特征区域最近点迭代地表移动分析算法

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 Itera-tion 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

分类号：TD325;P237(矿山压力与支护)

资助基金：国家自然科学基金;NSFC-山西煤基低碳联合基金重点支持项目;中国博士后科学基金面上项目

在线出版日期：2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：142-150