基于图像差分的滑坡体形变监测方法

作     者：谢刚 王文勇 谢谟文 张建富 邢珊珊 武恒恒 赵塬瑞 赵晨 

作者机构：中国电建集团北京勘察设计研究院有限公司 北京科技大学土木与资源工程学院 

出 版 物：《金属矿山》 (Metal Mine)

年 卷 期：2025年

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 081802[工学-地球探测与信息技术] 081803[工学-地质工程] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0816[工学-测绘科学与技术] 

基　　金：“十四五”国家重点研发计划项目(编号:2023YFC3081400) 

主　　题：滑坡体监测 变动识别 图像处理 Python 大尺度粒子图像测速(LSPIV) 

摘      要：针对传统滑坡体形变位移监测方法在点状测量、设备安装及维护上的局限性，提出了一种基于图像差分技术的滑坡体形变监测新方法。首先对监控相机拍摄的图像进行预处理，包括计算参数设定、位移噪声过滤与差值计算；随后，采用大尺度粒子图像测速（Large Scale Particle Image Velocimetry，LSPIV）技术分析图像序列，精准测量物体表面的位移或速度矢量场；最后，结合自编Python算法实现滑坡体变动的自动识别与移动区域的精确测速。试验结果表明：该方法相对误差平均为5.35%，验证了LSPIV技术在滑坡体形变监测中的高精度与可靠性。通过对室内滑坡模型及实际滑坡视频数据的处理，实现了滑坡体形变与移动的准确识别与测量。该方法不仅能够实现大范围区域的面状监测，还在满足高精度要求的同时具有较低的实施成本，为滑坡体变动监测提供了一种创新性的解决方案。