【摘要】：大量研究表明，重大地质灾害导致的大面积建筑物损毁是造成人员伤亡和财产损失的主要原因。其次，解决了基于低空影像重建点云的复杂灾场地物分类问题。最后，针对单一传感器较难获取灾场完备三维信息的问题，设计了联合低空影像重建与地面LiDAR扫描的协同作业模式，并提出了有效的空地异源点云融合方法，聚焦建筑物倾斜检测，服务建筑物损毁评估。
重大地质灾害具有灾害种类多、发生频率高和影响范围广的特点，是危害人类生命安全和社会稳定的重要因素。由于重大地质灾害，如地震，具有不可预测和不可抗拒性，常常造成大量的人员伤亡和巨大的财产损失。大量研究表明，重大地质灾害导致的大面积建筑物损毁是造成人员伤亡和财产损失的主要原因。因此，快速有效的灾害应急测量和建筑物损毁评估成为应对重大地质灾害的主要课题。
首先，为提高灾害应急测量的可靠性和时效性，本研究基于遥感技术，以低空无人机测量和计算机视觉为主要手段，分析了低空影像三维重建对灾情增强观测的意义并重点解决了低空影像三维重建效率低的问题。本研究具体以传统摄影测量、拓扑学和图论理论为支撑，提出了影像拓扑骨架提取方法，并以大区域灾害场景三维重建为目的，提出了集成影像拓扑骨架的运动恢复结构（SCN-SfM）算法。
其次，解决了基于低空影像重建点云的复杂灾场地物分类问题。利用影像重建点云具有RGB信息的优势构建了兼顾光谱、纹理和几何特征的点云特征描述子，提高灾场地物的可分性；针对灾场地物复杂的特点和可靠样本选择困难的问题，提出了基于多类不确定性—边缘采样（MCLU-MS）的主动学习方法，节省了人力采样的成本，提高了分类精度。(www.xing528.com)
最后，针对单一传感器较难获取灾场完备三维信息的问题，设计了联合低空影像重建与地面LiDAR扫描的协同作业模式，并提出了有效的空地异源点云融合方法，聚焦建筑物倾斜检测，服务建筑物损毁评估。通过调查统计，探讨了建筑物倾斜角度与其损毁程度之间关系，从遥感立体测量的角度提出了建筑物损毁评估的参考标准。
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