| 基于UAV-SfM方法的黄土高原砒砂岩区侵蚀监测算法比较 |
| |
| 引用本文： | 刘益麟,李朋飞,李豆,胡晋飞,白晓,严露,丹杨.基于UAV-SfM方法的黄土高原砒砂岩区侵蚀监测算法比较[J].水土保持学报,2024,38(3):91-100. |
| |
| 作者姓名： | 刘益麟 李朋飞 李豆 胡晋飞 白晓 严露 丹杨 |
| |
| 作者单位： | 西安科技大学测绘科学与技术学院, 西安 710054 |
| |
| 基金项目： | 国家重点研发计划政府间国际科技创新合作重点专项(2022YFE0119200);国家自然科学基金项目(41977059,U2243211,42207407);水利部重大科技项目(SKS-2022092);陕西省自然科学基金项目(2022JQ-259);陕西省教育厅基金项目(22JK0463) |
| |
| 摘 要： | 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。
|
| 关 键 词： | SfM 地形变化监测算法 点云密度 侵蚀监测 黄土高原 砒砂岩地区 |
| 收稿时间： | 2023/12/1 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2024/1/3 0:00:00 |
Comparison of Erosion Monitoring Methods in the Pisha Sandstone Areas of the Chinese Loess Plateau Based on UAV-SfM Data |
| |
| LIU Yilin,LI Pengfei,LI Dou,HU Jinfei,BAI Xiao,YAN Lu,DAN Yang.Comparison of Erosion Monitoring Methods in the Pisha Sandstone Areas of the Chinese Loess Plateau Based on UAV-SfM Data[J].Journal of Soil and Water Conservation,2024,38(3):91-100. |
| |
| Authors: | LIU Yilin LI Pengfei LI Dou HU Jinfei BAI Xiao YAN Lu DAN Yang |
| |
| Institution: | College of Geomatics, Xi''an University of Science and Technology, Xi''an 710054, China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | SfM terrain change monitoring algorithm point density erosion monitoring loess plateau pisha sandstone area |
|
| 点击此处可从《水土保持学报》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《水土保持学报》下载免费的PDF全文 |
|
