基于三维激光扫描的山区公路边坡灾害变形监测与危险性评价方法研究

Hazard assessment of slope disasters along highways can reflect the spatial differentiation of the occurrence possibility and the disaster scale, which is of great significance for improving highway's mitigation ability. The huge scale and heterogeneous attribute of disaster-pregnancy environmental information bring great challenge to reveal the regularity of disaster distribution, and restrict the accuracy of the hazard assessment result. Highway slope information will be collected based on 3D laser scanning, a mathematical model will be proposed for calculating the deformation of highway slope feature points, and the mapping relationship between the deformation and the stable condition will be established through point cloud preprocessing such as registration. The hazard assessment indexes will be selected combined with the complexity and time variability of the disaster-pregnancy environment, and the deep learning algorithm will be introduced to build the assessment model with the highest accuracy. The method of dividing highway slope unit will be proposed and the hazard spatial analysis based on slope unit will be carried out. The special requirement of disaster occurrence and the reaction of highway construction on disaster-pregnancy environment will be revealed, the inherent mechanism of slope disasters along highways will be reflected, and a theoretical basis for prevention policy formulation and the allocation of funds will be provided by establishing a disaster database, drawing hazard distribution maps and defining the hazard level of each highway slope.

公路边坡灾害危险性评价可以反映灾害发生可能性与灾害规模的空间分异特征，对提高公路抗灾能力具有重要意义。公路孕灾环境信息的庞大规模和异构属性为揭示灾害分布规律带来极大困难，制约了危险性评价结果的准确性。本项目拟基于三维激光扫描采集公路边坡信息，通过点云数据配准等预处理提出计算公路边坡特征点变形量的数学模型，建立特征点变形量与公路边坡稳定状况的映射关系；结合孕灾环境的复杂性和时变性筛选危险性评价指标，引入深度学习算法构建评价准确率最高的评价模型；提出公路边坡单元划分方法并开展基于边坡单元的危险性空间分析。本项目建立公路边坡灾害数据库、绘制危险性分布图并明确公路边坡的危险性等级，可以反映公路边坡灾害发生与孕灾环境的互馈机制，揭示灾害发生的内在机理，为灾害防治政策制定和灾害防治资金分配提供理论依据。

公路边坡灾害是发生于公路沿线的天然或人工边坡，并损毁路基、路面及桥梁、隧道等构造物的崩塌、滑坡、泥石流和边坡冲蚀等灾害。近年来，中国公路自然灾害发生数量逐年下降，但公路边坡灾害占比却不降反升，由此造成的经济损失和人员伤亡逐年增加，因此，开展公路边坡灾害防治对提高公路网抗灾能力和加快“交通强国”建设具有重要意义。. 本项目“基于三维激光扫描的山区公路边坡灾害变形监测与危险性评价方法研究”遵循技术路线，围绕基于TLS的公路边坡野外调查与变形监测、公路边坡灾害危险性评价指标选取与评价模型构建、基于边坡单元的公路边坡灾害危险性空间分析等内容开展了为期3年的研究，实现了以下目标：. 1）提出了SVD-LM改进的ICP算法和改进的点云比较法，计算了公路边坡特征点变形量，明确了特征点变形量与边坡稳定状况的映射关系。. 2）提出了最大间隔超平面法，采用ECG-CNN构建公路边坡灾害危险性评价模型，得到了多元信息融合的公路边坡灾害危险性评价指标，揭示了灾害发生与孕灾环境的互馈机制。. 3）基于ArcGIS划分了公路边坡单元，绘制了公路边坡灾害危险性分布图，明确了各公路边坡的危险性等级。. 本项目研究成果具有较高的理论价值和工程价值，得到了公路管养、设计和施工单位的认可。目前发表SCI/EI检索论文12篇、中文普刊1篇、申请发明专利2项（实质审查阶段）、软件著作权1项（实质审查阶段），培养硕士研究生3名。研究团队与山东省交通勘察设计研究院有限公司、淄博市交通运输事业服务中心、山东东泰工程咨询有限公司、山东恒建工程检测有限公司等单位建立了紧密的合作关系，研究成果已经在临淄-临沂高速公路一标段新建工程、G204日照段和S236沂源段改建工程以及公路自然灾害普查工作中得到了大量应用，取得了良好效果。此外，本项目部分研究成果已经编入新版《公路自然区划标准》以规范全国的公路建设和养护工作。.