【摘 要】
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滑坡单点式位移监测难以反映滑坡的整体位移状态，采用多尺度模型到模型的点云比对算法（Multiscale Model-to-Model Cloud Comparison，M3C2）可实现对滑坡的面域监测。通过对无人机采集的影像进行运动恢复结构（Structure From Motion，SFM）分析，还原滑坡三维点云模型，并利用点云比对算法对两期点云数据进行处理，以色值大小体现滑坡区域的位移，进而可
【机 构】
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三峡大学湖北长江三峡滑坡国家野外科学观测研究站
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（51939004）；国家自然科学基金联合基金重点项目（U2240221）；
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滑坡单点式位移监测难以反映滑坡的整体位移状态，采用多尺度模型到模型的点云比对算法（Multiscale Model-to-Model Cloud Comparison，M3C2）可实现对滑坡的面域监测。通过对无人机采集的影像进行运动恢复结构（Structure From Motion，SFM）分析，还原滑坡三维点云模型，并利用点云比对算法对两期点云数据进行处理，以色值大小体现滑坡区域的位移，进而可以识别滑坡表面位移变化。将该方法运用于实际边坡的表面位移监测中，研究结果表明：应用M3C2算法成功识别出边坡变动区域，可以捕捉到1cm的水平/垂直位移变化，能直观反映出滑坡面域的变形状况。该方法适用于复杂地形条件下的滑坡位移整体监测，识别精度达到厘米级，性能优于两云直接比对算法（Direct cloud-to-cloud comparison with closest point technique，C2C）。
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