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利用三维激光扫描仪获取铁路边坡形变数据,并对点云数据进行体素化处理,利用种子生长法对体素化后的数据进行分类,并拟合其空间参数;通过观测点云数据与目标数据分类结果拟合平面之间的距离,确定边坡形变的具体值;利用扩展卡尔曼滤波对多期数据进行统计分析,得到边坡形变的速率与加速率,预测边坡形变。
基于三维激光扫描仪的边坡形变监测研究
【摘 要】
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利用三维激光扫描仪获取铁路边坡形变数据,并对点云数据进行体素化处理,利用种子生长法对体素化后的数据进行分类,并拟合其空间参数;通过观测点云数据与目标数据分类结果拟合平面之间的距离,确定边坡形变的具体值;利用扩展卡尔曼滤波对多期数据进行统计分析,得到边坡形变的速率与加速率,预测边坡形变。
【机 构】
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中国地震局第一监测中心,中国地质大学（北京）土地科学技术学院
【出 处】
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大地测量与地球动力学
【发表日期】
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2019年05期
【基金项目】
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中国地震局地震行业科研专项(201508009),中国地震局第一监测中心科技创新主任基金(FMC2018006)
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