基于卡尔曼滤波的GM(1,1)模型在三维激光扫描边坡沉降变形分析中的应用

摘要：

利用三维地面激光扫描技术进行边坡变形监测时,由于其监测的数据容易受树木、行人、行车、电线杆等外界因素的干扰,所得到的结果是一组含噪声较多的边坡沉降时间序列.通过卡尔曼滤波对初始监测数据进行去噪处理,可以平滑掉曲线上波动较大的尖点,得到更合理的沉降曲线,有效提高模型的预测精度.基于以上理论,本文采用三维激光扫描仪对西北某湿陷性黄土边坡进行扫描,将得到的点云数据采用重心法提取特征点的高程坐标,再对数据采用卡尔曼滤波算法进行滤波去噪处理,通过建立基于卡尔曼滤波算法的新预测模型来预测其沉降变形.通过工程实例表明:建立的新模型的拟合和预测精度要优于传统灰色预测模型,具有较好的借鉴意义,为以后三维激光扫描技术在边坡变形监测中的应用提供指导.

关键词：边坡变形监测、三维激光扫描技术、卡尔曼滤波、点云噪声、灰色预测模型

所属期刊栏目：25

分类号：P234.4(摄影测量学与测绘遥感)

在线出版日期：2018-12-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：69-74,85