【摘 要】
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岩体结构面的产状和位置信息是分析高陡边坡稳定性及确定支护形式的重要依据.为解决传统接触式勘测手段存在的风险高、效率低等问题,提出了基于无人机贴近摄影和聚类算法的高陡边坡结构面自动识别方法.首先采用M210-RTK无人机获取高分辨率数字图像,并利用运动恢复结构算法(Structure From Motion,SFM)生成细节丰富的高陡边坡三维模型和三维点云;再通过K近邻算法(K-Nearest Neighbor,Knn)及PCA主成分分析法,筛选出共面点云集合并确定了结构面的边界范围;最后采用最小二乘法拟合
【机 构】
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建筑安全与节能教育部重点实验室(湖南大学),湖南长沙 410082;湖南大学土木工程学院,湖南长沙 410082
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岩体结构面的产状和位置信息是分析高陡边坡稳定性及确定支护形式的重要依据.为解决传统接触式勘测手段存在的风险高、效率低等问题,提出了基于无人机贴近摄影和聚类算法的高陡边坡结构面自动识别方法.首先采用M210-RTK无人机获取高分辨率数字图像,并利用运动恢复结构算法(Structure From Motion,SFM)生成细节丰富的高陡边坡三维模型和三维点云;再通过K近邻算法(K-Nearest Neighbor,Knn)及PCA主成分分析法,筛选出共面点云集合并确定了结构面的边界范围;最后采用最小二乘法拟合出共面点云的最佳平面方程,以平面方程的法向量方向确定结构面的产状参数.验证实验表明:基于无人机贴近摄影所建立的三维模型精度优于2 cm,倾向和倾角的误差分别小于3°和2°.本方法应用于长沙丁字镇某高陡边坡的结构面识别,成功识别出其优势结构面,并就其对边坡稳定性的影响进行了分析,可为边坡评价和治理提供重要依据.
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