【摘 要】
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大坝的安全对保障人民的生命和社会效益有重要的意义,变形监测通过不同时期的实测数据对比来实现变形的监测与分析,能够提前且直观的反映大坝的安全运行状态,在大坝的建设和运营管理阶段发挥着的重要作用。大坝表面变形是主要的监测内容,而传统的监测方法主要采用“单点”式测量模式,需要在建筑物上设置监测点,数量有限。三维激光扫描（3D laser scanning）技术,可以全方位、大面积、高效率的扫描地物表面的
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大坝的安全对保障人民的生命和社会效益有重要的意义,变形监测通过不同时期的实测数据对比来实现变形的监测与分析,能够提前且直观的反映大坝的安全运行状态,在大坝的建设和运营管理阶段发挥着的重要作用。大坝表面变形是主要的监测内容,而传统的监测方法主要采用“单点”式测量模式,需要在建筑物上设置监测点,数量有限。三维激光扫描（3D laser scanning）技术,可以全方位、大面积、高效率的扫描地物表面的空间数据,获取高密度、高分辨率的海量三维点云[1]。基于三维激光扫描技术的大坝变形监测,需要经过数据采集、点云拼接、点云配准、变形面提取和点云比较等数据处理流程,任何一个流程都会影响大坝的变形分析结果。为了提高激光数据获取的精度,本项目采用多站点扫描配合球形标靶布设的方法实现大坝完整的坝顶以及背水面的点云采集工作。采用球形标靶的方式适合大场景作业,且具有较高拼接效率和精度,符合大坝变形监测的精度需要。除此之外,不同期点云的配准是实现大坝变形监测的重要处理环节,配准精度直接影响变形分析结果。实验过程中选择大坝前及两侧的稳定岩体作为配准元素,通过ICP算法实现两期坐标转换参数的解算。本文将大坝的下游面作为实验对象,运用了4种点云数据特征（法向量、粗糙度、表面变化率、曲率）来获取一个相对光滑的变形面,通过实验对比发现粗糙度特征能很好区分大坝表面点与非表面点。在分析和对比基于邻近点（C2C,Cloud to Cloud）、基于点到模型（C2M,Cloud to Mesh）和多尺度模型到模型（M3C2,Multi scale Model to Model Cloud Comparison）变形比较方法的基础上,考虑到了拱坝的变形特点,提出了基于拱圈模型到模型变形比较的方法,在拱圈建模方法使用了更鲁棒的移动最小二乘法,最后通过比较两个拱圈之间差异来表示大坝变形。实验中以下会坑大坝下游面为研究对象,结果表明本文方法（-11.98mm）与C2M（-12.01mm）、M3C2（-11.92mm）计算的结果较为相似,而C2C方法（-30.21mm）计算结果较大,不适合大坝变形分析。所以本文提出的方法是可行性的,满足大坝变形分析的要求。
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