基于UAV-SfM方法的黄土高原砒砂岩区侵蚀监测算法比较

S157.1; [目的]为比较地形变化监测算法在黄土高原砒砂岩区的适用性.[方法]以皇甫川流域特拉沟一支沟为研究对象,采用无人机摄影测量技术获取2022年7月至2023年3月影像,结合SfM技术生成三维点云数据,比较分析[digital elevation model of difference(DoD)、cloud to cloud(C2C)、cloud to mesh(C2M)、multiscale model to model cloud comparison(M3C2)]等 4 种算法的侵蚀产沙监测精度,并分析点云密度变化对各方法精度的影响.[结果](1)4种常用算法在空间上都能监测到...

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Published in水土保持学报 Vol. 38; no. 3; pp. 91 - 100
Main Authors 刘益麟, 李朋飞, 李豆, 胡晋飞, 白晓, 严露, 丹杨
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西安科技大学测绘科学与技术学院,西安 710054 2024
Subjects
pisha sandstone area
point density
地形变化监测算法
砒砂岩地区
侵蚀监测
黄土高原
loess plateau
点云密度
SfM
erosion monitoring
terrain change monitoring algorithm
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ISSN1009-2242
DOI10.13870/j.cnki.stbcxb.2024.03.030

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Summary:S157.1; [目的]为比较地形变化监测算法在黄土高原砒砂岩区的适用性.[方法]以皇甫川流域特拉沟一支沟为研究对象,采用无人机摄影测量技术获取2022年7月至2023年3月影像,结合SfM技术生成三维点云数据,比较分析[digital elevation model of difference(DoD)、cloud to cloud(C2C)、cloud to mesh(C2M)、multiscale model to model cloud comparison(M3C2)]等 4 种算法的侵蚀产沙监测精度,并分析点云密度变化对各方法精度的影响.[结果](1)4种常用算法在空间上都能监测到大幅度地表变化.其中,以M3C2算法的结果最优,线性拟合结果最好(R2=0.953,p＜0.01),且综合误差最小(MAE=0.016 1 m,MRE=3.37％,RMSE=0.019 4 m),C2M算法其次,DoD算法再次,而C2C算法结果最差.(2)通过比较,DoD算法仅适用于平坦区域的快速检测,坡度陡峭的区域监测侵蚀沉积量存在高估的现象.(3)M3C2和C2C算法对点云密度变化敏感,而C2M和DoD受点云密度变化影响较小.[结论]研究结果可为黄土高原砒砂岩地区基于UAV-SfM的侵蚀产沙监测方法的选择提供参考.
ISSN:1009-2242
DOI:10.13870/j.cnki.stbcxb.2024.03.030