多源数据支持下的露天矿边坡监测

为解决矿山边坡监测单源数据所获目标物信息单一抽象、数据不完整的问题,结合测量机器人(RTS)获取点监测数据、近景摄影测量影像数据和三维激光扫描仪(TLS)面监测数据,提出了一种基于最优权法进行多源数据的融合计算与分析的多源信息整合的边坡监测方法,并对其监测成果进行了相关性分析。结果表明,点监测与面监测成果的相关性满足限差要求,融合结果有效弥补边坡模型的空洞,在细微的特征上能够显现,使边坡具有自然的地形纹理,更全面地保证边坡监测成果的完整性与可靠性,从而更好地对露天矿山边坡变化进行有效的监控。该成果对矿山边坡监测与治理提供了指导作用。