机载LiDAR技术应用于茂密植被山区地质灾害调查

doi:10.13474/j.cnki.11-2246.2021.0117

测绘通报 ›› 2021, Vol. 0 ›› Issue (4): 90-97.doi: 10.13474/j.cnki.11-2246.2021.0117

机载LiDAR技术应用于茂密植被山区地质灾害调查

孙涛¹, 徐明宇², 董秀军¹, 潘星¹

1. 成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室, 四川成都 610059;
2. 广东省佛山地质局, 广东佛山 528000

收稿日期:2020-06-18 出版日期:2021-04-25 发布日期:2021-04-30
通讯作者: 董秀军。E-mail:dongxiujun@cdut.cn
作者简介:孙涛(1996-),男,硕士生,主要从事地质灾害遥感早期识别研究。E-mail:954300036@qq.com
基金资助:
国家重点研发计划（2018YFC1505202）；四川省科学技术厅科技计划重点研发项目（2019YFS0074）

Application of airborne LiDAR technology in geological hazard investigation in mountainous area with dense vegetation

SUN Tao¹, XU Mingyu², DONG Xiujun¹, PAN Xing¹

1. State key laboratory of geological hazard prevention and environmental protection, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China;
2. Geological Bureau of Foshan, Foshan 528000, China

Received:2020-06-18 Online:2021-04-25 Published:2021-04-30

摘要/Abstract

摘要： 我国茂密植被山区地质灾害具有高位、高隐蔽性的特点，传统地质灾害排查手段在有效解决隐患的早期识别方面存在一定困难。机载雷达技术不仅可获取地面反射的三维激光点云，同时能够提供高分辨率、高精度的地形地貌二维影像。机载雷达的多次回波技术可“穿透”地面植被，通过滤波算法能够有效去除地表植被的影响，获取真地面高程数据信息，从而可获取相关区域精细准确的地面特征和坡体变形迹象及灾害体形态特征。本文将机载LiDAR技术在广东佛山西樵山公园进行应用实践，研究成果表明，机载LiDAR技术可提高茂密植被山区地质灾害隐患的早期识别能力，对进一步提高综合防灾减灾能力作用显著。

关键词: 茂密植被, 山区, 机载LiDAR, 地质灾害调查

Abstract: The geological hazards in densely vegetated mountainous areas of China are characterized by high position and high concealment. But the traditional methods of geological hazard investigation can not effectively solve the problem of early identification of hidden hazards. The airborne radar can obtain 3D laser point cloud with ground reflection intensity, which can not only provide high resolution and high precision two-dimensional image of topography, but also can "penetrate" the ground vegetation with multi-echo technology. The filtering algorithm can effectively remove the influence of the vegetation on the ground surface and obtain the true ground elevation data, so that the features of various terrain features and the signs of slope deformation in the relevant areas can be seen clearly. And the fine and accurate morphological features of the disaster body can be obtained. In this paper, the application of airborne LiDAR technology in Qiaoshan Park, Foshan City, Guangdong Province, has been studied. The results show that airborne LiDAR technology can improve the early identification ability of geological hazards in densely vegetated mountainous areas, which is helpful to improve the ability of comprehensive disaster prevention and reduction.

Key words: dense vegetation, mountainous area, airborne LiDAR, geological hazard investigation

中图分类号:

孙涛, 徐明宇, 董秀军, 潘星. 机载LiDAR技术应用于茂密植被山区地质灾害调查[J]. 测绘通报, 2021, 0(4): 90-97.

SUN Tao, XU Mingyu, DONG Xiujun, PAN Xing. Application of airborne LiDAR technology in geological hazard investigation in mountainous area with dense vegetation[J]. Bulletin of Surveying and Mapping, 2021, 0(4): 90-97.

参考文献

[1] 张小红.机载激光雷达测量技术理论与方法[M]. 武汉:武汉大学出版社,2007:16-32.
[2] 孙鑫喆,唐声权.光学遥感技术的发展及其在活动构造研究中的应用[J].地震地质,2016,38(1):211-220.
[3] 韩娜娜,单新建,宋小刚.高空间分辨率数字高程模型测量技术及其在活断层研究中的应用[J].地震学报,2017, 39(3):436-450.
[4] AXELSSON P. Processing of laser scanner data-algorithms and applications[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing,1999,54(2-3):138-147.
[5] SAMBERG A, HYYPP J M, RUPPERT G S, et al. Evalua-tion of laser scanner data in forest areas[C]//Proceedings of SPIE 3707, Laser Radar Technology and Applications Ⅳ. Orlando, FL, United States:SPIE, 1999.
[6] MEZAAL M R, PRADHAN B. An improved algorithm for identifying shallow and deep-seated landslides in dense tropical forest from airborne laser scanning data[J]. CATENA, 2018, 167:147-159.
[7] POURGHASEMI H R, RAHMATI O. Prediction of the landslide susceptibility:which algorithm,which precision[J]. CATENA, 2018, 162:177-192.
[8] 康帅,张景发,崔效峰,等.基于高精度地基LiDAR技术的活动断层错断地貌研究——以冷龙岭活动断裂带为例[J].地震,2017,37(3):61-71.
[9] 陈涛,张培震,刘静,等.机载激光雷达技术与海原断裂带的精细地貌定量化研究[J].科学通报,2014,59(14):1293-1304.
[10] 李显巨.基于新型遥感数据的典型地质环境信息智能识别[D]. 北京:中国地质大学, 2016.
[11] 佘金星,程多祥,刘飞,等.机载激光雷达技术在地质灾害调查中的应用——以四川九寨沟7.0级地震为例[J]. 中国地震,2018, 34(3):435-444.
[12] 董秀军,许强,佘金星,等.九寨沟核心景区多源遥感数据地质灾害解译初探[J].武汉大学学报(信息科学版),2020,45(3):432-441.
[13] 许强,董秀军,李为乐.基于天-空-地一体化的重大地质灾害隐患早期识别与监测预警[J].武汉大学学报(信息科学版), 2019,44(7):957-966.
[14] 姜奕婷.浅谈基于LiDAR数据进行DEM生产过程中若干问题的解决方法[J]. 测绘与空间地理信息,2019, 42(9):173-175.
[15] 王鑫,潘华志,罗胜,等.机载激光雷达测深技术研究与进展[J]. 海洋测绘, 2019, 39(5):78-82.
[16] 刘宇平,梁虹,陈菲菲.高精度机载LiDAR在小江活动构造和地质灾害研究中的应用[J].地质力学学报,2016,22(3):747-759.
[17] 张勤,黄观文,杨成生.地质灾害监测预警中的精密空间对地观测技术[J].测绘学报,2017,46(10):1300-1307.
[18] 韩娜娜,单新建,宋小刚.高空间分辨率数字高程模型测量技术及其在活断层研究中的应用[J].地震学报,2017, 39(3):436-450.

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Application of airborne LiDAR technology in geological hazard investigation in mountainous area with dense vegetation

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[1]	高智梅, 王竞雪, 沈昭宇. 机载LiDAR建筑物点云渐进提取算法[J]. 测绘通报, 2021, 0(8): 7-13,36.
[2]	高莎, 袁希平, 甘淑, 杨亚复, 李霞. 面向复杂山地的机载LiDAR与无人机影像融合应用[J]. 测绘通报, 2021, 0(7): 65-69.
[3]	何敏, 熊先才, 李晓俊, 赵龙. 倾斜摄影技术在丘陵山区大比例尺测图中的应用[J]. 测绘通报, 2021, 0(2): 93-97,107.
[4]	许浩, 程亮, 伍阳. 利用层间连接和平滑策略重建屋顶三维模型[J]. 测绘通报, 2020, 0(6): 104-110.
[5]	薛源, 李丹, 吴保生, 傅旭东. 利用国产GF-1卫星数据实现山区细小河流河宽的自动提取[J]. 测绘通报, 2020, 0(3): 12-16.
[6]	孙俊英, 刘吉, 陈忠超, 蔡忠亮, 闫从政. 驱动山区农业产业遥感监测的GMG协同系统建设与应用[J]. 测绘通报, 2020, 0(11): 124-127.
[7]	李永杰, 孙中昶, 韦立登, 高建, 杨红磊. 利用机载双天线毫米波InSAR生成四川高山区DOM及DSM[J]. 测绘通报, 2020, 0(10): 31-37.
[8]	郭春海, 张英明, 丁忠明. 无人机机载LiDAR在沿海滩涂大比例尺地形测绘中的应用[J]. 测绘通报, 2019, 0(9): 155-158.
[9]	文学东, 李俊峰, 林昀. 机载LiDAR在高精度滩涂DEM制作中的关键技术分析[J]. 测绘通报, 2019, 0(6): 92-95.
[10]	王志明, 李锁乐. 机载LiDAR技术支持下的荒漠地区1:10 000地形图测绘与研究——以内蒙古阿拉善地区为例[J]. 测绘通报, 2019, 0(4): 91-95.
[11]	杨辉山, 雷丽珍. 机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设关键技术探讨[J]. 测绘通报, 2019, 0(3): 124-127.
[12]	贺成成, 何伟, 张伦宁, 杜雁欣, 魏于唐. 机载LiDAR技术在公路建设中的应用——以喀喇昆仑公路为例[J]. 测绘通报, 2018, 0(8): 160-163.
[13]	陈向阳, 向云飞. 利用LMedS算法提取规则建筑物顶部面片[J]. 测绘通报, 2018, 0(4): 121-124.
[14]	毛卫华, 秦爽, 付挺芳, 祝彦敏. LiDAR数据滤波中基于切片的断裂线优化方法[J]. 测绘通报, 2017, 0(9): 75-77,82.
[15]	杨青山, 汤学才, 范彬彬, 许正鹏. 轻型机载LiDAR在农村宅基地房屋测量中的应用[J]. 测绘通报, 2017, 0(9): 88-91,109.