基于地面激光扫描的滑坡监测：一种新型半自动工作流
计算机视觉与模式识别
2018-09-11 v1
摘要
本文提出一种利用地面激光扫描（TLS）半自动监测滑坡并在实践中进行测试的工作流。首先，在不同时间设置若干组TLS测站以采集目标山的原始点云。接着，采用基于层次合并的多视（HMMR）配准算法完成单期多视配准。为分析多期之间的形变，应用迭代全局相似点（IGSP）算法完成多期配准，其在实验中优于ICP。然后，将布料模拟滤波（CSF）算法与人工后处理结合以去除坡面植被。此后，生成每期山坡数字地形模型（DTM），并计算相邻DTM间距离作为滑坡变形量。进而，计算并分析滑坡面平均变形速率。为验证所提工作流的有效性，我们使用2013至2015年长山岛北部山后村滑坡五期TLS数据。结果表明，该方法可获得厘米级变形监测精度，能有效监测与分析长期滑坡形态与趋势，并定位显著变形区及判定滑坡类型。此外，该过程可自动化以提供端到端的基于TLS的长期滑坡监测应用，为潜在滑坡的监测与预警提供参考。
引用
@article{arxiv.1809.03305,
title = {Landslide Monitoring based on Terrestrial Laser Scanning: A Novel Semi-automatic Workflow},
author = {Yue Pan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.03305},
year = {2018}
}
备注
10 pages, 13 figures ,3 tables