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基于LiDAR点云数据的滑坡灾害研究——以泰宁山体滑坡为例

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目录

1 绪论

1.1 选题背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究目的与内容

2 研究概况

2.1 研究区概况

2.1.1 研究区自然环境

2.1.2 研究区地理属性

2.2 滑坡监测方法概述

2.2.1 传统测量仪器变形监测

2.2.2 GPS变形监测

2.2.3 三维激光扫描技术

3 LiDAR数据获取与处理

3.1 研究区范围定位

3.2 LiDAR系统检校

3.2.1 检校场设计

3.2.2 航迹解算

3.2.3 相机检校

3.2.4 激光检校

3.2.5 距离检校

3.3 点云滤波

3.3.1 滤波原理与方法

3.3.2 人工去噪

4 基于LiDAR数据的DEM分析

4.1 DEM生成

4.2 成果质量检核

4.3 滑坡特征分析

4.3.1 滑坡区域划分

4.3.2 滑坡土方计算

4.3.3 滑坡剖面分析

5 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

致谢

参考文献

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摘要

滑坡灾害多发于山区或丘陵地带,其事发突然且波及范围广,复杂的地理环境等因素使救援工作异常困难,长久以来,一般依靠经验与现场实地勘察的方式定性地监测滑坡,这种传统方式不能为救援工作提供有力的科学理论支撑,无法在第一时间做出合理地救援应急响应措施,以至于让人民群众的生命财产蒙受不必要的损失。  干涉雷达与光学遥感不受传统手段的限制,可以无接触地获得滑坡区域的相关信息,然而受到山体、植被阴影的影响,仍不能得到理想的效果。机载激光雷达不受阴影的影响,对植被具有一定的穿透力,利用机载激光雷达得到的裸地表信息对滑坡监测具有非常重要的意义。  本文以福建省三明市泰宁县开善乡池潭村山体滑坡为研究对象,以LiDAR点云数据为数据源,通过无人机对核心区域及周边3平方公里范围拍摄得到的正摄影像确定滑坡区域;搜集滑坡区域的点云数据,介绍了LiDAR原始点云数据预处理——检校场设计、相机检校、激光检校、距离检校,通过基于回波强度与高程突变的滤波方法在TerraSolid中实现点云数据自动粗分类,伴以人工细分类,得到最终的分类结果。  利用LiDAR点云数据最终分类结果构建TIN生成DEM,对比滑坡前后DEM,定性地将滑坡区域划分为滑动区、稳定区和聚集区,并计算得到了滑动区与聚集区的土方量,并根据滑向制作了滑坡前后DEM三个部位的剖面图,为是否有再次滑坡提供一定的指导作用。

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