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题名露天矿无人机遥感边坡地表形变提取方法研究
被引量：2
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作者
刘光伟
袁杰
柴森霖
李渊博
付恩三
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机构
辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院
辽宁工程技术大学矿业学院
应急管理部信息研究院
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出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期3449-3457,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(52374123,52204158)
辽宁工程技术大学鄂尔多斯研究院校地科技合作培育项目(YJY-XD-2023-006)。
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文摘
针对当前露天矿边坡监测过程中存在的设备留有监测死角、点位布控缺乏依据、地质隐患解译困难、无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)影像点云重构复杂度高等问题,提出了一种基于无人机遥感的边坡地表形变提取方法。首先,通过分析UAV激光点云与影像特点构建点云序列;其次,利用融合尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)与圆柱形邻域搜索的改进迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法,实现点云序列的精准高效配准,提高边坡形变提取精度;最终,借助数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)叠加分析与可视化,精准定位边坡重点形变区域,直观提取边坡形变位置和大小,并结合正射影像图像特征进行形变区域分析与解译。以南芬露天矿为工程应用实例,研究表明:边坡形变模型标准偏差为0.032 m,对比全球定位系统-实时动态差分(Global Positioning System-Real Time Kinematic,GPS-RTK)实测形变值,形变中误差为0.012 m,能够快速实现大尺度复杂边坡地表扫描与形变提取,从而为地质灾害隐患分析、盲区边坡形变监测与地面监测设备科学布控提供技术支撑。
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关键词
安全工程
露天矿边坡
无人机(UAV)遥感
点云序列
点云配准
地表形变提取
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Keywords
safety engineering
open-pit slope
Unmanned Aerial Vehicle(UAV)remote sensing
point cloud sequence
point cloud registration
surface deformation extraction
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分类号
X936
[环境科学与工程—安全科学]
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