CN103529455B - 一种基于机载激光雷达三维的危岩落石调查方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于机载激光雷达三维的危岩落石调查方法,采集覆盖工程所在区域的原始激光点云数据、原始影像数据和原始影像数据的初始外方位元素,处理生成数字高程模型DEM、数字正射影像DOM和彩色激光点云。生成索引数据库,从索引数据库中的信息识别危岩落石并提取危岩落石信息因子进行危岩落石危害等级划分提出处置策略,并提取处置设计所需的横断面线。本发明通过机载激光雷达这一先进的空间对地观测技术,建立高精度的彩色激光点云、数字高程模型DEM和数字正射影像DOM,实现危岩落石信息的提取、量化分析与危险性评估,开创了一种基于机载激光雷达技术的山地灾害勘察新方法。

Description

一种基于机载激光雷达三维的危岩落石调查方法
技术领域
本方法涉及一种危岩落石调查方法,具体涉及一种基于机载激光雷达三维的危岩落石调查方法。
背景技术
复杂山区危岩落石是重要的地质灾害之一,具有灾害点多、分布面广、突发性强、难以预测等特点。在山区铁路、公路工程项目建设中,必须进行危岩落石调查,从而确定线路附近危岩落石的分布位置、规模及对工程危害影响大小。
现有危岩落石调查方法主要以人工调查为主辅以航、卫片解译,该方法存在的主要问题有:
(1)调查工作量大:在复杂山区,危岩落石分布面广、灾害点多,人工全面调查危岩落石工作量相当之大;
(2)调查效率低:危岩落石多处在陡峭的山坡上,为了准确的判别、测量危岩落石,往往需要调查人员攀爬到危岩落石处,导致调查进度缓慢,效率低;
(3)成果精度差:人工调查危岩落石,多靠目测估计,即使到达危岩落石处,往往由于地形陡峭,不具备测量工作条件,很难精确查明危岩落石的大小和空间位置;
(4)安全隐患大:人工调查需要携带测量仪器,在陡峭的山坡上攀爬,存在较大的安全隐患;
(5)调查成本高:由于需要进行大量的野外实地调查工作,且工期长,人力、物力成本较高;
(6)在既有铁路线上作业难:运营的山区铁路也需要定期进行危岩落石调查。但随着铁路的多次提速,火车速度越来越快,人工沿运营铁路进行危岩落石调查,对铁路和人员的安全,均构成较大安全隐患。
(7)难以满足工程建设需求:由于传统调查方法无法精确查明危岩落石的空间位置,缺乏危岩落石规模、危害等级等定量化的分析,不能有效评价危岩落石对既有或新建工程的影响,无法满足工程建设的需要。
随着业主对工程建设质量、安全和效率的要求不断提高,寻求一种准确、高效、安全的危岩落石调查方法已成为本领域科技人员亟待解决的问题。
机载激光雷达技术是以飞机为系统搭载平台,集成全球定位系统(GPS)、惯性导航系统(INS)、激光扫描仪、高分辨率数码相机等传感器的新一代航空遥感系统。通过对飞行获取的原始数据进行处理,可生成高精度的三维点云、数字高程模型DEM和数字正射影像DOM。该技术目前主要用于地图制图领域,在该技术使用过程中,根据地图比例尺的不同,数据采集和处理流程的手段也不尽统一。机载激光雷达技术获取的数据具有信息量丰富、直观性好、精度高等优点,将其引入到危岩落石调查领域,建立针对危岩落石调查的数据采集和处理的工艺流程、技术指标与参数,代替人工调查方法,具有重要的现实意义。
发明内容:
本发明的目的是为了解决上述背景技术中以人工调查为主,辅以航、卫片解译的危岩落石调查方法所存在的缺陷,提供一种既能够准确确定危岩落石的分布范围、规模大小、空间形态和位置,又能实现危岩落石的信息提取、量化分析与危险性评估的基于机载激光雷达三维的危岩落石调查方法,降低调查的野外工作量,缩短调查周期。
为实现上述目的,本发明采用如下技术方案:一种基于机载激光雷达三维的危岩落石调查方法,所述方法包括如下步骤:(1)数据采集:采集覆盖工程所在区域的原始激光点云数据,所述激光点云间隔小于0.5米;采集覆盖工程所在区域的原始影像数据,所述影像数据的影像分辨率高于0.15米;采集原始影像数据的初始外方位元素;(2)激光点云数据处理:将步骤(1)所得的原始激光点云数据转换为测区坐标系下的激光点云数据,并将所得的测区坐标系下的激光点云数据分为五类:初始点类、地面点类、植被类、人工构造物类、其他类;基于地面点类的激光点云数据生成数字高程模型DEM;(3)数码影像处理和彩色激光点云生成:依据步骤(1)所得的原始影像数据和初始外方位元素解算出影像的精确外方位元素,结合所述数字高程模型DEM对原始影像数据进行校正,生成数字正射影像DOM;用所述数字正射影像DOM对分类后的激光点云赋色,生成彩色激光点云;(4)建立索引数据库:将步骤(2)所生成的数字高程模型DEM、步骤(3)中生成的数字正射影像DOM和彩色激光点云切分为相同大小的正方形规则格网,对每个正方形规则格网命名,生成数字高程模型DEM索引数据库、数字正射影像DOM索引数据库和彩色激光点云索引数据库;(5)识别并提取危岩落石信息:基于步骤(4)所得的数字高程模型DEM索引数据库、数字正射影像DOM索引数据库和彩色激光点云索引数据库中的数据,根据危岩落石遥感机理特征,通过人工或人机交互的方式识别危岩落石并提取危岩落石信息,并对危岩落石进行等级划分和危险性评估;(6)提取步骤(5)所识别的各个危岩落石所在位置的横断面线,并将危岩落石信息标注于输出的横断面线上。
较佳地,所述步骤(1)是用激光扫描仪采集覆盖工程所在区域的原始激光点云数据,用数码成像设备采集覆盖工程所在区域的原始影像数据,用全球定位系统和惯性导航系统采集影像的初始外方位元素。
较佳地,所述步骤(3)生成数字正射影像DOM的具体步骤是:结合初始外方位元素和原始影像数据进行空中三角测量,解算出影像的精确外方位元素,用影像的精确外方位元素和数字高程模型DEM对原始数码影像进行纠正、拼接和匀色生成数字正射影像DOM;生成彩色激光点云的具体步骤是:取得各分类后的激光点的平面位置,取得数字正射影像DOM与所述平面位置对应位置处的颜色值,将所述颜色值赋予各激光点,形成彩色激光点云。
较佳地,所述步骤(4)的具体步骤为:(41)根据彩色激光点云计算工程所在区域的最小包围矩形,将所述最小包围矩形切分成相同大小的正方形规则格网,每个激光点云文件对应一个所述正方形规则格网,用各个激光点云文件的坐标范围给对应的所述正方形规则格网命名,删除没有对应点云文件的所述正方形规则格网,即生成彩色激光点云索引数据库;(42)用(41)所得的正方形规则格网信息切分数字高程模型DEM数据,并将各个切分后的数字高程模型DEM数据保存为与各个所述正方形规则格网同名的xyz格式文件,各个切分后xyz格式的数字高程模型DEM数据的集合即为数字高程模型DEM索引数据库;(43)用(41)所得的正方形规则格网信息切分数字正射影像DOM数据,并将各个切分后的数字正射影像DOM数据保存为与各个所述正方形规则格网同名的Geotiff格式文件,各个切分后Geotiff格式的数字正射影像DOM数据的集合即为数字正射影像DOM索引数据库。
较佳地,所述步骤(5)的具体步骤为:(51)依据步骤(4)所得的数字正射影像DOM索引数据库和彩色激光点云索引数据库中的数据建立遥感解译标志,所述遥感解译标志包括危岩落石、节理裂隙构造、地层岩性;(52)根据所建立的遥感解译标志,调用数字正射影像DOM索引数据库和彩色激光点云索引数据库中的数据,识别危岩落石,圈定危岩落石的边界并显示,提取危岩落石的类型、空间位置、规模大小、滚动方向、地层岩性、节理裂隙构造、软弱结构面、植被发育程度、纹理、人类活动等信息,并将提取的信息展绘到地形图上;(53)调用数字高程模型DEM索引数据库和彩色激光点云数据库中的数据,提取危岩落石的几何参数因子、地形地貌特征因子和危岩落石条件因子,所述几何参数因子包括边坡高度、相对高差、直径、坡度、坡向,所述地形地貌特征因子包括坡形和坡面平整性,所述危岩落石条件因子包括危岩落石体积、节理裂隙发育程度、节理裂隙组合情况、岩体破碎程度、风化侵蚀情况;(54)依据(51)至(53)所提取的危岩落石信息划分危害等级并提出相应处置策略。
较佳地,所述步骤(6)的具体步骤为:(61)依次计算各个危岩落石所在横断面的横断面线直线方程;(62)各个横断面线直线方程所表示的横断面线与数字高程模型DEM的水平、竖直格网交点的三维坐标;(63)将各个所述三维坐标输出形成横断面线的线条图形,即提取了横断面;(64)将步骤(5)所得的各个危岩落石因子信息标注于对应的所述步骤(63)所得的各个横断面线上。
与现有技术相比,本发明的方法通过机载激光雷达扫描精确获取覆盖工程所在区域的三维点云与影像,通过激光点云数据处理、数码影像处理步骤生成数字高程模型DEM、生成数字正射影像DOM和彩色激光点云,并建立索引数据库加快对数据的处理;通过人工或人机交互的方式准确的确定危岩落石的分布范围、规模大小、空间形态和位置,识别危岩落石并提取信息,具有如下效果:
第一,精度高,基于该方法可准确的确定危岩落石的分布范围、规模大小、空间形态和位置等,能够满足工程勘察设计以及既有线危岩落石调查的要求;
第二,效率高,与传统的人工调查方法相比,本发明方法极大的提高了危岩落石调查的效率。例如:采用人工调查方法调查一个复杂工点通常需要5-10天,而采用本发明方法仅需室内解译15-30分钟;
第三,安全性好,采用本发明方法无需调查人员攀爬陡峭的山坡,保证了调查人员的人身安全。对于运营的铁路线也可安全调查;
第四,劳动强度低,本发明方法将危岩落石调查方法从繁重的野外人工调查变成了室内解译,大大降低了劳动强度;
第五,指导性强,本发明方法能对危岩落石的危险性进行评估,从而有效指导危岩落石处理措施的制定,消除安全隐患。
本发明通过机载激光雷达这一先进的空间对地观测技术,实现危岩落石信息的提取、量化分析与危险性评估,开创了一种基于机载激光雷达技术的山地灾害勘察新方法。通过新疆巴伦台至伊尔根铁路工程的实际应用已经证明本发明方法行之有效。
附图说明
图1为基于机载激光雷达三维的危岩落石调查方法流程图;
图2为基于数据库的点云、数字高程模型和数字正射影像浏览示意图,其中图2(a)为规则格网分开数字高程模型图,图2(b)为规则格网分块数字正射影像图,图2(c)为规则格网分块激光点云图;
图3为危岩落石遥感识别及基于DOM的危岩落石因子提取流程图;
图4为基于DEM及彩色激光点云的危岩落石灾害因子提取流程图;
图5为提取的带有危岩落石信息的横断面线示例。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步的详细说明,便于清楚地了解本发明,但它们不对本发明构成限定。
如图1所示,本发明实施例的方法包括如下步骤:
第一步,数据采集,根据工程的特点和实际情况,以飞机为平台搭载各类设备进行采集,用激光扫描仪采集覆盖工程所在区域的原始激光点云数据,用数码成像设备采集覆盖工程所在区域的原始影像数据,用全球定位系统GPS和惯性导航系统INS采集影像的初始外方位元素,扫描和采集应遵循以下规则:
(11)数据精度及密度设计,激光雷达扫描数据成果的平面精度优于0.5m,高程精度优于0.2m,激光点间隔小于0.5m,数码影像地面分辨率高于0.15m。
(12)系统检校,为保证数据质量,每个架次在飞行任务开始前或者飞行任务结束后,对仪器设备进行检校飞行。检校方法采用机载激光扫描仪设备厂商推荐的检校方法。常用的检校方法分为主检校和次检校,主检校主要是在测区附近选取1平方公里地物较突出的区域,设计6条交叉航线进行飞行,并在区域四角和中央分别布设地面控制点,对激光雷达设备进行检校;次检校是指飞行航线中选取1公里左右长的航线进行来回飞行,对激光雷达设备进行检校。
(13)地面GPS基站布设,沿着测区以间隔不大于50km的距离布设GPS基站,并保证在数据采集时,任何时刻飞机至少距离一个基站小于30km。数据采集时,所有的GPS基站均架设GPS接收机并同步观测,且需在飞机起飞前15分钟开机,在飞机降落后15分钟关闭GPS接收机。
(14)飞行质量控制,严格遵守飞行规定,如转弯坡度不能超过20度,连续飞行不同航线时必须采用左转弯和右转弯交替方式、航线长度大于10km时需要转个n字形弯才能开始正式测线航飞。
(15)影像质量控制,数码成像设备采集原始数码影像时,像片航向重叠度不低于60%,旁向重叠度不低于30%。
(16)坐标转换控制点测量,在测区内以10km间隔联测同时具有WGS-84坐标系及测区坐标系的控制点,用于平面坐标及高程的转换。
第二步,激光点云数据处理,将原始激光点云数据转换为测区坐标系下的激光点云数据,对测区坐标系下的激光点云数据进行分类,并生成数字高程模型DEM,具体步骤如下:
(21)本实施例所采集的原始激光点云数据处于WGS84坐标系下,通过如下所述转换方法将其转换到测区坐标系下:平面坐标变换,通过联测的具有WGS84坐标和测区坐标的公共点,利用TerraScan软件求出系统间的转换参数,利用转换参数将点云变换到测区坐标系下;高程变换,通过联测的具有WGS84坐标和测区坐标的公共点,求出测区的高程异常模型,利用TerraScan软件通过高程拟合将点云的高程变换到测区坐标系下。
(22)将所得的测区坐标系下的激光点云数据分为五类:初始点类、地面点类、植被类、人工构造物类、其他类,具体分类方法如下:
在TerraScan软件中建立初始点云类记为default类、地面点类记为ground类、植被类记为vegetation类、构造物类记为structure类和其他类记为other类,
将坐标变换后的激光点云导入到default类中;利用TerraScan软件的分离高点和低点的功能,将地面以下和天空中的激光点从default类分到other类中;利用TerraScan软件的分离地面点功能,将地面点自动从default类分到ground类中;利用TerraScan软件的分离植被点功能将植被点从default类分到vegetation类中,与此同时会将构造物点分到vegetation类中;利用TerraScan软件的分离构造物的功能,将构造物点从vegetation类中分到structure类中。
人工对以上分类后的激光点云进行多方向拉剖面检查和高程渲染三维可视化检查,同时参考相应的影像数据,对分类结果进行检查、编辑和修改,确保点云正确的分到相应的类别中,保存最终分类后的点云。
(23)生成数字高程模型DEM,点云分类后利用TerraScan软件将分离出的地面点类激光点云生成DEM。
第三步,数码影像处理和彩色激光点云生成。
(31)影像处理的目的是生成数字正射影像DOM,其具体步骤是:将第一步中获取的影像初始外方位元素和原始数码影像导入到摄影测量软件Inpho或DPGrid中,在软件中进行空中三角测量,解算出精确的影像外方位元素;在摄影测量软件中以数字高程模型为基础,对数码影像进行纠正、拼接、匀色,生成最终的数字正射影像DOM。
(32)生成彩色激光点云的具体步骤是:数字正射影像DOM生成后,由于数字正射影像DOM的坐标与激光点云的坐标是对应的,根据激光点的平面位置可以取得该平面位置处数字正射影像DOM上的颜色值,将该颜色值赋予激光点,为每个激光点赋予颜色值后,即可形成彩色激光点云。
第四步,建立索引数据库,经过上述处理后的彩色激光点云数据、数字高程模型数字DEM和数字正射影像DOM数据呈现出海量、高密度特点,因此需要建立数字高程模型DEM索引数据库、数字正射影像DOM索引数据库和彩色激光点云索引数据库,便于后续快速调度。具体步骤如下:
(41)生成彩色激光点云索引数据库:根据彩色激光点云数据计算最小整个测区的最小包围矩形,利用TerraScan软件对最小包围矩形根据电脑的数据处理能力切分成固定边长的正方形规则格网,本实施例设置为1km×1km的正方形规则格网,各正方形规则格网间设置20m的重叠度。在TerraScan软件中导入激光点云,每个激光点云文件对应一个所述正方形规则格网,用各个激光点云文件的坐标范围给对应的所述正方形规则格网命名,本实施例用正方形规则格网的左下角和右上角的坐标为正方形规则格网明明,删除没有对应点云文件的所述正方形规则格网,即生成彩色激光点云数据方便文件的查找、检索。删掉没有点云的正方形规则格网。将剩余规则格网和点云文件信息保存在TerraScan的工程文件中。
(42)生成数字高程模型DEM索引数据库:根据步骤(41)中TerraScan工程文件中保存的规则格网信息,利用TerraScan软件将生成的数字高程模型DEM数据进行切分,并保存为与对应正方形格网同名xyz格式文件,即生成数字高程模型DEM索引数据库,利用TerraScan对切分后的数字高程模型DEM文件进行管理。
(43)生成数字正射影像DOM索引数据库:根据步骤(41)中TerraScan工程文件中保存的规则格网信息,利用Inpho或Erdas等摄影测量软件对数字正射影像DOM数据进行切分,并保存为与对应正方形格网同名Geotiff格式文件,即生成数字正射影像DOM索引数据库将切分后的数字正射影像DOM导入到TerraPhoto软件中的影像管理器中。
利用TerraScan和TerraPhoto软件对彩色激光点云、数字高程模型DEM和数字正射影像DOM数据进行调度、显示与快速浏览。调度时,先根据所需数据的地理坐标,求出调用数据的最小外包围框,根据其范围在文件索引中查找相应的彩色激光点云、数字高程模型DEM和数字正射影像DOM文件,直接通过数据文件的范围,左下角和右上角的x、y坐标为关键字,检索到相应点云和影像文件并调用即可。
图2为基于数据库的点云、数字高程模型和数字正射影像浏览示意图,a为规则格网分开数字高程模型图,b为规则格网分块数字正射影像图,c为规则格网分块激光点云图。
第五步,识别并提取危岩落石信息,对危岩落石进行等级划分和危险性评估。基于第四步所得的数字高程模型DEM索引数据库、数字正射影像DOM索引数据库和彩色激光点云索引数据库中的数据,根据危岩落石遥感机理特征,通过人工或人机交互的方式识别危岩落石并提取危岩落石信息,并基于提取的信息进行危岩落石等级划分与危险性评估,具体步骤如下:
(51)建立危岩落石解译标志,基于彩色激光点云和数字正射影像DOM,建立危岩落石、节理裂隙构造、地层岩性等遥感解译标志,如危岩落石多发生在裸露的基岩区,植被不发育,故在彩色激光点云和正射影像上色调多较浅,亮度值较高;其中落石影像上多呈粒状,且具阴影;同时危岩落石影像纹理特征较周围亦有不同。
(52)识别危岩落石,在TerraScan和TerraPhoto软件中进行危岩落石识别,遥感识别的主要内容包括危岩落石类型,即区分危岩和落石,空间位置、规模大小、滚动方向。
只有满足下列条件的岩体才是危岩落石:裸露的基岩区,植被不发育,且坡度陡峻,上陡下缓,坡面不平整;岩体节理、裂隙发育,结构面多张开,且存在深而陡的、平行于坡面的张裂隙;与母岩即将发生分离并对工程、生命财产构成威胁的岩块或为已与母岩分离的岩石。
(53)如图3所示基于数字正射影像DOM的危岩落石因子提取,主要包括地层岩性、节理裂隙构造、软弱结构面、植被发育程度、纹理、人类活动等因子信息的提取。调用彩色激光点云索引数据库和数字正射影像DOM索引数据库中的信息,在TerraScan软件中导入分块的彩色激光点云,在TerraPhoto软件中导入分块的数字正射影像DOM;利用软件的窗口联动功能,用TerraPhoto软件在数字正射影像DOM上进行危岩落石的边界圈定,同时在TerraScan软件窗口中显示边界,量测危岩落石的尺寸,并将提取的危岩落石信息如边界、尺寸、类型等展绘到地形图上。
(54)基于高精度数字高程模型DEM及彩色激光点云提取危岩落石因子。如图4所示,基于高精度数字高程模型DEM及彩色激光点云获取的危岩落石因子主要包含几何参数因子、地形地貌特征因子、危岩落石条件因子。几何参数因子主要包括边坡高度、相对高差、危岩落石尺寸也即直径、坡度、坡向等;基于地形曲面几何分析和流水物理模型分析提取的地形地貌特征因子主要包括坡形和坡面平整性等;基于高精度数字高程模型DEM及激光点云提取的目标区危岩落石条件因子主要包括危岩落石体积、节理裂隙发育程度、节理裂隙组合情况、岩体破碎程度、风化侵蚀情况等。
(55)基于上述提取的危岩落石因子信息,兼顾水文、气象、地震、发生频度等环境因子,构建危岩落石危害等级划分模型,进行危岩落石危害等级划分、进行危险性评估并提出相应处置策略。具体步骤如下:
(551)首先建立用于划分危岩落石危害等级的模型。模型中各类因子构成的权重总分为100,具体构成如下(各危岩落石因子之后括号内数值为其权重值):
(552)统计危岩落石灾害因子的分值。统计分值涉及三方面信息:第一,基于数字高程模型DEM和彩色激光点云所提取的几何参数因子、地形地貌特征因子、危岩落石条件因子信息;第二,基于数字正射影像DOM数据提取的危岩落石因子信息;第三,其它途径获取的水文信息、气象信息、地震信息等环境因子信息。综合上述三方面信息数据,根据危岩落石危害等级模型确定各个危岩落石因子的分值,并综合统计各个危岩落石的总分值;
(553)根据危岩落石危害等级模型统计出的总分值,进行危岩落石的危害等级划分与危险性评估。其中30分以下为Ⅰ级危岩落石,冲击力小,危害较小;30分~55分为Ⅱ级危岩落石,冲击力较大,危害较大且较易发生;55分~75分为Ⅲ级危岩落石,冲击力大,危害重大且易发生;75分以上为Ⅳ级危岩落石,冲击力极大,危害巨大且极易发生。
(554)最后基于上述的调查成果和所划定的危岩落石危害等级,制定危岩落石防治对策和方案。联系新建工程或既有工程与危岩落石的相互关系,对受危岩落石影响或可能受波及的工程按下表所示原则进行处理。
危害等级 灾害性质 处理措施
小型危岩落石 清除或拦截或修明洞、棚洞等遮挡物
中型危岩落石 清除、加固
大型危岩落石 绕避或支挡、加固
特大型危岩落石 绕避或组合防护措施
第六步,危岩落石信息提取完成后,为了方便对危岩落石进行处置设计需要提取横断面线。提取处置设计所需的横断面线的步骤如下:
(61)依次计算各个危岩落石所在横断面的横断面线直线方程,给定某个危岩落石所在处要切取的横断面的中桩坐标及断面线上除中桩外任意一点坐标,计算横断面线的方位角,利用方位角和中桩坐标,根据点斜式公式:y=kx+b,式中k为斜率,b为截距,x、y为平面坐标,得到横断面线的直线方程。
(62)计算各个横断面线直线方程所表示的横断面线与数字高程模型DEM的水平、竖直格网交点的三维坐标;按左右各一定长度计算横断面直线段与数字高程模型DEM的水平、竖直格网各个交点的三维坐标,将交点三维坐标按顺序排列,形成横断面坐标点列将各个三维坐标点列输出形成横断面线的线条图形,即完成了横断面的提取;
(63)将提取的危岩落石因子信息标注在提取的横断面线上,供设计处理用。图5是带有危岩落石信息的横断面线示例。
以上结合最佳实施例对本发明进行了描述,但本发明并不局限于以上揭示的实施例,而应当涵盖各种根据本发明的本质进行的修改、等效组合。

Claims (5)

1.一种基于机载激光雷达三维的危岩落石调查方法,其特征在于所述方法包括如下步骤:
(1)数据采集:采集覆盖工程所在区域的原始激光点云数据,所述激光点云间隔小于0.5米;采集覆盖工程所在区域的原始影像数据,所述影像数据的影像分辨率高于0.15米;采集原始影像数据的初始外方位元素;
(2)激光点云数据处理:将步骤(1)所得的原始激光点云数据转换为测区坐标系下的激光点云数据,并将所得的测区坐标系下的激光点云数据分为五类:初始点类、地面点类、植被类、人工构造物类、其他类;基于地面点类的激光点云数据生成数字高程模型DEM;
(3)数码影像处理和彩色激光点云生成:依据步骤(1)所得的原始影像数据和初始外方位元素解算出影像的精确外方位元素,结合所述数字高程模型DEM对原始影像数据进行校正,生成数字正射影像DOM;
用所述数字正射影像DOM对分类后的激光点云赋色,生成彩色激光点云;
(4)建立索引数据库:将步骤(2)所生成的数字高程模型DEM、步骤(3)中生成的数字正射影像DOM和彩色激光点云切分为相同大小的正方形规则格网,对每个正方形规则格网命名,生成数字高程模型DEM索引数据库、数字正射影像DOM索引数据库和彩色激光点云索引数据库;
(5)识别并提取危岩落石信息:基于步骤(4)所得的数字高程模型DEM索引数据库、数字正射影像DOM索引数据库和彩色激光点云索引数据库中的数据,根据危岩落石遥感机理特征,通过人工或人机交互的方式识别危岩落石并提取危岩落石信息,并对危岩落石进行等级划分和危险性评估,具体步骤为:
(51)依据步骤(4)所得的数字正射影像DOM索引数据库和彩色激光点云索引数据库中的数据建立遥感解译标志,所述遥感解译标志包括危岩落石、节理裂隙构造、地层岩性;
(52)根据所建立的遥感解译标志,调用数字正射影像DOM索引数据库和彩色激光点云索引数据库中的数据,识别危岩落石,圈定危岩落石的边界并显示,提取危岩落石的类型、空间位置、规模大小、滚动方向、地层岩性、节理裂隙构造、软弱结构面、植被发育程度、纹理、人类活动等信息,并将提取的信息展绘到地形图上;
(53)调用数字高程模型DEM索引数据库和彩色激光点云数据库中的数据,提取危岩落石的几何参数因子、地形地貌特征因子和危岩落石条件因子,所述几何参数因子包括边坡高度、相对高差、直径、坡度、坡向,所述地形地貌特征因子包括坡形和坡面平整性,所述危岩落石条件因子包括危岩落石体积、节理裂隙发育程度、节理裂隙组合情况、岩体破碎程度、风化侵蚀情况;
(54)依据(51)至(53)所提取的危岩落石信息划分危害等级并提出相应处置策略;
(6)提取步骤(5)所识别的各个危岩落石所在位置的横断面线,并将危岩落石信息标注于输出的横断面线上。
2.根据权利要求1所述的一种基于机载激光雷达三维的危岩落石调查方法,其特征在于,所述步骤(1)是用激光扫描仪采集覆盖工程所在区域的原始激光点云数据,用数码成像设备采集覆盖工程所在区域的原始影像数据,用全球定位系统和惯性导航系统采集影像的初始外方位元素。
3.根据权利要求1所述的一种基于机载激光雷达三维的危岩落石调查方法,其特征在于,所述步骤(3)生成数字正射影像DOM的具体步骤是:结合初始外方位元素和原始影像数据进行空中三角测量,解算出影像的精确外方位元素,用影像的精确外方位元素和数字高程模型DEM对原始数码影像进行纠正、拼接和匀色生成数字正射影像DOM;
生成彩色激光点云的具体步骤是:取得各分类后的激光点的平面位置,取得数字正射影像DOM与所述平面位置对应位置处的颜色值,将所述颜色值赋予各激光点,形成彩色激光点云。
4.根据权利要求1所述的一种基于机载激光雷达三维的危岩落石调查方法,其特征在于,所述步骤(4)的具体步骤为:
(41)根据彩色激光点云计算工程所在区域的最小包围矩形,将所述最小包围矩形切分成相同大小的正方形规则格网,每个激光点云文件对应一个所述正方形规则格网,用各个激光点云文件的坐标范围给对应的所述正方形规则格网命名,删除没有对应点云文件的所述正方形规则格网,即生成彩色激光点云索引数据库;
(42)用(41)所得的正方形规则格网信息切分数字高程模型DEM数据,并将各个切分后的数字高程模型DEM数据保存为与各个所述正方形规则格网同名的xyz格式文件,各个切分后xyz格式的数字高程模型DEM数据的集合即为数字高程模型DEM索引数据库;
(43)用(41)所得的正方形规则格网信息切分数字正射影像DOM数据,并将各个切分后的数字正射影像DOM数据保存为与各个所述正方形规则格网同名的Geotiff格式文件,各个切分后Geotiff格式的数字正射影像DOM数据的集合即为数字正射影像DOM索引数据库。
5.根据权利要求1所述的一种基于机载激光雷达三维的危岩落石调查方法,其特征在于,所述步骤(6)的具体步骤为:
(61)依次计算各个危岩落石所在横断面的横断面线直线方程;
(62)各个横断面线直线方程所表示的横断面线与数字高程模型DEM的水平、竖直格网交点的三维坐标;
(63)将各个所述三维坐标输出形成横断面线的线条图形,即提取了横断面;
(64)将步骤(5)所得的各个危岩落石因子信息标注于对应的所述步骤(63)所得的各个横断面线上。
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Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103792542A (zh) * 2014-02-11 2014-05-14 中铁第四勘察设计院集团有限公司 一种基于地面激光雷达技术的危岩落石调查方法
CN105334498B (zh) * 2015-10-19 2017-12-26 田斌 一种适用于多平台雷达的地物回波快速生成算法
CN105444740A (zh) * 2016-01-01 2016-03-30 三峡大学 一种基于小型无人机遥感辅助滑坡应急治理工程勘查设计方法
CN105842168A (zh) * 2016-03-17 2016-08-10 河海大学 一种基于激光扫描技术的围岩分级方法
FR3061598B1 (fr) * 2016-12-29 2020-10-16 Thales Sa Procede de calcul et d'affichage d'informations de pilotage comportant un " relief factor"
CN107907110B (zh) * 2017-11-09 2020-09-01 长江三峡勘测研究院有限公司(武汉) 一种基于无人机的结构面产状及性状的多角度识别方法
CN109343126A (zh) * 2018-10-11 2019-02-15 上海市岩土地质研究院有限公司 遥感物探系统
CN110135515B (zh) * 2019-05-23 2021-04-27 南京工业大学 一种基于图像纹理的岩体结构均质区自动分区方法
CN110570466B (zh) * 2019-09-09 2022-09-16 广州建通测绘地理信息技术股份有限公司 三维实景点云模型的生成方法和装置
CN111178214B (zh) * 2019-12-23 2023-04-18 天津大学 一种基于无人机摄影技术的高陡边坡危岩体快速识别方法
CN111797494B (zh) * 2020-05-13 2022-04-26 中铁第四勘察设计院集团有限公司 一种顾及植被郁闭度的机载激光雷达设计方法
CN111639384B (zh) * 2020-06-09 2021-09-07 四川大学 一种基于三维激光扫描的滑坡落石防护设计方法
CN111540052B (zh) * 2020-06-11 2023-01-03 中国铁路设计集团有限公司 一种铁路沿线危岩落石的快速定位及三维重建方法
CN112258643A (zh) * 2020-09-16 2021-01-22 中国人民解放军陆军工程大学 岩土边坡任意形状落石运动轨迹三维分析方法
CN112711033B (zh) * 2020-12-09 2022-02-18 中科视语(北京)科技有限公司 边坡安全监测预警装置和预警方法
CN113252009A (zh) * 2021-05-14 2021-08-13 中铁二局第一工程有限公司 一种基于无人机航测技术的土石方计算方法
CN113610972B (zh) * 2021-07-12 2023-08-08 中铁工程设计咨询集团有限公司 线性工程穿越高位危岩落石区勘察与评估方法
CN113505994A (zh) * 2021-07-12 2021-10-15 京创智慧科技有限责任公司 一种数据处理方法、装置、设备及存储介质
CN113506203A (zh) * 2021-07-12 2021-10-15 京创智慧科技有限责任公司 一种数据处理方法、装置、设备及存储介质
CN114299318A (zh) * 2021-12-24 2022-04-08 电子科技大学 一种快速点云数据处理和目标图像匹配的方法及系统
CN114332631B (zh) * 2022-01-12 2023-04-18 中铁二院工程集团有限责任公司 一种适用于山区危岩落石的LiDAR点云数据提取方法
CN114882366B (zh) * 2022-05-26 2023-03-21 广州市城市规划勘测设计研究院 一种三维场景灾变监控预警方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101159066A (zh) * 2007-11-20 2008-04-09 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 基于三维机载lidar的公路测设方法
CN101221246A (zh) * 2008-01-22 2008-07-16 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 雪崩的遥感量化勘察方法
CN101335431A (zh) * 2008-07-27 2008-12-31 广西电力工业勘察设计研究院 基于机载激光雷达数据的架空送电线路优化选线方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101159066A (zh) * 2007-11-20 2008-04-09 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 基于三维机载lidar的公路测设方法
CN101221246A (zh) * 2008-01-22 2008-07-16 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 雪崩的遥感量化勘察方法
CN101335431A (zh) * 2008-07-27 2008-12-31 广西电力工业勘察设计研究院 基于机载激光雷达数据的架空送电线路优化选线方法

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