基于数字图像的水库岸坡裂缝自动识别研究

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水库作为中国水利建设中不可或缺的重要组成部分，具有包括防洪、发电、灌溉、供水、航运等多种功能[1]。然而，水库往往建设于高山峡谷地带，这些地区地质结构复杂，岩层多变，岩性差异明显，岩石的力学性质和稳定性受多种因素影响。当水库蓄水后，水的作用会对水库周围的岩石和土壤产生影响，导致岸坡的稳定性发生变化[2]。受自然环境影响，斜坡体在重力的驱动下会发育裂缝，并可能进一步发育为滑坡、崩塌，造成大量的生命财产损失，因此对库区裂缝的识别是库区灾害隐患排查的重要步骤。但截至目前，对于库区裂缝的识别主要还是依赖人工现场调查，无法快速准确地识别地表裂缝，以及排查地质灾害隐患区域 [3] 0

近年来，随着无人机摄影测量技术的迅猛发展，利用该技术可以获取数字正射影像图[4]、三维点云[5]数字表面模型[等多种遥感数据，并用于裂缝灾害的识别研究。但目前基于无人机数据的裂缝识别和信息采集仍主要依赖于人工目视解译和测量数据，然而裂缝具有分布范围广、形态复杂、背景噪点繁多等特点，解译往往需要耗费大量人力资源，且准确性较大程度上取决于解译人员的专业水平，具有较强的主观性。

随着数字图像识别技术的发展，利用计算机视觉技术在混凝土路面[7]、桥梁[8-9]、隧道衬砌[10]、建筑墙壁[1]等比较简单背景上进行裂缝识别已有了大量算法研究成果。而在水库地区，由于地质条件复杂，围绕其开展的裂缝识别研究相对较少。……