Sensitivity analysis of regional rainfall-induced landslide based on UAV photogrammetry and LSTM neural network

Rainfall stands out as a critical trigger for landslides,particularly given the intense summer rainfall experienced in Zheduotang,a transitional zone from the southwest edge of Sichuan Basin to Qinghai Tibet Plateau.This area is characterized by adverse geological conditions such as rock piles,debris slopes and unstable slopes.Furthermore,due to the absence of historical rainfall records and landslide inventories,empirical methods are not applicable for the analysis of rainfall-induced landslides.Thus we employ a physically based landslide susceptibility analysis model by using highprecision unmanned aerial vehicle(UAV)photogrammetry,field boreholes and long short term memory(LSTM)neural network to obtain regional topography,soil properties,and rainfall parameters.We applied the Transient Rainfall Infiltration and Grid-Based Regional Slope-Stability(TRIGRS)model to simulate the distribution of shallow landslides and variations in porewater pressure across the region under different rainfall intensities and three rainfall patterns(advanced,uniform,and delayed).The landslides caused by advanced rainfall pattern mostly occurred in the first 12 hours,but the landslides caused by delayed rainfall pattern mostly occurred in the last 12 hours.However,all the three rainfall patterns yielded landslide susceptibility zones categorized as high(1.16%),medium(8.06%),and low(90.78%).Furthermore,total precipitation with a rainfall intensity of 35 mm/h for 1 hour was less than that with a rainfall intensity of 1.775 mm/h for 24hours,but the areas with high and medium susceptibility increased by 3.1%.This study combines UAV photogrammetry and LSTM neural networks to obtain more accurate input data for the TRIGRS model,offering an effective approach for predicting rainfall-induced shallow landslides in regions lacking historical rainfall records and landslide inventories.

基于无人机倾斜摄影测量技术与SVR算法的开采沉陷监测与预计

为实现矿区开采沉陷高精度监测与预计,将无人机倾斜摄影测量技术与支持向量回归算法(Support Vector Regression Algorithm,SVR)相结合,对赤峰市六家煤矿采区沉降量进行了监测与预计,并将预计结果与GPS实测结果进行了对比。结果表明:GPS实测矿区10 d测量沉降量为0.2~15.8 mm,东西南北区平均沉降量分别为51.2、31.5、46.6、130.8 mm,北侧沉降量分别为东、西、南侧的2.55、4.15、2.81倍,矿区北侧为沉降严重区,需要进行重点监测并制定合理有效的防治措施。基于无人机倾斜摄影测量技术与SVR算法预测的矿区东西南北区累计平均沉降量分别为49.4、31.5、45.8、134.6 mm,所有测点2种测量方式所得相对误差均在5%以内,反映出所提方法预计精度较高,为实现矿区开采沉陷高精度监测与预计提供了参考。

三维激光扫描技术在历史建筑测绘中的应用——以闽清县历史建筑测绘建档项目为例

历史建筑作为城市的文脉,承载着一座城市的历史,受各种因素影响遭受不断的侵蚀甚至灭失,其保护形势越来越严峻。文章以闽清县历史建筑保护测绘为例,采用三维激光扫描技术,结合无人机倾斜摄影技术,对历史建筑真彩色三维点云模型建设进行了探索研究,为历史建筑的测绘资料建档和文物保护工作积累了宝贵的技术经验。结语对该技术进行了总结分析,认为三维激光扫描技术不仅能大幅提升工作效率和测量成果精度,还可实现历史建筑三维可视化,具有广阔的应用前景。

无人机倾斜摄影在钢结构安全监测中的应用综述

随着城市化进程的加快和建筑业的蓬勃发展,钢结构作为现代建筑的重要组成部分,其安全性日益受到人们的关注。无人机倾斜摄影技术以其高效、全面、准确的特点,为钢结构安全监测提供了一种创新手段。本研究为相关领域的研究人员和工程从业者提供了有价值的参考,有助于推动钢结构安全监测技术的创新和发展。

基于Pix4Dmapper软件的大疆Phantom4 RTK正射影像图精度分析

针对无人机正射影像图精度分析,提出一种基于Pix4Dmapper软件的大疆Phantom4 RTK正射影像图精度分析方法。该方法以大疆精灵4 RTK为例,利用Pix4Dmapper软件对其飞行的照片数据进行解算,针对同一作业区域比较了3D倾斜摄影飞行模式和2D正射飞行模式所产生的正射影像在平面精度和高程精度上的差异;分析了低空飞行模式下,采用像控点参与解算对成果精度的影响。实验结果表明,Phantom4 RTK在低空2D正射影像飞行模式下可以达到免像控生产正射影像图和地形图的要求,为无人机正射影像图精度分析提供了一种新思路。

面向智慧城市的数字孪生实景三维建模方法研究

以某市的实景三维建模项目为例,研究探讨了基于无人机倾斜摄影技术构建实景三维模型的方法。通过使用飞马V10搭载D-OP4000倾斜模块,获取项目区的影像数据作为数据源,借助Context Capture和DP-Modeler等倾斜摄影后处理软件系统,进行实景三维的构建,并按照行业现行标准对所构建的实景三维模型进行质检和评估。结果表明,构建的实景三维模型达到了所需的精准度,有效地提升了数字孪生城市数字化建设的效率,为智慧城市动态景观生态的可持续发展提供重要的基础支撑。

城市二三维基础地理信息快速更新方法研究

为了满足城市基础地理数据更新的需求,本文提出了基于无人机遥感技术的城市二三维基础地理信息快速更新方法。实例表明,该方法可实现城市正射影像、三维模型和1∶500地形图的快速更新,成果精度均满足规范要求,相比传统的全站仪数字化测图和全域无人机航拍,具有更快的生产速度和更优的生产效率,并且节省大量成本。

基于YOLOv5的轻量化无人机航拍小目标检测算法

针对无人机航拍视角下图像目标特征尺寸小且存在背景复杂、分布密集的问题,提出了一种基于YOLOv5的轻量化无人机航拍小目标检测改进算法GA-YOLO。该算法改进了Mosaic数据增强方法和网络整体结构,并增加了微小物体检测头,同时设计了轻量化的全局注意力模块和并行结构的空间通道注意力机制模块,提高了网络的全局特征提取能力和训练过程中卷积通道之间的竞争和合作关系。以4.0版本的YOLOv5s为基准,在公开无人机航拍数据集Vis Drone2019-DET上实验,结果表明,改进后的模型相较于原模型,参数量下降了48%,计算量下降了26%,而m AP@0.5提高了4.9个百分点,m AP@0.5:0.95提高了3.3个百分点,有效地提高了无人机空中视角下对密集型小目标的检测能力。

基于无人机倾斜摄影三维建模的数字露头及其在剖面实测和研究中的应用——以宁夏中卫下河沿剖面为例

传统野外剖面实测无法从整体和全局角度对剖面进行研究,实测工作受地形起伏影响较大,难以测量高危险区露头,地质学家根据实测数据所建二维露头地质模型难以在空间位置上与剖面紧密关联。论文分析了实测剖面所面临的问题,通过无人机倾斜摄影技术采集不同航高的带有坐标信息和纹理特征的露头倾斜影像,使用处理软件构建露头三维模型,具备覆盖范围广、剖面重点岩层精度高等优势,能弥补传统野外剖面实测的不足。笔者将剖面实测与无人机倾斜摄影三维建模技术相结合,利用露头三维模型辅助剖面实测和研究工作。研究表明:(1)露头三维模型具备真实三维场景和坐标信息等优势,能从任意位置和角度进行剖面研究,尤其是高坡、悬崖等危险露头区;(2)露头三维模型能从整体和全局角度进行剖面实测路线规划、标定地层界限、记录实测轨迹及重要地质观察点等信息;(3)利用露头模型重点岩层区具备毫米级分辨率图像,能清晰、直观地进行剖面岩层分层、岩性识别、厚度量算及沉积旋回分析;(4)能轻易地解决剖面实测中对高陡长剖面的岩层层面追踪的问题;(5)对地层重点分界线,可进行剖面发育情况,组间接触情况和剖面岩层层序的划分。因此,将露头三维模型应用在剖面实测和研究中,对剖面实测工作的开展及露头地质知识库的建立大有裨益。

倾斜摄影技术支持的实景三维模型制作DOM研究

数字正射影像图被广泛应用于基础测绘和国民经济建设等领域,不断完善高效制作高分辨率数字正射影像的技术是十分有必要的。本文结合生产实践,研究了倾斜摄影技术支持的实景三维模型制作DOM技术,将实景三维模型空三加密成果作为DOM制作所需的空三成果,并通过实景三维模型生成真数字正射影像快速替换、修补高大建筑物等拼接困难区域,实现对DOM的图面修复。该技术相比传统DOM生产方法,无需重复进行大数据量无人机影像空中三角测量,充分利用实景三维模型成果数据,将实景三维模型重建与DOM制作进行有效结合,实现无人机高分辨率DOM的高效制作。

基于无人机摄影测量技术的高陡边坡危岩体特征构建与分析

在高陡边坡的危岩体调查中,受限于调查人员可到达的范围,难以获取危岩体的特征参数,从而影响危岩体的稳定性判别。无人机摄影测量技术能够安全、快速、全面、精准的获取危岩体的特征信息。本文以鸡冠岭崩塌隐患为例,利用无人机摄影测量技术获取坡面高精度影像,通过提取点云数据构建三维模型,基于最小二乘法完成平面拟合获取危岩体的体积及结构面产状信息,并结合实际测量数据,采用赤平极射投影法和极限平衡法定性和定量评价危岩体的稳定性。经过分析计算,鸡冠岭崩塌四处主要危岩体的体积分别为102.86 m^(3)、355.27 m^(3)、236.60 m^(3)和454.91 m^(3),根据定性分析和定量计算,危岩体均为欠稳定状态。通过本文的实践,体现了无人机摄影测量技术在识别高位隐蔽危岩体方面的优势,对于发展基于无人机摄影测量技术定量判定危岩体的稳定性方面具有借鉴意义。

基于改进YOLOv7的航拍小目标检测算法

针对无人机航拍图像中小目标样本多、可提取特征信息少等问题,提出一种基于改进YOLOv7的无人机航拍小目标检测算法。首先,将骨干网络中低层小目标检测层融入聚合网络结构中,增加一个检测极小目标的头部;其次,将通道-空间注意力模块加入主干网络的特征提取过程中,同时引入特征融合中改进原有连接处的特征融合方式,自适应生成各层级特征图输出权重来动态优化特征图的表达能力;最后,在预测过程中引入SIoU Loss定位损失函数,提升模型检测能力及定位精度。实验结果表明,改进后的模型mAP50达到了52.6%,较基线算法YOLOv7提高了2.8个百分点,与主流的检测算法相比也取得了更高的检测精度,对于小目标检测任务具有较好的性能。

基于无人机倾斜摄影的三维绿量估算

精准、快速、高效的绿化效果评估是现代林业发展的重要要求.针对传统方法绿地覆盖率无法反映绿化空间垂直结构的缺点,提出基于切片凸包算法利用倾斜摄影点云估测三维绿量的新方法,以河南农业大学文化路校区为研究区域,通过三种方法估算不同树种及树形的三维绿量,对比不同方法的测算精度,探索最优估算方法.利用无人机进行多光谱成像和倾斜摄影成像,通过面向对象的方法在数字正射影像基础上提取林木,结合实测33个树种的冠径、冠高等信息,分别利用冠径-冠高方程法(D-H)、实景三维模型法(3D)和基于切片凸包算法的点云体积测算法(PC)进行三维绿量测算.结果表明,三种方法测算值与实测值拟合的回归方程R2分别为0.84、0.92、0.94,RMSE分别为168.85、90.74、78.46 m^(3),精度分别为62.67%、87.26%、90.19%;优势树种悬铃木三维绿量最大,龙爪槐值最小;PC法测算水杉和球形树的相对误差最小,分别为0.56%和1.27%.利用倾斜摄影点云的切片凸包算法测算三维绿量具有可行性且最精准,为筛选不同树种及树形的三维绿量估算方法的选择上提供科学依据.

倾斜摄影三维建模的环绕航摄参数优化

针对消费级无人机采用传统航带式影像采集进行倾斜摄影测量效率低以及精细度不够的问题,提出采用环绕式航摄采集像片进行倾斜摄影三维建模。采用正交试验法对环绕航摄所涉及的参数进行优化研究,创建满足1∶500精度要求的非大高差场地的实景三维模型,得到兼顾建模效率和模型精细度的最优参数组合。基于航带式航摄(五架次)与环绕航摄的对比实验结果表明,采用最优参数组合的环绕航摄倾斜摄影三维建模既能保证建模精度又能极大提高建模效率和模型精细度,可应用于非大高差场地实景建模,促进城市信息模型基础平台的建设。

岩质边坡结构面交互式识别技术与系统研发

岩质边坡中的岩体结构面调查与分析是进行边坡稳定性分析的基础工作之一。然而,传统手段获取边坡岩体结构面存在效率低、安全性差、主观性高、数字化程度低以及流程繁琐等不足。基于三维重建SFM算法,深入研究了高精度大场景露天矿边坡岩体三维实景模型重建方法,并融合高精度边坡岩体三维实景模型中的空间和纹理特征信息,构建了以Opengl图形库为基底的可视化交互系统,实现了岩质边坡高精度三维实景模型的高效采集和可视化操作。同时,将不共线三点确定一个平面的理论应用到结构面识别中,实现岩体结构的交互式精准识别。在此基础上,开发了岩质边坡结构面识别系统,并以某露天矿边坡为研究对象,结合岩体力学基本理论深度挖掘岩体结构信息解译结果,对边坡稳定性进行了详细分析。研究结果表明:该系统能够使岩质边坡的稳定性分析与灾害防控更具有及时性、高效性、准确性,具备广泛的应用前景。

无人机倾斜摄影精细化模型构建及应用

为探讨无人机倾斜摄影测量技术的发展潜力,充分发挥实景三维模型的应用价值,利用多旋翼无人机分别搭载三镜头和五镜头相机,以珠海市某化工园区和重点旅游景区为监测区域自动化生产真实场景三维模型;针对原始模型存在的空洞、悬浮物、水面破洞、道路凹凸不平等问题,本文建立了一套精细化模型构建流程,该流程对提升无人机倾斜摄影三维模型的质量和模型的后续应用发挥了重要作用。

无人机倾斜摄影在不动产测量中的应用分析

相比于传统人工测量,倾斜摄影测量作业质量高、效率高、成本低,能满足农房一体测量工作的需要。该文对无人机倾斜摄影技术进行研究,分析无人机倾斜摄影的测量原理和技术优势,并对新旧技术的应用情况进行对比,论证该技术的可行性。并从多方面阐述无人机倾斜摄影测量技术在不动产测量项目中的实践应用方法,包括像控点布设、航摄技术参数设置、航摄飞行和内业数据处理。旨在完善不动产无人机倾斜摄影测量技术体系,满足农房一体测量工作的需要。

无人机倾斜摄影技术在大比例尺地形图测绘中的应用研究

大比例尺地形图测绘由于其作业成本高、效率低、自动化程度低,是长期需要探讨解决的问题。针对这个问题,作者对现有测绘技术进行分析对比后,提出采用倾斜摄影方式进行大比例尺地形图的生产。该文首先介绍倾斜摄影测量技术,其次对倾斜摄影在地形图生产中的作业流程进行说明,然后以实际项目为例,对其中的重要技术进行详细说明,最后采用同精度中误差公式,对该文生产的地形图精度进行检测。结果表明,基于该文方案生产的地形图,其精度可以满足平地1∶500测绘精度要求,可以为大比例尺地形图生产带来参考。

基于无人机航拍配合ContextCapture和CASS3D在土方计算与施工中的应用

传统航拍成果通常缺乏与工程设计图纸的结合,将无人机航拍结合Context Capture和CASS3D应用于土方计算与施工中,使用无人机航拍可获取大范围的高分辨率影像数据,通过Context Capture软件进行图像处理和三维重建,生成精确的数字地图和三维模型。利用CASS3D数据处理性能和多样化稳定高效处理模式,结合Context Capture产出的三维模型数据,在CASS3D平台下加载和同步矢量设计图纸分析DSM(数字地表模型),进行三维数据采集、编辑、DLG成图,完成大面积土方量测量,快速生成方格网,计算土方量。通过融合自然现状与工程设计图纸,从而模拟建设与现状地物冲突及关键节点处的接驳,以提早发现工程建设过程中可能遇到的问题。相比传统测量方法,该法精度更稳定可靠,满足土方算量要求,大幅度提高施工效率。

基于无人机倾斜摄影的广西桉树冠层碳储量计量模型构建

森林碳储量计量是在全球气候变暖背景下,实现“碳达峰”和“碳中和”目标的重要技术环节之一。目前常规的森林碳储量计量方法仍然主要采用传统的林业样地调查法,存在效率低、人力物力成本高,且对森林冠层数据的测定精度不高等问题。以无人机倾斜摄影测量技术在广西桉树冠层碳储量计量中的应用为研究对象,参考林业部门和各地的相关标准,采用实验对比和数理统计方法构建基于广西桉树冠层体积(V)推算其冠层碳储量(T)的计量模型。实验验证和回归分析方法测定该模型的拟合优度R^(2)达到0.889 6。该模型可为广西桉树林碳储量的调查工作,以及其他树种的碳储量计量模型构建提供参考。