基于无人机影像密集匹配点云的边坡形变监测方法  

Slope Deformation Monitoring Method Based on Dense Matching Point Clouds of UAV Images

作　　者：唐俊 冯志荣 周鹏 李宝成 TANG Jun;FENG Zhirong;ZHOU Peng;LI Baocheng

机构地区：[1]中铁广州工程局集团有限公司,广东广州511458 [2]中铁广州工程局集团第三工程有限公司,广东肇庆526020 [3]西南交通大学,四川成都611756

出　　处：《测绘》2025年第2期136-140,共5页Surveying and Mapping

基　　金：西成铁路客运专线陕西有限责任公司科技研究重点开发计划(西康高铁合(2021)21号)。

摘　　要：边坡形变监测对于灾害应急响应、保障人类生命财产安全以及环境可持续发展具有重要意义。针对传统边坡监测技术在监测范围和灵活性等方面存在的问题,本文提出了一种基于无人机影像密集匹配点云的边坡监测方法。首先,利用运动恢复结构和多视密集匹配算法对不同时期无人机影像构建边坡密集点云,并进行点云配准;然后,利用深度神经网络模型进行点云语义分割,消除植被点云的干扰;最后,基于多尺度模型到模型的点云比较算法提取边坡形变信息。实验结果表明,本文方法能得到可靠的边坡变化结果。

关 键 词：边坡监测 无人机影像 点云配准 语义分割 变化检测 

分 类 号：P231[天文地球—摄影测量与遥感]