南一水库GPS静态监测系统选址测试

一、项目概述 南一水库位于福建省九龙江西溪支流船场溪上游,总库容为1.58×108m3,属大型水库,工程于1989年建成,1992年竣工.     

移动背包三维激光扫描系统在陡岸水库测绘中的应用——以白鹤滩水电站库区典型河段为例

针对陡岸水库岸坡度大、地形狭窄复杂、植被覆盖度高、水文泥沙监测精度要求高,且传统人工走测难度大、效率低、风险高的问题,本文提出了移动背包三维激光扫描系统观测方法,并以白鹤滩水电站库区典型河段为例,开展了移动背包三维激光扫描系统的应用试验研究。定性定量成果表明,移动背包三维激光扫描系统测量平面中误差为0.024 m,高程中误差为0.044 m,相对面积较差为0.24%,精度符合技术要求,较人工走测工作效率提高3.75倍,十分适用于陡岸水库监测。     

福建漳州南一水库形变监测系统综述

一、背景 南一水库位于福建省九龙江西溪支流船场溪的上游,是福建省惟一一座以防洪为主,结合发电、灌溉和供水的大型水库.九龙江流域范围的坐标为东经116°47'～118°02',北纬24°13'～25°5l'.水库总库容1.58亿m3,设计防洪库容0.701亿m3.     

滑坡监测中点云数据分析

山体滑坡是不可逆转的自然灾害,实时监测滑坡绝对位移和相对位移,掌握滑坡形变的规律和趋势,可减少经济损失,保障经济发展。三维激光扫描技术是监测山体滑坡的主要方法之一,其关键是去除地表植被、建筑物等其他地物点云信息对地表模型的干扰,获得扫描区域高精度的DEM,进而得到准确的监测信息。因此本文重点分析并去除滑坡体各种干扰地物点云信息。     

基于水体指数的密云水库面积提取及变化监测

密云水库作为北京市惟一的地表饮用水源地,监测其水面的变化可服务于政府的管理和决策。本文在分析地物光谱特征的基础上,利用TM影像的短波红外波段(TM5)和红光波段(TM3),构造了修订型归一化水体指数(RNDWI)来提取水库水面。RNDWI法能够削弱混合像元因素和山体阴影的影响,精确地提取出水陆边界,甚至可以提取出狭窄条状水体。比较RNDWI、改进归一化差异水体指数(MNDWI)及单波段法的水库水面面积提取精度,发现单波段法精度低,MNDWI法精度高,而RNDWI法精度最高。并基于RNDWI法利用TM影像监测了密云水库近二十年的水面面积动态变化,1996年时面积最大(152.306km2),近十年水库面积逐渐减少,2004年面积最小(56.632km2)。     

基于激光点云的巨型倾倒大变形体监测研究

以某特高岸水库巨型变形体为研究对象,应用地面三维激光扫描仪采集变形体表面激光点云数据,建立变形体DEM模型,几何量测提取点、线、面(体)成果,对比及叠加分析,得到特定点、线、面及整个变形体位移量信息。研究结果表明,高密度激光点云数据可弥补传统监测成果单一及分析局限或以点概全的不足,以其丰富多样的监测成果全面反映变形体的变形信息,尤其对速滑变形在时效性和精度匹配上更有效,可达到应急预报要求。     

三维激光扫描技术在排土场方量计算中的应用

运用Riegl VZ-400三维激光扫描仪对排土场进行了扫描,并对扫描数据进行了去噪、拼接、坐标转换、格式转换的处理,将排土场的点云数据以及原始地形分别生成栅格数据,运用ArcGIS中填挖方的计算方法对排土场的方量进行了计算,得出排土场的现有方量为78.9×104m3,已经超出了其设计的65×104m3,存在安全隐患,需采用有效措施进行防范。     

利用地面三维激光扫描进行桥梁挠度变形分析

针对常规桥梁挠度变形分析方法仅能获取有限数量离散监测点的几何变形,且存在自动化程度低、效率低、局限性大的问题,本文提出了一种基于点云数据的桥梁挠度变形分析方法。首先通过地面三维激光扫描仪获取桥梁变形体上的点云数据,经过精确配准,获取可靠点云数据。然后利用滑动窗口法得到桥梁线形,并通过两期线形叠差分析得到桥梁挠度变化。最后以跨度40 m+65 m+40 m的连续钢构桥实体工程为试验对象,利用本文方法发现该桥梁存在最小值为8 mm、跨中最大值为17.5 mm、平均值为14.9 mm的挠度变形。结果表明,该方法理论严密、计算效率高、简单实用。研究结果对三维激光扫描技术在变形监测领域的深度应用有重要借鉴意义。     

三维激光扫描技术在地质滑坡中的应用

正一、前言近年来,四川雅安地区发生了多起滑坡事件,如2009年8月6日的猴子岩崩塌、2010年7月27日的万工滑坡、2011年2月的桂贤红岩子滑坡等。每一次的灾害都不仅造成了人员的伤亡、财产的损失,而且还给人们的生活带来了诸多不便。在滑坡发生后,如何在第一时间获得现场数据从而快速     

新疆水西沟煤田火区的动态监测

本文选取新疆水西沟矿区的3期遥感影像,使用普适性单通道算法反演地表温度,对多时相遥感数据进行归一化处理,结合密度分割最优二段分割法将水西沟矿区分为背景区、煤火较严重区和煤火严重区3个类别。通过对遥感影像的地表热异常信息进行定量研究,表明水西沟矿区3个相互独立的子火区已有合并的趋势,火区面积由1990年6.12万m2增至2011年12.42万m2,增幅为2.03倍,灾情恶化速度明显加快。     

基于3维激光影像扫描技术的整体变形监测

对3维激光影像扫描仪测绘成果的误差成因、误差影响方式进行分析,论述3维激光影像扫描技术在变形监测领域内应用的可行性、技术优势和存在的问题,并提出基于3维激光影像扫描技术的整体变形监测的基本理论.     

三维激光扫描技术应用于边坡位移监测

对地面三维激光扫描技术进行了简要介绍,将Trimble GX 3D激光扫描系统应用于边坡位移监测,并利用其配套的realworks survey数据处理软件对采集的数据进行处理,得出结果.     

3维激光扫描技术在岩土文物保护中的应用进展与方向

3维激光扫描是近年来飞速发展的一项高新测绘与信息技术。在文物保护中发挥了重要作用。文章总结了3维激光扫描技术的特点,从岩土文物保护需求出发,以实际文物保护工程为例,重点介绍了3维激光扫描技术在文物信息留存、虚拟修复、监测等方面的应用。最后指出3维扫描技术在岩土文物保护中未来的应用与发展应与文物保护需求紧密结合,而硬软件的改进完善及相关技术的集成应用亦是重要研究方向。     

时序InSAR技术应用于高压输电线路附近的地表形变灾害防控

2020年6月12日,广州从化区的高压输电线路森从甲线,发生暴雨内涝应急事故,多处杆塔区域地质发生塌方、内涝。本文利用小基线集（SBAS）技术,基于Sentinel-1A数据,反演获得高压输电线路附近区域的2020年1月至6月累积地表形变量,研究强降水对山体地表形变产生的影响。综合分析监测结果表明,该区域在2020年上半年期间大部分均趋于平稳,部分丘陵地区在外界条件作用及土壤含水量高的影响下,呈现出不稳定的持续沉降趋势,在强降雨季地表沉降速率会明显增长,最大沉降量超过-55.3 mm。亚热带季风气候带来的季节性强降雨和人类频繁的建设活动,使得山体滑坡、塌方、内涝等自然灾害极易发生,对区域环境稳定和安全、区域发展和经济增长造成负面影响。     

机载LiDAR技术在地质灾害监测中的应用研究

利用成熟的技术路线和地质灾害监测点激光点云的特征,以及地裂缝的地形深度急剧变化规律,采取一种改进Morove算子的兴趣点提取方法,根据高程变化特征提取地裂缝;根据滑坡体的地形非连续性,在三角形生长算法基础上,采用异变点不参与构网的方法,使滑坡体与原山体地形分离,监测出山体滑坡地质灾害点,为地质灾害的监测提供新的思路和方法。     

地面三维激光扫描技术在川藏铁路危岩落石勘察中的应用

危岩体结构面产状信息的获取是地质勘查中的重要内容。川藏铁路沿线山体陡峭,地质环境复杂,传统的人工测量方法受到很大限制。本文介绍了三维激光扫描技术在川藏铁路危岩体的扫描应用,阐述了三维激光扫描仪的数据获取及数据处理技术,并分析了如何利用三维激光扫描技术来获取危岩体结构面产状信息。     

基于3维激光扫描的输气管线隧道收敛变形监测的研究

3维激光扫描仪目前已成为空间数据获取的一种技术手段。针对输气管线隧道在运营中的形变情况,使用3维激光扫描仪定期对输气管线隧道的移动变形进行观测,并对采集的隧道内表面数据进行内业处理与分析,快速获得隧道管片变形量。开发输气管线隧道收敛变形监测系统,探讨内业处理时隧道断面点云切割厚度对分析精度的影响。为输气管线隧道的安全运营提供了技术保障和决策支持,同时也为其它相同类型隧道的收敛变形监测提供了经验。     

利用TLS技术与伪单点监测模式进行滑坡变形测量

针对传统离散点监测模式不适用于TLS变形监测,以及现有基于TLS技术变形监测的一维性与仅适用于特定几何对象分析等不足,本文提出了一种基于TLS技术的伪单点变形监测模式,并基于该监测模式提出了一种以表面匹配技术为核心的变形计算新方法。通过构建广义高斯-马尔可夫模型匹配搜索估计伪单点对象的全三维变形参数,利用TLS多期点云的高密度性,实现了高精度提取全三维变形信息,尤其适用于滑坡等灾害监测领域。试验表明在扫描距离约240 m时,该方法可达到1 cm级的变形提取精度,对推动变形监测从点测绘向形测绘的转变具有一定的价值。     

山体控制区拓扑分析的山顶点提取方法

山顶点是一个容易意会却难以量化的地理特征。从山体地貌的认知着眼,对不同类型山体的山顶点控制区域进行分析,研究山顶点的高程、控制区的高差阈值、山体面积及平均坡度等山体地形特征的量化分析方法;在此基础上建立基于闭合等高线树山顶点控制区分析模型;并对山体地形特征进行量化表达,形成以山体控制区为约束条件的规格格网DEM数据的山顶点提取方法。使用1∶25万的祁连山DEM数据对新方法进行实验验证,提取准确率为96.8%。为验证新方法的普适性,选取极高山、高山、中山、低山等山体的DEM数据进行实验,山顶点提取结果理想,准确率较高,说明该方法适用于多种山体类型。     

栅格DEM微地形分类的卷积神经网络法

针对传统规则化知识的栅格数字高程模型(digital elevation model, DEM)微地形分类方法自动化程度低、分类不完全等缺陷,构建了一种适用于栅格DEM微地形自动分类的卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型。借助该模型具有自动深入学习样本数据和挖掘隐含分类信息的优势,提出了栅格DEM微地形分类的卷积神经网络方法并创建了其自动化实现流程。以山体部位分类为典型样例进行实验验证分析,实验结果统计显示:在山体部位分出的山顶、山肩、背坡、麓坡、趾坡和冲积地6类微地形中,分类精准程度最高的为冲积地,最低的为趾坡,准确率分别达到了99.64%和92.95%;栅格DEM数据的像元大小影响其分类准确率,5 m×5 m的栅格DEM比2.5 m×2.5 m和10 m×10 m更适应山体部位分类的卷积神经网络法。