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金属矿山 ›› 2023, Vol. 52 ›› Issue (01): 142-150.

• 测绘视角下的矿山地质灾害智能识别与预警 • 上一篇    下一篇

特征区域最近点迭代地表移动分析算法

蔡来良1 康洪跃1 杜 庄2 张志斌1
  

  1. 1. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南 焦作 454003; 2. 中国南水北调集团中线有限公司渠首分公司,河南 南阳 473000
  • 出版日期:2023-01-15 发布日期:2023-02-03
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(编号:41701597);NSFC-山西煤基低碳联合基金重点支持项目(编号:U1810203);中国博士后科学基金面上项目(编号:2018M642746)

Surface Movement Analysis Algorithm Based on Feature Region Closest Points Iteration

CAI Lailiang1 KANG Hongyue1 DU Zhuang2 ZHANG Zhibin1 #br#   

  1. 1. School of Surveying,Mapping and Land Information Engineering,Henan Polytechnic University,Jiaozuo 454003,China; 2. Channel Head Branch,Middle Line Co. ,Ltd. ,China South to North Water Diversion Group,Nanyang 473000,China
  • Online:2023-01-15 Published:2023-02-03

摘要: 为了获取人员难以到达的陡坡、悬崖等危险地形的地表移动和变形值,采用三维激光扫描技术对其进 行精细测量,结合点云特征区域提取和最近点迭代(Iteration Closest Points,ICP)算法,对点云分析方法进行了深入研 究,提出了特征区域最近点迭代地表移动分析算法(Surface Movement Analysis Algorithm Based on Feature Region Iteration Closest Points,FRICP)。 该算法通过点云滤波处理,实现地面点和植被点有效分离;在此基础上,将法向量和植被 高程信息相结合,提取点云中的特征点;再对同一区域地面特征点进行聚类分析,形成特征区域;然后建立球形搜索 区域及特征度量指标,匹配多期同名特征区域;最后使用 ICP 算法对同一地点不同时期的观测点云进行计算,利用获 得的坐标变换参数求取地表移动值。 采用某矿开采沉陷区山坡移动监测数据进行了算法验证,结果表明:FRICP 算法 可以准确获取山地边坡的移动和变形值,与人工精确判读结果相比,三维坐标最大偏差为 12 mm,最小偏差为 3 mm。 FRICP 算法可同时计算地表下沉和水平移动值,为利用三维激光扫描技术分析山地边坡地表移动提供了新思路,可为 山区开采沉陷监测等领域提供技术支持。

关键词: 点云 特征区域 点云聚类 特征提取 ICP 算法 变形分析

Key words: point cloud,characteristic area,point cloud clustering,feature extraction,ICP algorithm,deformation analysis