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基于迭代优化的地面点算法对高植被度覆盖地区地质灾害隐患早期识别研究
ID：4159
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-17 10:10:25
Hits：1747
Poster Presentation
Start Time：2024-05-18 08:05（Asia/Shanghai）
Duration：1min
Session：SP 张贴报告专场 »
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Abstract
近年来，重大地质灾害呈现出隐蔽性、潜伏性、突发性、灾害链等特点（许强等，2019）。机载激光雷达数据在高位、高植被度地区得到越来越广泛的应用，但是如何准确的进行点云的分类尤其是地面的提取方面还有很大不足，进而直接影响对于地灾早期识别的准确度和发现能力。
团队通过改进的机载激光雷达地面点分类算法对三峡库区巫峡段开展了地灾隐患早起识别研究，提出了迭代优化不规则三角网滤波地面分类提取算法，该算法以局部高程最低点作为种子点重构TIN网格，通过计算各节点的坡度值和距离是否满足阈值进行迭代，在得到最优点点云之后进行TIN网格构建迭代。
结果表明：采用优化后的渐进三角网滤波分类算法对地灾早期识别结果起到了很好的效果，有效新识别出传统算法处理结果中未发现的山体后缘裂缝5条、危岩2处，同时对分类后点云的准确性、可靠性和可判读性上得到进一步的加强。
团队通过改进的机载激光雷达地面点分类算法对三峡库区巫峡段开展了地灾隐患早起识别研究，提出了迭代优化不规则三角网滤波地面分类提取算法，该算法以局部高程最低点作为种子点重构TIN网格，通过计算各节点的坡度值和距离是否满足阈值进行迭代，在得到最优点点云之后进行TIN网格构建迭代。
结果表明：采用优化后的渐进三角网滤波分类算法对地灾早期识别结果起到了很好的效果，有效新识别出传统算法处理结果中未发现的山体后缘裂缝5条、危岩2处，同时对分类后点云的准确性、可靠性和可判读性上得到进一步的加强。
Keywords
地质灾害,机载激光雷达,地面点提取,迭代优化
Speaker
刘祖鉴
工程师 中国自然资源航空物探遥感中心Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
Registration deadline
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