本文關(guān)鍵詞：地面三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的滑坡變形分析與預(yù)測研究　出處：《昆明理工大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：滑坡是一種結(jié)構(gòu)復(fù)雜、不確定因素很強(qiáng)的自然災(zāi)害體,非接觸式的地面三維激光掃描技術(shù)(TLS)能快速獲取高精度、高密度的點(diǎn)云監(jiān)測數(shù)據(jù),對滑坡體的整體變形進(jìn)行科學(xué)分析和合理預(yù)測。論文對TLS進(jìn)行詳細(xì)分類,對其應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行概括論述;對地面三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理流程進(jìn)行詳細(xì)的理論研究;采用魯?shù)榈卣馂?zāi)區(qū)珍珠泉滑坡點(diǎn)云數(shù)據(jù),利用Goemagic Studio 12進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、建模,對兩期滑坡模型進(jìn)行3D比較;利用Geomagic Qualify 12對滑坡山體兩期局部區(qū)域的表面模型進(jìn)行3D偏差分析,對三維位移變形分量建"變形量-顏色"偏差分布圖,并提取特征點(diǎn)、斷面線進(jìn)行變形位移對比分析。用Sufer 7對原始點(diǎn)云進(jìn)行規(guī)則格網(wǎng)差分比較和等高線重合度分析;用Cloud Compare對兩期點(diǎn)云實(shí)現(xiàn)ICP配準(zhǔn)和局部匹配,進(jìn)行Haosdorff Distance比較;利用PolyWorks中的IMInspect模塊分別對兩期點(diǎn)云做體積計(jì)算并比較體積變化等;得出了滑坡表面整體變形不明顯,滑坡體穩(wěn)定的結(jié)論。最后利用GM(1,1)灰色模型和GM-BP灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對滑坡區(qū)域的GNSS監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行變形預(yù)測,通過實(shí)際變形量和預(yù)測變形量的對比分析,得出GM(1,1)灰色模型對滑坡變形預(yù)測效果較好,GM-BP灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對滑坡變形預(yù)測精度更高的結(jié)論。
[Abstract]:Landslide is a natural disaster with complex structure and uncertain factors. Non-contact ground 3D laser scanning technology (TLS) can quickly acquire high-accuracy and high-density point cloud monitoring data, and make scientific analysis and reasonable prediction for the whole deformation of landslide. The detailed classification of TLS, the fields of its application are summarized; a detailed theoretical investigation on the process of 3D laser point cloud data; the Ludian earthquake stricken areas Zhenzhuquan landslide point cloud data, using Goemagic Studio 12 data processing, modeling, model of two landslide 3D compared to 3D; deviation analysis the surface model by using Geomagic Qualify 12 to two landslides in local area, the three-dimensional displacement component construction deformation - color deviation distribution map, and extract the feature points and section line analysis of displacement and deformation contrast. For regular differential comparison and contour coincidence analysis using Sufer 7 to the original point cloud; matching of two point cloud registration and local implementation of ICP Cloud Compare, Haosdorff Distance; using IMInspect module in PolyWorks of two point cloud volume do calculate and compare the volume change; the surface deformation of the whole landslide obviously, the stability of the landslide body conclusion. Finally, the use of GM (1,1) GNSS monitoring data of grey model and grey GM-BP neural network model of the area of the landslide deformation prediction, by comparing the actual deformation and deformation prediction analysis, obtains the GM (1,1) grey forecasting model is better for landslide deformation, more precise conclusion GM-BP grey neural network model to landslide deformation forecast.
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：P225.2;P642.22

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