危岩体是水利工程施工与运行中的重要危险源。我国水电能源主要集中在西南地区，由于交通不便，地形险峻，传统的以人为基础的危岩体调查方法危险性大，成本高且耗时长。无人机具有(UAV)运行灵活，安全性高和成本低等优点，使用无人机来识别和调查危岩体具有重要的实用价值。本文介绍了一种基于无人机摄影技术的危岩体识别和稳定性评估方法，并利用两河口水电站坝区两岸边坡点云模型评估了其适用性。
　　点云模型能够精确表达边坡表面危岩体区域特征，利用无人机对研究区域进行多角度重叠摄影，采用运动恢复结构算法(SFM)处理航拍照片以生成研究区域的密集点云模型。通过将危岩体特征参数化处理，以便使用点云计算。
　　考虑危岩体边界点的特征，根据离散曲率估计模型的特征点，使用基于密度的聚类算法(DBSCAN)以识别不同的点簇，并使用支持向量机(SVM)提取位于危岩体边界上的点簇。
　　考虑危岩体整体区域特征，将危岩体边界点簇邻域中的非危岩体表面点用平面拟合以切割点云模型，删除平面与点云模型的交点后，使用DBSCAN算法识别剩余点云中孤立点簇，计算每个点簇的特征并识别代表危岩体的点簇。
　　对危岩体区域的稳定性初步评价方法进行了探讨。利用减少应力张量理论估算了底面滑面上由危岩体自重引起剪应力和法向应力比的分布，并根据摩尔-库仑破坏准则确定底滑面上的岩石失效位置，最后计算失效面积与总面积之比，即不稳定系数N，根据其值能够将危岩体稳定性分为3个等级。
　　最终成果是危岩体的分布图以及对应稳定性等级。结果表明，利用无人机摄影技术可以对高陡边坡上的危岩体进行有效识别和初步稳定性评估。