【摘 要】
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针对高海拔峡域地形地貌环境下基于轻小型无人机载LiDAR对高陡边坡激光点云扫描数据缺失导致DEM重建及形变分析精度低的问题，优化设计了一种垂直于山脊线、变高飞行的无人机点云/多视影像数据采集，以及影像密集匹配点云辅助下LiDAR三维激光点云的滑坡群DEM重建方案,实现了复杂地形地貌下LiDAR点云数据安全、高效的采集，改善了高陡边坡DEM重建及形变监测的精度和完整性。该方法基于迭代最邻近点算法，将
【基金项目】
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国家自然科学基金（41929001）； 陕西省自然科学基础研究计划（2022JM-163）； 长安大学中央高校基本科研业务费（300102269205）；
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针对高海拔峡域地形地貌环境下基于轻小型无人机载LiDAR对高陡边坡激光点云扫描数据缺失导致DEM重建及形变分析精度低的问题，优化设计了一种垂直于山脊线、变高飞行的无人机点云/多视影像数据采集，以及影像密集匹配点云辅助下LiDAR三维激光点云的滑坡群DEM重建方案,实现了复杂地形地貌下LiDAR点云数据安全、高效的采集，改善了高陡边坡DEM重建及形变监测的精度和完整性。该方法基于迭代最邻近点算法，将倾斜影像生成的点云数据与同期获取的LiDAR点云数据配准和融合，实现了LiDAR点云数据缺失补偿，进而构建出完整、高精度的DEM，并与往期倾斜影像生成的DEM进行差分，对三个典型滑坡体进行了高程形变分析。以青海龙羊峡水电站的高陡边坡滑坡群为研究区，利用实测的GNSS地面控制点进行实验验证，得出结论：融合后的LiDAR点云精度为0.063 m，比融合前提高了0.018 m；重建的三个典型滑坡体的DEM高程精度为0.08 m，提升了边坡DEM重建的完整性和精度；对三个典型滑坡体2018、2021年两期高程形变分析，表明：滑坡群中多个边坡发生不同程度的土体滑动，高程方向的形变高达50多米，滑坡群形变量大。
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