【摘 要】
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滑坡是一种结构复杂、不确定因素很强的自然灾害体,非接触式的地面三维激光扫描技术(TLS)能快速获取高精度、高密度的点云监测数据,对滑坡体的整体变形进行科学分析和合理预
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滑坡是一种结构复杂、不确定因素很强的自然灾害体,非接触式的地面三维激光扫描技术(TLS)能快速获取高精度、高密度的点云监测数据,对滑坡体的整体变形进行科学分析和合理预测。论文对TLS进行详细分类,对其应用领域进行概括论述;对地面三维激光点云数据的处理流程进行详细的理论研究;采用鲁甸地震灾区珍珠泉滑坡点云数据,利用Goemagic Studio 12进行数据处理、建模,对两期滑坡模型进行3D比较;利用Geomagic Qualify 12对滑坡山体两期局部区域的表面模型进行3D偏差分析,对三维位移变形分量建"变形量-颜色"偏差分布图,并提取特征点、断面线进行变形位移对比分析。用Sufer 7对原始点云进行规则格网差分比较和等高线重合度分析;用Cloud Compare对两期点云实现ICP配准和局部匹配,进行Haosdorff Distance比较;利用PolyWorks中的IMInspect模块分别对两期点云做体积计算并比较体积变化等;得出了滑坡表面整体变形不明显,滑坡体稳定的结论。最后利用GM(1,1)灰色模型和GM-BP灰色神经网络模型对滑坡区域的GNSS监测数据进行变形预测,通过实际变形量和预测变形量的对比分析,得出GM(1,1)灰色模型对滑坡变形预测效果较好,GM-BP灰色神经网络模型对滑坡变形预测精度更高的结论。
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