針對植被覆蓋的滑坡自動化監(jiān)測關鍵算法研究

基于普通單反數(shù)碼相機和多基線攝影測量理論的近景滑坡監(jiān)測技術具有靈活方便、成本低、效率和精度較高等優(yōu)勢。然而，該技術無法解決植被部分或零星覆蓋下的滑坡自動化監(jiān)測問題。由植被引起的問題主要包括植被對影像自動化匹配的干擾、植被點云濾波、滑坡形變區(qū)域誤檢測等。針對這些問題，本項目在多基線近景攝影測量理論的基礎上，首先，研究了基于視覺認知特征和多視立體輔助的植被自動檢測算法，提出了一種基于紋理特征和樸素貝葉斯分類器的滑坡植被區(qū)域檢測算法。經(jīng)過實驗論證，該算法能很好地檢測出近景影像中的植被區(qū)域，解決了近景影像用于滑坡變形監(jiān)測應用中，植被對監(jiān)測精度、可靠性和自動化的影響，極大地促進了近景影像測量在滑坡自動化監(jiān)測中的應用。其次，針對近景影像滑坡DSM濾波問題（植被和噪聲），本項目充分考慮多基線攝影測量具有的多視特點、滑坡表面部分植被覆蓋以及局部地形連續(xù)性的特征，提出了一種基于多條件約束的點云濾波算法：先進行植被檢測并剔除植被區(qū)域，然后利用多視約束和局部地形連續(xù)性條件剔除點云中的噪聲點，最后將其應用于滑坡變形監(jiān)測中。實驗表明，該方法可有效去除植被和噪聲點。同時，針對經(jīng)過高精度影像配準和點云濾波等處理后仍然存在的形變區(qū)域檢測誤差，本項目通過疊加滑坡體形變前后的DSM和植被檢測結果，實現(xiàn)對誤檢測形變區(qū)域的定位和分析，得出結論：形變區(qū)域檢測誤差主要來自植被剔除殘余、點云濾波或點云模型不精確和DEM采樣誤差等。因此，為了提高滑坡監(jiān)測精度，一方面需要對殘余的植被進行進一步剔除處理，另一方面有必要提高多視點云匹配的可靠性。最后，結合多基線近景攝影測量理論和上述幾個自動化處理算法，項目組開發(fā)了一套新的滑坡體近景攝影測量監(jiān)測系統(tǒng)，應用于地質滑坡自動化動態(tài)監(jiān)測，通過案例分析，該系統(tǒng)具備自動化、高精度、高效率等特點。 2100433B

遙感技術已經(jīng)廣泛應用于滑坡災害監(jiān)測，其中基于普通單反數(shù)碼相機和多基線攝影測量理論的近景滑坡監(jiān)測技術更顯示出了靈活方便、成本低、效率和精度較高等特點。然而，目前的這些技術仍然無法解決植被部分或零星覆蓋下的滑坡自動化監(jiān)測問題。由植被引起的問題主要包括植被對自動化匹配的干擾、植被點云噪聲濾波、滑坡形變區(qū)域誤檢測等。本項目將在多基線近景攝影測量理論的支持下，研究基于視覺認知特征和多視立體輔助的植被自動檢測算法、基于多條件約束的植被點云濾波算法以及基于局部形變趨勢一致性的誤檢測評估算法等，從而解決植被覆蓋下的滑坡自動化監(jiān)測問題。

研究我國西部風蝕荒漠化典型地區(qū)不同季節(jié)、空間尺度下，植被覆蓋的特征和覆蓋度的表達意義以及植被覆蓋變化與荒漠化的耦合關系；分析不同特征（植被類型、高度、組成、結構配置）的植被覆蓋對風蝕荒漠化的影響；建立植被覆蓋作用的定量指標與等級劃分標準。為風蝕荒漠化監(jiān)測、評價和預警奠定基礎；為不同荒漠化類型區(qū)生態(tài)植被建設提供科學依據(jù)。

本書應用土壤侵蝕學、動力滑坡學、地質學、地貌學等理論，給出了滑坡侵蝕的定義、形態(tài)要素、分類、災害鏈、形成條件、誘發(fā)因素及與其他重力侵蝕的區(qū)別等；運用多種手段對典型滑坡的地層巖性、物理力學性質進行了現(xiàn)場調查與試驗，建立了用于典型滑坡侵蝕計算的地質模型；用數(shù)值模擬方法研究了典型滑坡侵蝕體力學機制和運動過程；利用信息量理論對典型區(qū)域滑坡侵蝕進行定量評價研究等，初步建立了滑坡侵蝕的分析研究體系。

本書可供土壤侵蝕、水土保護和環(huán)境地質等專業(yè)的科技、管理人員參閱；也可作為土壤學等各類專業(yè)大學生、研究生的參考書。

近年來我國城市地鐵飛速發(fā)展，截止到2019年底中國內地地鐵運營里程達5187.02公里，高居世界首位。地鐵隧道運營病害問題日益突出，地鐵運營維護管理急需現(xiàn)代化的技術手段和裝備提供支撐。項目研究地鐵隧道自動化監(jiān)測與快速檢測關鍵技術，研發(fā)了具有自主知識產(chǎn)權的研發(fā)了地鐵自動化變形監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)了地鐵結構的無人值守的全天候連續(xù)、實時、高精度、自動化監(jiān)測；自主研制移動掃描檢測軌道小車，顯著提高地鐵運營檢測的效率和能力；開發(fā)了掃描數(shù)據(jù)快速檢測軟件，實現(xiàn)隧道結構橫斷面橢圓度與水平直徑、盾構管片錯臺、地鐵限界、軌道磨耗等地鐵運營安全控制量的自動化快速檢測，為地鐵運營安全檢測與監(jiān)測提供新的解決方案；提出了一種基于隧道點云展深度圖像和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的智能化環(huán)縫識別方法，實現(xiàn)了盾構隧道環(huán)縫的可靠與精確提取，解決了環(huán)縫點云數(shù)據(jù)準確定位與提取的難題；提出了局部相對變形波動值的概念，實現(xiàn)了線狀結構局部相對變形提取及定位，為線狀隧道結構的橫向與垂向局部相對變形檢測與分析提供了一種全新的方法。開展了大規(guī)模工程應用實踐，取得了巨大的經(jīng)濟效益和社會效益。,近年來我國城市地鐵飛速發(fā)展，截止到2019年底中國內地地鐵運營里程達5187.02公里，高居世界首位。地鐵隧道運營病害問題日益突出，地鐵運營維護管理急需現(xiàn)代化的技術手段和裝備提供支撐。項目研究地鐵隧道自動化監(jiān)測與快速檢測關鍵技術，研發(fā)了具有自主知識產(chǎn)權的研發(fā)了地鐵自動化變形監(jiān)測系統(tǒng)，實現(xiàn)了地鐵結構的無人值守的全天候連續(xù)、實時、高精度、自動化監(jiān)測；自主研制移動掃描檢測軌道小車，顯著提高地鐵運營檢測的效率和能力；開發(fā)了掃描數(shù)據(jù)快速檢測軟件，實現(xiàn)隧道結構橫斷面橢圓度與水平直徑、盾構管片錯臺、地鐵限界、軌道磨耗等地鐵運營安全控制量的自動化快速檢測，為地鐵運營安全檢測與監(jiān)測提供新的解決方案；提出了一種基于隧道點云展深度圖像和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的智能化環(huán)縫識別方法，實現(xiàn)了盾構隧道環(huán)縫的可靠與精確提取，解決了環(huán)縫點云數(shù)據(jù)準確定位與提取的難題；提出了局部相對變形波動值的概念，實現(xiàn)了線狀結構局部相對變形提取及定位，為線狀隧道結構的橫向與垂向局部相對變形檢測與分析提供了一種全新的方法。開展了大規(guī)模工程應用實踐，取得了巨大的經(jīng)濟效益和社會效益。 2100433B