【论文速读】基于地面激光扫描(TLS)和迭 代最近点(ICP)算法的土坝监测变形分析

一、研究背景与技术瓶颈

1. 工程需求
   全球61,988座大坝中67%为土石坝，其非均匀固结变形特性使传统监测方法（如GNSS、测斜仪）成本高、覆盖有限，难以捕捉整体变形特征（Li et al., 2020）。

2. 现有算法缺陷
   主流点云变形分析方法（SD、C2C、M3C2）将点云间最短距离视为变形量（图13），但土石坝实际变形以沉降和滑动为主，导致方向误判与误差放大（最大误差达110.8mm）。

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二、创新方法：ICP算法优化

1. 核心改进

   • 质心旋转机制：以点云块质心为旋转中心（图6B），避免坐标原点旋转导致的位移偏差（图6A）。
   • 特征点约束：利用监测站房屋（图8）提供三向异质平面，消除平面内误匹配（图7）。
   • 流程设计：数据预处理→点云分块配准→通过ICP求解空间变换矩阵（图1）。
     

2. 关键技术公式
   空间变换模型：$Q=MP+\vec{t}$（公式1）
   误差最小化目标：$E(M,\vec{t})=\frac{1}{N_i}\sum {\Vert (M{y}_i+t)-x_i\Vert }^2$（公式6）

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三、实验验证与性能

1. 数据采集
   • 设备：Riegl VZ-2000i激光扫描仪（最大测距2000m，角分辨率0.001°）
   • 场景：中国西南水电站土石坝（图2），2023年1月与10月两期点云（点间距0.4m）。
   • 预处理：噪声过滤→冗余点云稀疏化→多站点云配准（配准误差峰值为0.015m，图4）。

2. 精度对比

   指标	ICP算法	SD法	精度提升
   平均误差（mm）	2.6	29.1	-
   X方向误差	2.2	32.1	93.1%
   Y方向误差	2.5	25.4	90.0%
   Z方向误差	3.1	32.9	90.5%

3. 变形模式分析

   • 空间分布：坝体向右岸滑动（X向），下游方向位移（Y向），整体沉降（Z向）（图9A-C）。
   • 特殊现象：下游坝面呈现"旋转式变形"，右岸基座局部隆起（挤压嵌入效应）。

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四、工程参数优化

1. 点云分块尺寸
   误差与分块半径呈V型关系（图12），最优半径为：

   • X方向：40m
   • Y方向：45m
   • Z方向：44m
     

2. 约束条件
   分块需包含完整监测站房屋（尺寸6.6m×4m），且半径<66m（最小监测站间距）。
   

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五、应用前景与局限

1. 优势场景

   • 构建山体三维变形模型，结合接触式监测实现滑坡预警。
   • 毫米级精度满足大坝长期健康诊断需求（如渗流诱发非均匀变形）。

2. 当前局限

   • 边缘稀疏点云区精度下降（需增设扫描站位）。
   • 植被遮挡区域数据缺失（图10中50mm异常隆起为植被干扰）。
     

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六、结论

1. 方法创新：ICP算法通过刚体变换矩阵精确解算变形矢量，克服SD法的方向误判问题。
2. 工程价值：平均误差2.6mm，为土石坝全表面变形监测提供高性价比方案。
3. 参数标准：确定最优分块半径（40-45m），提升计算可靠性。
4. 推广方向：适用于边坡、滑坡等多尺度地表变形监测场景（Jiang et al., 2021b）。