三维激光扫描结合无人机技术边坡检测

三维扫描结合无人机技术边坡检测

我国每年由于岩土体失稳而引发的大小滑坡数百万次，由此造成的经济损失高达100-200亿元，因暴雨、地震等引发的各类滑坡灾害至上世纪90年代累计死亡超过10万人。边坡岩土体往往呈现出非均质性与各向异性特性，在开挖、堆载、降雨、河流冲刷、库水位升降与地震等外部荷载作用下很容易进入局部或瞬态大变形乃至失稳滑动。

对于边坡工程特别是大型复杂边坡，进行工程地质调查、测绘、勘探、试验和稳定性检测，预测边坡失稳的可能性和滑坡的危险性，并提出相应的防灾减灾措施，对于确保国民经济发展与保障人民群众生命财产安全具有重大意义。

三维扫描仪数据采集

边坡监测数据获取过程中需要大量的测绘点采集,少则几万个,多则几百万及以上，因此结构面信息的快速高效、全面准确的采集方法便成为评价边坡结构的关键，三维激光扫描技术的出现为解决边坡数据采集和分析提供了新方法和新手段,可以弥补传统测绘方法采样点少，难以反映变形的全部特征的缺点，它不但能够实现坡体快速数字化，还可以得到坡体表面三维信息，实现真正意义上的实景复制。

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无人机现场数据采集

在高陡边坡的地质调查中,测量岩体结构面的工作经常受到复杂地形的限制无法正常开展,急需一种全方位的精确测量技术。结合近年来低空低速小型无人机技术的快速发展,使用搭载单镜头的小型无人机,对目标物进行三维重建,通过现场试验和数据后处理,总结出了一套无人机摄影测量技术在高陡边坡地质调查中的应用方法,并得到了初步的研究结论:轻小型的单镜头多旋翼无人机能够采集到有效的地形数据,在三维点云中处理,可以提取出准确的结构面参数,进一步将这些结构面绘制在赤平极射投影图中,能实现高陡边坡的数字化岩体产状测量。

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数据处理

将三维扫描生成的三维点云数据与无人机生成的三维点云数据，导入软件中，通过选取公共点的方式将两组数据进行拼接，然后评查，最终得出完整的三维点云数据。

将获取的两期点云数据分别进行拼接，得到两次测量的山坡完整点云。将两次测量得到的点云数据分别导入3DReshaper软件中，利用最佳N点匹配的命令将其统一到同一本地坐标系

进行最佳匹配后两期点云数据仍没有完全配准到一起，存在较大误差，此时可以利用最佳拟合配准的命令，3DReshaper软件会根据点云或模型的几何信息进行最佳拟合匹配，该操作处理后的两点云可完美匹配到一起。匹配后点云细节如图所示：

依托3DReshaper强大的测量模块，可对比分析出两期数据的变化，并以彩色图谱的形式表示，生成标签或报告，山坡变化如图所示：

山坡变化量色谱显示

为对山坡变形量进行分析，可在任意点处单击生成该处偏差的标签。

地面三维模型

通过3D点云数据，自动生成地面三维模型

等高线地形图

土方测算

坡度分析

DEM分析

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