一种基于多源数据的滑坡后缘裂缝识别方法
摘要文本
本发明公开了一种基于多源数据的滑坡后缘裂缝识别方法，涉及滑坡灾害早期微地貌识别技术领域，基于卫星平台结合光学遥感和SAR遥感对研究区域实行地表形变监测，提取形变量较大区域，研究区域从区域缩小至典型区段，再基于航空遥感平台使无人机搭载传感器用于典型区段，筛选出后缘裂缝显著发育的单体滑坡或群体滑坡，再基于地面平台通过现场调查以提高裂缝识别监测的精度，最后在单体滑坡或群体滑坡进行地下平台的地球物理勘探，以查明裂缝的地下延伸情况并分析潜在滑坡变形破坏机理。本发明层层缩小研究区域，精确圈定重要研究范围，能够有效降低滑坡灾害监测成本，更加直观地反映滑坡灾害发生前后缘裂缝发育信息，为滑坡灾害预防提供防范与措施。
申请人信息
- 申请人:长安大学
- 申请人地址:710000 陕西省西安市南二环路中段
- 发明人: 长安大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于多源数据的滑坡后缘裂缝识别方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311249017.6 |
| 申请日 | 2023/9/26 |
| 公告号 | CN117348022A |
| 公开日 | 2024/1/5 |
| IPC主分类号 | G01S17/86 |
| 权利人 | 长安大学 |
| 发明人 | 占洁伟; 杨月乔; 杜彤; 蒲长乐; 冯彪 |
| 地址 | 陕西省西安市碑林区南二环中段33号 |
专利主权项内容
1.一种基于多源数据的滑坡后缘裂缝识别方法，其特征在于，包括如下步骤：获取研究区域内形变速率大的区域，并将其作为典型区段；利用可见光传感器、激光雷达传感器和热红外传感器，获得典型区段内的海量航测数据图像；对典型区段内的海量航测数据图像进行可见光重建，获得图像中裂缝的纹理信息和陡坎信息；对典型区段内的海量航测数据图像进行激光点云重建及点云后处理，将图像中的特征点进行筛选集中，并去除图像中的非地面点，获得图像中裂缝的点位信息；利用边缘检测算法Canny对得到的裂缝边缘纹理信息和陡坎信息，以及裂缝的点位信息进行梯度方向计算和边缘强化连接，对边缘强化连接的区域及梯度方向计算的结果进行叠加处理，将处理后区域作为典型区段内的单体滑坡及群体滑坡后缘裂缝；基于单体滑坡及群体滑坡后缘裂缝，利用连续点测量及人工地面测量分析获得单体滑坡及群体滑坡的地上裂缝延伸状态，再利用高密度电法分析获取单体滑坡及群体滑坡的地下延伸状态；分析单体滑坡及群体滑坡地上延伸状态和地下延伸状态内的地形异常区域，获取滑坡潜在的变形破坏机理。。