基于LiDAR的边坡危岩体智能识别方法研究OA

本文针对复杂地形下危岩体识别存在的精度与效率欠佳问题,研发了基于Li DAR的边坡危岩体智能识别方法,并构建了将机载Li DAR、无人机倾斜摄影及地面激光扫描相融合的多源数据获取体系,可生成无植被干扰的高精度坡面模型。运用多尺度几何剖析与空间特征萃取,搭配随机森林分类手段,对危岩体空间位置、边界外形及风险级别进行自动识别。在可视化平台人机交互阶段,专家能够对自动产出结果进行修正和补充,对模型参数进行优化,使识别准确率从91.3%跃升至94.8%,为边坡地质灾害防控提供了高效、精准的技术支持。