三维激光扫描技术在矿区建筑变形监测中的应用分析

"三维激光扫描技术在矿区建筑物变形规律提取中发挥了重要作用，通过获取沉陷区内的建筑物点云数据，利用RANSAC算法提取特征线，进而分析建筑物的变形情况。与概率积分法比较，此方法能有效揭示建筑物的最大下沉、倾斜及水平移动等变形特征。" 本文主要探讨了三维激光扫描技术在矿区建筑物变形监测中的应用，特别是对于因煤矿开采导致的地面沉陷问题。采用三维激光扫描技术，可以精准地获取建筑物的三维点云数据，这些数据包含了建筑物表面的详细几何信息。点云数据经过处理后，利用随机抽样一致性算法(RANSAC)提取建筑物的正交三轴特征线。RANSAC是一种常用的算法，用于在含有噪声的数据中识别基本几何模型的参数，它在此处帮助确定建筑物结构的主要方向。 通过拟合这些特征线的交点，可以得到特征点，这些点代表了建筑物的关键结构节点。对比不同时期的点云数据，可以监测特征点的变化，从而推断建筑物的变形规律。实验结果显示，这种方法提取出的建筑物变形规律与概率积分法计算的地表移动变形规律相当一致。 具体来说，建筑物的最大下沉达到了700mm，整体呈现出向东北方向的倾斜，倾斜角度约为8.8'。此外，建筑物向东北方向的最大水平移动为657.78mm，与南北轴线呈28.39°的角度。同时，还观察到了最大1.69mm/m的拉伸变形，这反映了建筑物在垂直方向上的应力状态。 这项工作不仅验证了三维激光扫描技术在建筑物变形监测中的有效性，也为矿区安全管理和建筑物保护提供了科学依据。通过精确的变形分析，可以提前预警潜在的安全风险，制定合理的防治措施，减少因开采活动对建筑物造成的损害。同时，该研究也对其他类似环境下建筑物的变形监测具有参考价值，如地震后的结构稳定性评估或城市基础设施的安全监测。 关键词: 三维激光扫描、煤矿开采沉陷、建筑物变形监测、点云数据处理 这篇论文发表于《煤炭工程》2017年第6期，由曾繁轩、闫勇和李亮共同完成，展示了科研人员如何将先进的技术应用于实际工程问题，以提升监测精度和效率。