基于三维有限元的凤亭河水库坝坡稳定性分析

本文针对凤亭河水库坝坡存在的稳定性安全隐患,将数值分析法和刚体极限平衡法相结合,确定坝体可能的滑裂面位置,并对加固后的坝坡进行稳定性计算,结果表明,坝坡抗滑稳定安全系数符合规范要求。该方法可有效减小最危险滑裂面的搜索工作量,提高计算效率,可为类似工程提供借鉴。

凤亭河水库黏土心墙坝库水位变动渗流特性分析

为研究库水位变动情况下凤亭河水库黏土心墙坝的渗透稳定性规律,根据非饱和渗流原理,利用Geostudio软件进行了数值模拟,得到了不同工况下坝体内部的浸润线变化情况、渗漏量以及上下游坝坡的稳定性规律,并对工程的防渗墙长度进行了优化。结果表明:库水位水平越低,浸润线也越低;库水位骤降时,心墙处的浸润线有一个“延缓下降”的效应;库水位水平越高,渗漏量越大,防渗墙深度越深,相同情况下的渗漏量越小;库水位水平越低,上游坝坡安全系数越低,而下游坝坡安全系数越高,防渗墙深度对下游坝坡安全系数大小的敏感性要大于上游坝坡;库水位骤降时,上游坝坡安全系数先减小、后增大,最后保持不变,而下游坝坡安全系数持续增大;根据凤亭河水库黏土心墙坝渗透稳定性计算结果,建议凤亭河水库黏土心墙坝防渗墙深度取为50m。

机载激光雷达单木识别研究进展

随着激光雷达的发展,基于机载激光雷达提取单木及林分参数是目前的研究热点之一。准确的单木识别是后续林木参数提取的重要基础。机载激光雷达单木识别方法可以分为基于冠层高度模型(CHM)的单木识别法和基于点云分布的单木识别法两类。基于CHM的单木识别方法通过CHM分割确定树冠边界或通过局部最大值识别树冠顶点并且进行区域生长或图像分割。基于点云分布的单木识别法在三维空间上采用区域生长或聚类算法识别树冠。分析不同方法在单木识别中的优缺点,对比不同单木识别法对单木识别精度、欠分割误差、过分割误差的影响。分析数据类型、点云密度、季节和林木生长状况等多个影响识别精度的因素,分析可得全波形数据优于离散回波识别精度,点云数据密度10pt/m2即可满足单木识别要求,冬季识别精度优于夏季识别精度。探讨机载激光雷达数据的局限性及其在单木识别中的缺陷,从数据获取时间、获取方式及类型、数据组织管理、多源数据融合、多种识别算法综合应用、机器学习增加训练集寻找最优模型等方面展望了未来单木识别的发展方向,拓宽我国森林资源调查及相关领域的研究思路。