基于机载LiDAR-DEM多特征信息融合增强的滑坡裂缝识别

摘要

数字高程模型(digital elevation model, DEM)可用于表达滑坡裂缝凹陷地形特征及高程变化，基于DEM能够对滑坡裂缝进行识别。然而，单一的DEM地形地貌数据难以精确表达滑坡裂缝复杂的地形特征。文中提出了一种基于机载激光雷达(light detection and ranging, LiDAR)DEM多特征地形地貌数据融合增强的滑坡裂缝识别方法。首先，通过无人机挂载LiDAR传感器采集获取裂缝的点云数据，并构建LiDAR-DEM,基于DEM生成4种多特征地形地貌数据，包括山体阴影、坡度、正开度和天空视域因子。其次，利用考古地形可视化(visualization for archaeological topography, VAT)方法对DEM多特征地形地貌数据进行融合增强处理，得到DEM多特征融合增强图像。然后，基于大津法(Otsu’s method, OTSU)算法进行滑坡裂缝识别。最后，采用连通域分析和数学形态学闭运算对识别出来的滑坡裂缝进行优化，得到完整准确的滑坡裂缝。以云南省禄劝县的烂泥沟滑坡裂缝为研究区，采用精确率、召回率、F1分数指标对识别结果进行精度验证。最终精确率为0.85,召回率为0.90,F1分数为0.87。研究结果表明，文中方法的滑坡裂缝识别效果较好，能够得到完整的滑坡裂缝，可为滑坡裂缝识别提供一定的参考。

关键词

机载激光雷达 / 数字高程模型 / 多特征图像融合 / VAT / 滑坡裂缝识别