无人机激光雷达“看透”人工改造区，苏拉米滑坡形态全解析 | MDPI GeoHazards

本研究背景在于气候变化与人类活动加剧了滑坡风险,传统实地勘测在人工改造复杂环境中成本高、效率低。研究目的旨在利用无人机LiDAR技术,在受强烈人为改造影响的格鲁吉亚苏拉米地区,精确识别滑坡边界与关键形态特征,并评估该方法在复杂环境中的适用性与准确性。研究使用大疆Matrice 300 RTK搭载Zenmuse L1 LiDAR传感器获取点云,生成1米分辨率数字地形模型,并通过坡度、坡向、曲率等多元地形参数分析及主成分分析数据融合,成功圈定了滑坡边界与形态单元。结果表明,滑坡面积16.6公顷,位移体积约182万立方米;与GNSS实地测量对比,边界识别平均偏差3.9米,中位偏差0.3米,准确性较高。结论证实无人机LiDAR技术在人工改造复杂环境中具有良好有效性与可靠性,虽在区分自然与人工地表方面存在局限,但为灾害风险评估与减灾措施提供了关键科学依据。