金属矿山

作者：蔡来良,康洪跃,杜庄,张志斌

单位：1. 河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南 焦作 454003;2. 中国南水北调集团中线有限公司渠首分公司,河南 南阳 473000

关键词：点云 特征区域 点云聚类 特征提取 ICP 算法 变形分析,

基金：国家自然科学基金项目(编号:41701597);NSFC-山西煤基低碳联合基金重点支持项目(编号:U1810203);中国博士后科学基金面上项目(编号:2018M642746)

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 Iteration 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。

来源：2023年第01期

《金属矿山》期刊编辑部

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