基于无人机航测点云比对的滑坡表面位移监测研究

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滑坡单点式位移监测难以反映滑坡的整体位移状态,采用多尺度模型到模型的点云比对算法(Multiscale Model-to-Model Cloud Comparison,M3C2)可实现对滑坡的面域监测。通过对无人机采集的影像进行运动恢复结构(Structure From Motion,SFM)分析,还原滑坡三维点云模型,并利用点云比对算法对两期点云数据进行处理,以色值大小体现滑坡区域的位移,进而可以识别滑坡表面位移变化。将该方法运用于实际边坡的表面位移监测中,研究结果表明:应用M3C2算法成功识别出边坡变动区域,可以捕捉到1cm的水平/垂直位移变化,能直观反映出滑坡面域的变形状况。该方法适用于复杂地形条件下的滑坡位移整体监测,识别精度达到厘米级,性能优于两云直接比对算法(Direct cloud-to-cloud comparison with closest point technique,C2C)。
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