摘 要：【目的】地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)對(duì)防災(zāi)減災(zāi)服務(wù)、路網(wǎng)規(guī)劃、城鎮(zhèn)建設(shè)具有重要意義，需對(duì)其進(jìn)行研究。【方法】以地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)的G316國(guó)道南平至閩清段交通干線作為示范區(qū)，采用機(jī)載激光雷達(dá)、無(wú)人機(jī)低空攝影測(cè)量等先進(jìn)技術(shù)手段，采集并處理示范區(qū)地質(zhì)災(zāi)害體高分辨率正射影像，并建立數(shù)字高程模型，聯(lián)合多元遙感信息，解譯地質(zhì)災(zāi)害體空間形態(tài)特征。【結(jié)果】建立了數(shù)字三維可視的滑坡、崩塌等地質(zhì)災(zāi)害基礎(chǔ)信息?！窘Y(jié)論】可為今后周期性巡查、評(píng)價(jià)、監(jiān)測(cè)地質(zhì)災(zāi)害及快速應(yīng)急、安全排險(xiǎn)突發(fā)性地質(zhì)災(zāi)害等提供服務(wù)。

關(guān)鍵詞：快速應(yīng)急；地質(zhì)災(zāi)害；LiDAR；無(wú)人機(jī)；遙感

中圖分類號(hào)：P694? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ?文章編號(hào)：1003-5168（2024）07-0102-05

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.07.020

Research on Serious Geological Disaster Rapid Emergency Response of Fujian Province

CHEN Guangjian

（Fujian Geologic Surveying and Mapping Institute， Fuzhou 350011，China）

Abstract： [Purposes] Geological disaster monitoring research is of great significance to disaster prevention and mitigation services， road network planning， urban construction and other decisions， so it needs to be studied. [Methods] Taking the traffic trunk line from Nanping to Minqing section of G316 national highway with frequent geological disasters as the demonstration area， advanced technical means such as airborne radar and low-altitude photogrammetry were used to collect and process high-resolution orthoimages and digital elevation models of geological disaster bodies in the demonstration area， and combined with multivariate remote sensing information， the spatial morphological characteristics of geological disaster bodies were interpreted. [Findings] The digital three-dimensional visual basic information of geological disasters such as landslide and collapse was established. [Conclusions] The study can provide services for future periodic inspection， evaluation， monitoring， rapid emergency response and safety risk elimination of sudden geological disasters.

Keywords： rapid emergency response; geological disasters; LiDAR; UAV; remote sensing

0 引言

地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生時(shí)，災(zāi)害現(xiàn)場(chǎng)第一手調(diào)查數(shù)據(jù)是救援工作最重要的資料。及時(shí)開(kāi)展災(zāi)害發(fā)生情況、影響范圍，受困人員、交通情況與潛在次生災(zāi)害的調(diào)查能夠?yàn)楦咝Ь仍峁┘夹g(shù)支持。但地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生后，專業(yè)人員現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查承受次生災(zāi)害影響，常規(guī)調(diào)查速度慢、精度低，限制了地質(zhì)災(zāi)害救援對(duì)時(shí)效的高要求［1］。福建省較高的植被覆蓋度和山體陰影對(duì)地災(zāi)識(shí)別影響較大。光學(xué)遙感滑坡識(shí)別技術(shù)和干涉雷達(dá)測(cè)量技術(shù)難以消除植被和山體陰影的影響，無(wú)法獲取裸露地表的真實(shí)地形信息，嚴(yán)重制約了該技術(shù)在此地區(qū)的地災(zāi)識(shí)別應(yīng)用［2］。而激光雷達(dá)具有一定的植被穿透能力，經(jīng)多次回波獲取的信息可以精確測(cè)量復(fù)雜地質(zhì)背景區(qū)，獲取更多的地形微、地貌參數(shù)、消除植被和山體陰影后的裸地表信息，這些信息對(duì)地災(zāi)研究具有重要意義［3］。無(wú)人機(jī)遙感可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸，地面同步進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，在短時(shí)間內(nèi)獲取精確遙感圖件。張小青［4］利用無(wú)人機(jī)載雷達(dá)和無(wú)人機(jī)傾斜攝影技術(shù)可為地質(zhì)災(zāi)害識(shí)別和分析提供更加翔實(shí)的、準(zhǔn)確可靠的災(zāi)害特征數(shù)據(jù)。孫濤等［5］利用機(jī)載雷達(dá)技術(shù)獲取了廣東佛山西樵山公園內(nèi)精細(xì)準(zhǔn)確的地面特征和坡體變形跡象及災(zāi)害體形態(tài)特征。

本研究應(yīng)用快速低空無(wú)人機(jī)遙感、機(jī)載激光雷達(dá)（LiDAR）等技術(shù)，以地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)的G316國(guó)道南平至閩清段交通干線作為研究區(qū)，形成了一套適用于福建省交通干線地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)的技術(shù)體系方法，以期為今后周期性巡查、評(píng)價(jià)、監(jiān)測(cè)地質(zhì)災(zāi)害及快速應(yīng)急、安全排險(xiǎn)突發(fā)性地質(zhì)災(zāi)害等提供服務(wù)。

1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)為地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)的G316國(guó)道南平至閩清段的交通干線，位于東經(jīng)118°08′至118°23′，北緯26°26′至26°37′之間，閩江一級(jí)流域的西南側(cè)。該區(qū)域主要由丘陵和山地組成，地貌特點(diǎn)是風(fēng)化剝蝕丘陵，水系豐富，地表風(fēng)化程度較高，浮土層較厚，但巖石露頭較少，第四系堆積物分散而厚度不大，工程地質(zhì)條件屬于中等水平。降雨是影響山坡穩(wěn)定性和引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的主要外部因素［6］。降雨時(shí)，大量地表水滲入土壤，增加了土壤的重量，提高了滑坡發(fā)生的可能性，同時(shí)改變了土壤的力學(xué)特性，降低了土壤的抗滑能力，容易導(dǎo)致滑坡事件的發(fā)生。該區(qū)域已知的主要地質(zhì)災(zāi)害點(diǎn)有27處，以中小型災(zāi)害為主，災(zāi)害類型為滑坡和崩塌。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

為獲取地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生時(shí)的無(wú)人機(jī)影像，本研究采用了中遙IRSA Ⅱ型無(wú)人機(jī)，該無(wú)人機(jī)搭載了NIKON D800相機(jī)和機(jī)載ALS70-HP系統(tǒng)激光掃描儀，進(jìn)行了1：2 000成圖精度的航攝應(yīng)急試驗(yàn)。在試驗(yàn)中，將飛行相對(duì)航高控制在1 500 m，相機(jī)焦距為35.918 mm，像素分辨率為4.88 μm。共進(jìn)行了3次飛行，覆蓋了研究區(qū)的17條航線，總共獲得了3 879張航片，涵蓋面積達(dá)105 km2。航向重疊度和旁向重疊度分別為70%和40%，確保每張航片的清晰度和重疊度滿足要求。此外，還收集了激光測(cè)量探測(cè)數(shù)據(jù)，共包含了約2.94億個(gè)點(diǎn)云，數(shù)據(jù)總量為7.697 GB。

2 研究方法

2.1 LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)快速處理方法

LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的處理流程如圖1所示，包括以下詳細(xì)步驟。

①三維坐標(biāo)計(jì)算：通過(guò)結(jié)合GPS和慣性測(cè)量系統(tǒng)的觀測(cè)數(shù)據(jù)，計(jì)算每個(gè)點(diǎn)云的精確三維坐標(biāo)。

②粗差點(diǎn)去除：為獲得干凈的LiDAR數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計(jì)閾值或經(jīng)驗(yàn)閾值的方法來(lái)檢測(cè)和消除系統(tǒng)誤差和粗差點(diǎn)。這有助于去除異常的高程點(diǎn)或低程點(diǎn)，確保數(shù)據(jù)的可信度。

③地面點(diǎn)提?。旱刭|(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵是準(zhǔn)確提取地面點(diǎn)，以建立數(shù)字地面模型（DEM）。采用先進(jìn)的技術(shù)，如“漸進(jìn)加密濾波方法”［7］，結(jié)合趨勢(shì)面擬合、高程統(tǒng)計(jì)、地形坡度和MeanShift等方法，提取出地面點(diǎn)。此外，還采用了“Blow surface法”填補(bǔ)任何遺漏的近地表點(diǎn)。

④植被分類：為更好地了解地質(zhì)災(zāi)害區(qū)域的植被狀況，使用分割濾波分類法，根據(jù)植被的高度范圍將點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類為低、中、高植被。這有助于地質(zhì)災(zāi)害的監(jiān)測(cè)和評(píng)估。

⑤建筑物提?。翰捎脭?shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波分類法［8］，對(duì)LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以準(zhǔn)確提取建筑物信息。這有助于了解潛在的危險(xiǎn)因素和影響范圍。

⑥數(shù)字地面模型生成：使用Kriging插值方法，基于已提取的地面點(diǎn)，生成高質(zhì)量的數(shù)字地面模型（DEM）。模型可滿足地質(zhì)災(zāi)害分析和監(jiān)測(cè)需要。

2.2 無(wú)人機(jī)影像無(wú)控快速處理方法

本研究采用INPHO航測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行了無(wú)人機(jī)影像的快速處理。處理流程包括。①POS參數(shù)自動(dòng)劃分航帶。通過(guò)自動(dòng)劃分航帶，能夠更有效地組織影像數(shù)據(jù)。②自動(dòng)內(nèi)定向。通過(guò)添加相機(jī)文件，自動(dòng)進(jìn)行內(nèi)定向，以提高影像數(shù)據(jù)的精確性。③自動(dòng)匹配連接點(diǎn)和區(qū)域網(wǎng)平差解算。采用自動(dòng)匹配技術(shù)，連接各影像中的點(diǎn)，并進(jìn)行區(qū)域網(wǎng)平差解算，以確保數(shù)據(jù)的精度。④DTM生成。通過(guò)DTM數(shù)據(jù)，生成了數(shù)字正射影像模型（DOM），以獲取地表信息。⑤自動(dòng)勻光勻色和DOM拼接。自動(dòng)進(jìn)行圖像勻光和勻色處理，并拼接DOM數(shù)據(jù)，以生成直觀的地圖。

2.3 地質(zhì)災(zāi)害快速識(shí)別方法

對(duì)獲取的無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)與以往未發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害前的最新DOM數(shù)據(jù)，采用計(jì)算機(jī)自動(dòng)快速發(fā)現(xiàn)技術(shù)（如波段替換法、光譜特征變異法等）進(jìn)行識(shí)別，在發(fā)現(xiàn)變化區(qū)域的基礎(chǔ)上，疊加LiDAR-DEM，構(gòu)建三維模型，并根據(jù)環(huán)境地質(zhì)、地災(zāi)體遙感解譯標(biāo)志，微地形地貌的變化（如坡度變化、橫向裂隙溝、縱向裂隙溝、堆積體及前緣凸起的鼓丘等）、地災(zāi)體覆蓋物上地物的變化（如植被生長(zhǎng)情況變化）、地災(zāi)體周邊情況的變化（如水文變化、摧毀道路、村莊、堵塞河流引發(fā)洪水）等情況進(jìn)行分析，快速準(zhǔn)確勾繪出地質(zhì)災(zāi)害體，直接避免地災(zāi)體邊界描繪精度不準(zhǔn)確、地災(zāi)體類型判別錯(cuò)誤、小地災(zāi)體及因混合像元和陰影影響出現(xiàn)的偽地災(zāi)體等。

2.3.1 快速發(fā)現(xiàn)技術(shù)。在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)中，本研究采用了兩種有效的計(jì)算機(jī)自動(dòng)快速發(fā)現(xiàn)技術(shù)：一是波段替換法。該方法利用多光譜影像，將災(zāi)害發(fā)生前的紅色或綠色波段用災(zāi)害發(fā)生后的全色波段進(jìn)行替換。如果地物發(fā)生了變化，替換后的影像會(huì)在紅色或綠色通道中顯示潛在的地質(zhì)災(zāi)害區(qū)域，而如果沒(méi)有顯示，說(shuō)明該區(qū)域沒(méi)有發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害。二是光譜特征變異法。該方法既能夠?qū)?lái)自不同傳感器的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，又能夠?qū)?zāi)害發(fā)生前后的影像波段進(jìn)行融合。如果地物發(fā)生了變化，相應(yīng)區(qū)域的光譜特征將發(fā)生變異，與周圍地物的光譜不再協(xié)調(diào)。這種變異的特殊影像特征能快速識(shí)別發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害的區(qū)域。

這兩種方法操作簡(jiǎn)單且具有明顯的物理意義，特別適用于快速發(fā)現(xiàn)疑似地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生區(qū)域，大幅縮小進(jìn)一步調(diào)查的范圍，是地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)的有力工具，能夠在應(yīng)急情況下提供及時(shí)的決策支持。

2.3.2 地質(zhì)災(zāi)害遙感影像特征。在地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)中，根據(jù)以下特征來(lái)識(shí)別滑坡和崩塌（如圖2所示）?；略谟跋裆贤ǔ＞哂忻黠@的周界和后壁特征。它的周界形狀一般呈簸箕形或舌形，新發(fā)生的滑坡通常植被覆蓋度較低，周圍地貌多為陡立的圍椅狀［9］。崩塌時(shí)常伴隨著較大塊體的坍塌，同時(shí)也伴有小塊碎石的掉落。因此，在影像上，崩塌下方的地貌通常會(huì)表現(xiàn)為陡峭的陡坡，有時(shí)還會(huì)出現(xiàn)粗糙感或呈花斑狀的錐形紋理。這些特征可以用來(lái)識(shí)別崩塌地質(zhì)災(zāi)害。

2.3.3 多途徑識(shí)別地質(zhì)災(zāi)害體。在迅速發(fā)現(xiàn)疑似地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生區(qū)域后，本研究通過(guò)多途徑綜合識(shí)別分析地質(zhì)災(zāi)害體，包括了地災(zāi)體遙感解譯標(biāo)識(shí)、環(huán)境地質(zhì)、地災(zāi)體覆蓋物上的地物變化，微地形地貌，以及地質(zhì)災(zāi)害外圍情況等因素。

2.4 建立福建交通干線地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)技術(shù)體系

本研究提出了一套適用于福建省交通干線地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)流程，旨在提高地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)的效率和準(zhǔn)確性，為災(zāi)害管理和預(yù)防提供有力支持。其主要步驟如下。

①整合歷史檔案本底庫(kù)：將現(xiàn)有地質(zhì)環(huán)境和地質(zhì)災(zāi)害信息整合到一個(gè)檔案庫(kù)中，包括地形圖、地質(zhì)圖、地質(zhì)圖空間數(shù)據(jù)、環(huán)境地質(zhì)數(shù)據(jù)（如區(qū)域氣象、水文、地貌、地震、地層、構(gòu)造地質(zhì)等）、地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查數(shù)據(jù)、歷年來(lái)汛期重大地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)、地質(zhì)災(zāi)害群測(cè)群防數(shù)據(jù)以及最新的遙感影像。

②災(zāi)前研究：收集米級(jí)至分米級(jí)的遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)，用于地災(zāi)研究。

③雨季和臺(tái)風(fēng)季節(jié)值守巡查：派遣地災(zāi)人員進(jìn)行定期巡查，及時(shí)報(bào)告情況。

④地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生后的多途徑響應(yīng)：根據(jù)需要，采用不同的方法快速獲取影像信息。這包括與衛(wèi)星影像提供商建立合作，無(wú)人機(jī)低空航拍解決方案，以及機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)。本研究將重點(diǎn)關(guān)注后兩種方法。

⑤低空無(wú)人機(jī)圖片快速生產(chǎn)：利用低空無(wú)人機(jī)拍攝的圖片，進(jìn)行快速生產(chǎn)，以應(yīng)對(duì)地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急情況。

⑥機(jī)載激光雷達(dá)探測(cè)和高精度DEM生成：使用機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)獲取地質(zhì)信息，同時(shí)生成高精度的數(shù)字高程模型（DEM）。

⑦地質(zhì)災(zāi)害體信息提取：應(yīng)用技術(shù)方法，利用航拍影像和LiDAR數(shù)據(jù)，重建三維地形，通過(guò)光譜特征和地質(zhì)災(zāi)害體遙感解譯標(biāo)志，快速勾繪出地質(zhì)災(zāi)害體。

⑧分析研判：對(duì)地質(zhì)災(zāi)害體的規(guī)模、分布、破壞類型以及危害狀況進(jìn)行分析和評(píng)估。

⑨成果提供應(yīng)急使用：將分析成果快速提供給應(yīng)急救災(zāi)工作，為監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)提供背景資料。

⑩更新歷史檔案本底庫(kù)：及時(shí)更新歷史檔案本底庫(kù)，以反映最新的地質(zhì)災(zāi)害信息和研究成果。

3 結(jié)果與分析

3.1 LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理精度分析

本研究方法實(shí)現(xiàn)了較高的高程精度，平地和丘陵地區(qū)整體中誤差為0.64 m，山地和高山地區(qū)整體中誤差為1.7 m，滿足1：2 000數(shù)字高程模型精度指標(biāo)“平地：0.75 m、丘陵地：1.05 m、山地：2.25 m、高山地：3 m”的要求。研究區(qū)LiDAR數(shù)字高程模型三維暈渲如圖3所示。

3.2 無(wú)人機(jī)影像無(wú)控快速處理精度分析

本研究方法實(shí)現(xiàn)了較高的平面精度，基于與控制資料同源1∶2 000地形圖，采集同名點(diǎn)作為檢查點(diǎn)，在ArcGIS軟件平臺(tái)下對(duì)DOM精度進(jìn)行檢查。抽查圖幅18幅（占70%），檢查點(diǎn)共計(jì)55個(gè)，統(tǒng)計(jì)誤差為0.736 0 m，符合規(guī)范要求。

3.3 地質(zhì)災(zāi)害體識(shí)別結(jié)果及精度驗(yàn)證

依據(jù)本研究方法識(shí)別的地災(zāi)體，經(jīng)實(shí)地驗(yàn)證，確定了示范區(qū)各類主要地質(zhì)災(zāi)害共計(jì)274處，主要以土質(zhì)類滑坡、崩塌為主。在外業(yè)過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)誤判地災(zāi)體2處，補(bǔ)充小地災(zāi)體34處，內(nèi)業(yè)解譯準(zhǔn)確度達(dá)87.6%。將解譯的地災(zāi)體與已知的27個(gè)地災(zāi)點(diǎn)相比對(duì)，基本吻合。誤判的2處地災(zāi)體是由于礦山開(kāi)采過(guò)程中產(chǎn)生的固體廢棄物堆放，光譜信息與地災(zāi)較為類似。未解譯出的34處地災(zāi)體，面積較小，且危害性不大。

3.4 地質(zhì)災(zāi)害體識(shí)別典型分析

本研究采用多途徑識(shí)別地質(zhì)災(zāi)害體，以水南街道辦嶺炳洋村北湖自然村周邊的一個(gè)典型滑坡為例（如圖4所示），通過(guò)遙感影像分析，得出以下結(jié)論：該滑坡的平面形態(tài)呈現(xiàn)出舌形特征，屬于土質(zhì)滑坡，具備明顯的滑坡體邊界，表面存在裂縫，呈現(xiàn)典型的滑坡特征。通過(guò)植被分析，可以看出原有的植被類型和覆蓋情況遭受了破壞，導(dǎo)致滑坡后區(qū)域的植被多為裸土、草地、灌木或新種植的樹(shù)苗。通過(guò)三維形態(tài)分析，可以準(zhǔn)確地確定滑移帶、主要滑動(dòng)方向等信息，并初步估算滑坡的規(guī)模約為 5 026 m3。此外該滑坡對(duì)農(nóng)田和2戶居民等造成潛在威脅。經(jīng)過(guò)實(shí)地驗(yàn)證，確認(rèn)這是由于暴雨導(dǎo)致土體重量增加、下滑力增強(qiáng)而觸發(fā)的淺層、小型土質(zhì)滑坡，威脅程度屬于一般范疇。

4 結(jié)論

本研究收集了研究區(qū)交通干線已有遙感與航測(cè)資料，采用機(jī)載雷達(dá)（LiDAR）、低空攝影測(cè)量（無(wú)人機(jī)）等先進(jìn)技術(shù)手段，采集示范區(qū)交通干線地質(zhì)災(zāi)害體高分辨率正射影像，建立高精度數(shù)字高程模型，聯(lián)合多元遙感信息，解譯地質(zhì)災(zāi)害體空間形態(tài)特征。建立了數(shù)字三維可視的滑坡、崩塌等地質(zhì)災(zāi)害基礎(chǔ)信息，主要研究結(jié)論如下。

①IRSA（中遙）Ⅱ型無(wú)人機(jī)基本能達(dá)到應(yīng)急狀態(tài)下的飛行需要，但風(fēng)力較大對(duì)空中姿態(tài)還是造成了一定的影響。在福建省山區(qū)地形起伏較大、惡劣天氣條件下，為了快速獲取災(zāi)情資料，建議選擇配置IRSA Ⅲ型無(wú)人機(jī)，因其有三軸自穩(wěn)定系統(tǒng)（云臺(tái)），在惡劣環(huán)境下性能更為穩(wěn)定，航測(cè)精度有較大保證。

②從無(wú)人機(jī)獲取影像數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)“變”為直觀的地圖，并快速進(jìn)行災(zāi)害遙感解譯和評(píng)估，開(kāi)展比對(duì)分析，獲得了滑坡、崩塌等各類災(zāi)情的位置、分布特征等信息，這些初步的信息可以報(bào)送給相關(guān)部門作為緊急救援、防災(zāi)預(yù)案的依據(jù)。

③提出了一套適用于福建省交通干線地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急監(jiān)測(cè)流程，可提高地質(zhì)災(zāi)害應(yīng)急響應(yīng)的效率和準(zhǔn)確性，為災(zāi)害管理和預(yù)防提供有力支持。

參考文獻(xiàn)：

［1］韓文權(quán)， 任幼蓉， 趙少華. 無(wú)人機(jī)遙感在應(yīng)對(duì)地質(zhì)災(zāi)害中的主要應(yīng)用［J］. 地理空間信息， 2011， 9（5）： 6-8，163.

［2］李顯巨. 基于LiDAR技術(shù)的復(fù)雜地質(zhì)環(huán)境區(qū)滑坡識(shí)別研究［D］. 武漢：中國(guó)地質(zhì)大學(xué)， 2012.

［3］劉峰， 龔健雅. 基于3D LiDar數(shù)據(jù)的城區(qū)植被識(shí)別研究［J］. 地理與地理信息科學(xué)， 2009， 25（6）： 5-8.

［4］張小青.機(jī)載LiDAR與傾斜攝影測(cè)量在地質(zhì)災(zāi)害中的應(yīng)用［J］.北京測(cè)繪，2022，36（10）：1327-1331.

［5］孫濤，徐明宇，董秀軍，等.機(jī)載LiDAR技術(shù)應(yīng)用于茂密植被山區(qū)地質(zhì)災(zāi)害調(diào)查［J］.測(cè)繪通報(bào)，2021（4）：90-97.

［6］張玉成， 楊光華， 張玉興. 滑坡的發(fā)生與降雨關(guān)系的研究［J］. 災(zāi)害學(xué)， 2007， 22（1）： 82-85.

［7］李卉， 李德仁， 黃先鋒， 等. 一種漸進(jìn)加密三角網(wǎng)LIDAR點(diǎn)云濾波的改進(jìn)算法［J］. 測(cè)繪科學(xué)， 2009， 34（3）： 39-40，216.

［8］王永剛， 馬彩霞， 劉慧平. 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的建筑物輪廓信息提取［J］. 國(guó)土資源遙感， 2010（1）： 49-54.

［9］黃國(guó)平， 柳侃， 葉龍珍. 南平市紅星滑坡泥石流特征及成因［J］. 地質(zhì)災(zāi)害與環(huán)境保護(hù)， 2014， 25（4）： 20-25.

收稿日期：2023-09-04

作者簡(jiǎn)介：陳光劍（1984—），男，本科，工程師，研究方向：衛(wèi)星遙感應(yīng)用技術(shù)。