铁路是国民经济大动脉,在交通运输体系中起着至关重要的作用。铁路灾害严重影响了铁路运输和行车安全,其中尤以滑坡灾害为最。为减少铁路滑坡灾后的不良社会影响并及时恢复通车,本文对铁路的应急救援进行了技术研究。基于传统应急测绘方法效率低、信息获取不完备与应急测绘的高时效性需求的突出矛盾,本研究以无人机技术为信息获取手段,基于其获取数据的连续、三维等特性,探索了铁路灾后的应急测绘、数据处理、滑坡灾害位置识别,以及应急便线可行廊域构造等技术内容。具体研究内容如下:(1)基于无人机技术的应急测绘,结合线路长带状工程特性,对外业数据采集,包括机型选择、航高选择、航带设计、像控点布设、施测流程进行了系列试验,可以获得满足测绘精度需求的基础地形数据。进而,提出了带状地形图的快速建模方法,基于GIS运行环境完成了对DEM、DOM的精度评测,得到了山地条件下:1:1000正射影像图(B类)、1:2000的数字高程模型(一级)。(2)灾害识别以滑坡为例,对获取的地形图进行多尺度分割,应用SEaTH算法对坡度、坡向、坡度变化率、坡向变化率、地面粗糙度、地势起伏度等地形因子及NDVI(归一化植被指数)、SAVI(土壤调节植被指数)、SBI(土壤亮度指数)等遥感因子进行分类指标遴选;利用线性核SVM(注册向量机法)基于分类因子实现了受灾区域中滑坡体范围与非滑坡体范围的自动化、高精度分类,对滑坡区域进行了识别,实现了数字化场景再现。(3)应急便线的设计集成了地形信息与灾害信息,基于数字化图形分析,依据相关技术要求对线路走向进行了探索,综合技术性与经济性,得到大比例尺地形图条件下应急便线可行廊域。本文基于无人机的应急勘测、快速地形建模、地形分类识别、结合线路走向的廊域设计实现了对铁路应急救援的“数据采集-灾害识别-场景再现-专业应用”初步一体化与集成化。