缝测定,利用TM 30监测露天矿边坡的变形情况,用FLAC软件进行数值模拟分析边坡的稳定性,采用时间序列分析监测数据,总结出边坡变形的一般性规律,建立起基于GIS的大孤山露天矿变形监测预警系统。