CN106767438A - 基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取方法及装置，其中，方法包括：获取目标区域的GPS数据和点云数据并转换至统一的参考坐标***，所述点云数据是通过地面三维激光扫描仪获取的；在GPS数据中选取滑坡体外稳定特征点，以该滑坡体外稳定特征点为参考基准，对转换后同一时期的点云数据按照预设尺寸进行分块；提取分块后每个块的地面点云并估计每个块的地面代表点；提取分块后每个块的树木点云并估计每个块的树木中心位置点；根据每个块不同时期的地面代表点和树木中心位置点，获取每个块的全面山体滑坡量。本发明能够基于地面三维激光扫描技术的点云数据获得更为全面的山体滑坡量化数据，结果更全面科学。

Description

基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取方法及装置

技术领域

本发明涉及测绘科学技术领域，尤其涉及一种基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取方法及装置。

背景技术

在测绘科学技术领域中，对滑坡山体的监测和分析有助于更好理解掌握滑坡量和滑坡特征，更有助于对滑坡进行监控和预警。利用传统的测量手段，比如全站仪和全球定位***GPS，只能获取有限个离散点坐标，缺少对整个滑坡体的全面估计数据；同时，如果关键滑坡点被遗漏，将误导滑坡体监测结果严重失真。

地面三维激光扫描技术可获取高密度、高精度的3D点位坐标，便于架站，适合面积不大区域的精细测量。车载三维激光扫描技术点坐标精度有限，且在山体等区域，采集数据困难。机载三维激光扫描技术覆盖范围广，但是获取点云密度较稀，精度不高，往往不能满足滑坡体监测精度要求。因此，在山体等有植被覆盖、又对扫描精度要求较高的地区测量，地面三维激光扫描技术成为最为有力的技术手段之一。

虽然地面三维激光扫描技术可以获取海量的高精度点位坐标，但是，由于其获取点云数据的离散性，点云与被测物体表面的一一对应关系不能确定，且不同时刻点云之间的一一对应关系也无法直接获得，这导致了从点云中无法直接获取山体滑坡量化数据。

鉴于此，如何基于地面三维激光扫描技术获取山体滑坡量化数据成为目前需要解决的技术问题。

发明内容

为解决上述的技术问题，本发明提供一种基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取方法及装置，能够基于地面三维激光扫描技术的点云数据获得更为全面的山体滑坡量化数据。

第一方面，本发明提供一种基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取方法，包括：

获取目标区域的GPS数据和点云数据并转换至统一的参考坐标***，所述点云数据是通过地面三维激光扫描仪获取的；

在GPS数据中选取滑坡体外稳定特征点，以所述滑坡体外稳定特征点为参考基准，对转换后同一时期的点云数据按照预设尺寸进行分块；

提取分块后每个块的地面点云并估计每个块的地面代表点；

提取分块后每个块的树木点云并估计每个块的树木中心位置点；

根据每个块不同时期的地面代表点和树木中心位置点，获取每个块的全面山体滑坡量。

可选地，所述提取分块后每个块的地面点云并估计每个块的地面代表点，包括：

将分块后的每个块分成多个小分块，提取每个小分块内的高程最低点，每个块内所有小分块的高程最低点组成每个块的地面点云；

估计每个块的地面点云所在平面的代表点，将该代表点作为该块的地面代表点。

可选地，所述估计每个块的地面点云所在平面的代表点，包括：

利用奇异值分解算法，估计每个块的地面点云所在平面的法向量到该地面点云几何中心点的距离，进而计算得到该平面的代表点。

可选地，在所述将分块后的每个块分成多个小分块，提取每个小分块内的高程最低点，每个块内所有小分块的高程最低点组成每个块的地面点云之后，在所述估计每个块的地面点云所在平面的代表点之前，所述方法还包括：

若某个块内组成地面点云的高程最低点的数量大于预设阈值，则利用随机抽样一致性算法，对该块的地面点云进行噪点剔除；

相应地，所述估计每个块的地面点云所在平面的代表点，将该代表点作为该块的地面代表点，包括：

估计每个块噪点剔除后的地面点云所在平面的代表点，将该代表点作为该块的地面代表点。

可选地，所述提取分块后每个块的树木点云并估计每个块的树木中心位置点，包括：

将分块后的每个块分成多个小块，提取每个小块内高度大于预设高度的点，每个块内所有小块内高度大于预设高度的点组成该块的树木点云，所述预设高度为山体树木高度；

统计每个小块内高度大于预设高度的点的数量；

将每个块内高度大于预设高度的点的数量最多的小块作为树木大概位置，并取该小块内高度大于预设高度的点的平均值作为该块的树木中心位置点。

可选地，所述根据每个块不同时期的地面代表点和树木中心位置点，获取每个块的全面山体滑坡量，包括：

根据每个块不同时期的地面代表点的坐标偏移，获取每个块基于地面代表点的山体滑坡量；

根据每个块不同时期的树木中心位置点的坐标偏移，获取每个块基于树木中心位置点的山体滑坡量；

对比每个块基于地面代表点的山体滑坡量和基于树木中心位置点的山体滑坡量，获得每个块的全面山体滑坡量。

第二方面，本发明提供一种基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取装置，包括：

转换模块，用于获取目标区域的GPS数据和点云数据并转换至统一的参考坐标***，所述点云数据是通过地面三维激光扫描仪获取的；

分割模块，用于在GPS数据中选取滑坡体外稳定特征点，以所述滑坡体外稳定特征点为参考基准，对转换后同一时期的点云数据按照预设尺寸进行分块；

第一提取模块，用于提取分块后每个块的地面点云并估计每个块的地面代表点；

第二提取模块，用于提取分块后每个块的树木点云并估计每个块的树木中心位置点；

获取模块，用于根据每个块不同时期的地面代表点和树木中心位置点，获取每个块的全面山体滑坡量。

可选地，所述第一提取模块，包括：

提取单元，用于将分块后的每个块分成多个小分块，提取每个小分块内的高程最低点，每个块内所有小分块的高程最低点组成每个块的地面点云；

估计单元，用于估计每个块的地面点云所在平面的代表点，将该代表点作为该块的地面代表点。

可选地，所述第二提取模块，具体用于

将分块后的每个块分成多个小块，提取每个小块内高度大于预设高度的点，每个块内所有小块内高度大于预设高度的点组成该块的树木点云，所述预设高度为山体树木高度；

统计每个小块内高度大于预设高度的点的数量；

将每个块内高度大于预设高度的点的数量最多的小块作为树木大概位置，并取该小块内高度大于预设高度的点的平均值作为该块的树木中心位置点。

可选地，所述获取模块，具体用于

根据每个块不同时期的地面代表点的坐标偏移，获取每个块基于地面代表点的山体滑坡量；

根据每个块不同时期的树木中心位置点的坐标偏移，获取每个块基于树木中心位置点的山体滑坡量；

对比每个块基于地面代表点的山体滑坡量和基于树木中心位置点的山体滑坡量，获得每个块的全面山体滑坡量。

由上述技术方案可知，本发明的基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取方法及装置，通过获取目标区域的GPS数据和点云数据并转换至统一的参考坐标***，所述点云数据是通过地面三维激光扫描仪获取的，在GPS数据中选取滑坡体外稳定特征点，以所述滑坡体外稳定特征点为参考基准，对转换后同一时期的点云数据按照预设尺寸进行分块，提取分块后每个块的地面点云并估计每个块的地面代表点，提取分块后每个块的树木点云并估计每个块的树木中心位置点，根据每个块不同时期的地面代表点和树木中心位置点，获取每个块的全面山体滑坡量，由此，能够基于地面三维激光扫描技术的点云数据获得更为全面的山体滑坡量化数据，结果更全面科学。

附图说明

图1为本发明一实施例提供的一种基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取方法的流程示意图；

图2为本发明一实施例提供的一种基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他的实施例，都属于本发明保护的范围。

图1示出了本发明一实施例提供的基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取方法的流程示意图，如图1所示，本实施例的基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取方法如下所述。

101、获取目标区域的GPS数据和点云数据并转换至统一的参考坐标***，所述点云数据是通过地面三维激光扫描仪获取的。

在具体应用中，可以将目标区域的GPS数据和点云数据均转换至GPS参考坐标***。

102、在GPS数据中选取滑坡体外稳定特征点(即在山体稳定区域选取特征点)，以所述滑坡体外稳定特征点为参考基准，对转换后同一时期的点云数据按照预设尺寸进行分块。

可以理解的是，不同时期的点云数据均以步骤102所选取的滑坡体外稳定特征点为参考基准。

可以理解的是，分块后，点云数据中的每个点唯一的划分到各个块内；通过点云分割，将点云数据按照预设尺寸进行分块，是将海量数据进行快速分解，可提高后期数据的计算速率。

103、提取分块后每个块的地面点云并估计每个块的地面代表点。

在具体应用中，所述步骤103，可以包括图中未示出的步骤103a和103b：

103a、将分块后的每个块分成多个小分块，提取每个小分块内的高程最低点，每个块内所有小分块的高程最低点组成每个块的地面点云。

103b、估计每个块的地面点云所在平面的代表点，将该代表点作为该块的地面代表点。

具体地，所述步骤103b可以利用奇异值分解算法，估计每个块的地面点云所在平面的法向量到该地面点云几何中心点的距离，进而计算得到该平面的代表点，将该代表点作为该块的地面代表点。

进一步地，在所述步骤103a和103b之间，所述方法还可以包括：

若某个块内组成地面点云的高程最低点的数量大于预设阈值，则利用随机抽样一致性算法，对该块的地面点云进行噪点剔除；

相应地，所述步骤103b，可以具体包括：

估计每个块噪点剔除后的地面点云所在平面的代表点，将该代表点作为该块的地面代表点。

可以理解的是，通过粗差探测和剔除方法，去除地面点云中地面以外的噪点，能够提高地面代表点估计的精度。

可以理解的是，由于步骤103在地面被树等植被覆盖的地方扫描数据过少或者没有，会造成该地方数据缺失。为了获取更为全面的山体滑坡量，本实施例后面提出了基于树中心位置点的滑坡量计算方法。

104、提取分块后每个块的树木点云并估计每个块的树木中心位置点。

在具体应用中，所述步骤104，可以包括图中未示出的步骤104a-104c：

104a、将分块后的每个块分成多个小块，提取每个小块内高度大于预设高度的点，每个块内所有小块内高度大于预设高度的点组成该块的树木点云，所述预设高度为山体树木高度。

可以理解的是，树木往往是山体表面最显著的特征物，所以本实施例以树木为切入点。

104b、统计每个小块内高度大于预设高度的点的数量。

104c、将每个块内高度大于预设高度的点的数量最多的小块作为树木大概位置，并取该小块内高度大于预设高度的点的平均值作为该块的树木中心位置点。

可以理解的是，因为一般树木的树干部分高程最高，且围绕树干部分往往枝叶最茂盛，也就是该部分获取的点云密度最大，因此，以每个块中点云个数最多(即点云密度最大)的小分块作为树木大概位置，并对该部分点取平均值可获得树中心位置。

105、根据每个块不同时期的地面代表点和树木中心位置点，获取每个块的全面山体滑坡量。

在具体应用中，所述步骤105，可以包括图中未示出的步骤105a-105c：

105a、根据每个块不同时期的地面代表点的坐标偏移，获取每个块基于地面代表点的山体滑坡量。

105b、根据每个块不同时期的树木中心位置点的坐标偏移，获取每个块基于树木中心位置点的山体滑坡量。

在具体应用中，为了计算树木位置的滑移值，可以以某一时期树中心位置坐标为参考，搜索另一时期、同一小分块及其临近分块的对应树木，如果找到，则计算不同时刻树中心位置滑移量；如果找不到，则舍弃该树木。通过计算不同时期的树木中心位置点的坐标偏移，可以得出基于树木中心位置点的山体滑坡量。

105c、对比每个块基于地面代表点的山体滑坡量和基于树木中心位置点的山体滑坡量，获得每个块的全面山体滑坡量。

本实施例的基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取方法，通过获取目标区域的GPS数据和点云数据并转换至统一的参考坐标***，所述点云数据是通过地面三维激光扫描仪获取的，在GPS数据中选取滑坡体外稳定特征点，以所述滑坡体外稳定特征点为参考基准，对转换后同一时期的点云数据按照预设尺寸进行分块，提取分块后每个块的地面点云并估计每个块的地面代表点，提取分块后每个块的树木点云并估计每个块的树木中心位置点，根据每个块不同时期的地面代表点和树木中心位置点，获取每个块的全面山体滑坡量，由此，结合地面代表点和树木中心位置点的两种互补的方法，能够基于地面三维激光扫描技术的点云数据获得更为全面和客观的山体滑坡量化数据，结果更全面科学，能够为滑坡山体的量化监测和预警提供数据支持。

图2示出了本发明一实施例提供的基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取装置的结构示意图，如图2所示，本实施例的基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取装置，包括：转换模块21、分割模块22、第一提取模块23、第二提取模块24和获取模块25；其中：

转换模块21，用于获取目标区域的GPS数据和点云数据并转换至统一的参考坐标***，所述点云数据是通过地面三维激光扫描仪获取的；

分割模块22，用于在GPS数据中选取滑坡体外稳定特征点，以所述滑坡体外稳定特征点为参考基准，对转换后同一时期的点云数据按照预设尺寸进行分块；

第一提取模块23，用于提取分块后每个块的地面点云并估计每个块的地面代表点；

第二提取模块24，用于提取分块后每个块的树木点云并估计每个块的树木中心位置点；

获取模块25，用于根据每个块不同时期的地面代表点和树木中心位置点，获取每个块的全面山体滑坡量。

在具体应用中，所述第一提取模块23，可以包括：

提取单元，用于将分块后的每个块分成多个小分块，提取每个小分块内的高程最低点，每个块内所有小分块的高程最低点组成每个块的地面点云；

估计单元，用于估计每个块的地面点云所在平面的代表点，将该代表点作为该块的地面代表点。

具体地，所述估计单元，可具体用于

利用奇异值分解算法，估计每个块的地面点云所在平面的法向量到该地面点云几何中心点的距离，进而计算得到该平面的代表点，将该代表点作为该块的地面代表点。

进一步地，所述第一提取模块23还可以包括：

去噪单元，用于若某个块内组成地面点云的高程最低点的数量大于预设阈值，则利用随机抽样一致性算法，对该块的地面点云进行噪点剔除；

相应地，所述估计单元，可具体用于

估计每个块噪点剔除后的地面点云所在平面的代表点，将该代表点作为该块的地面代表点。

在具体应用中，所述第二提取模块24，可具体用于

将分块后的每个块分成多个小块，提取每个小块内高度大于预设高度的点，每个块内所有小块内高度大于预设高度的点组成该块的树木点云，所述预设高度为山体树木高度；

统计每个小块内高度大于预设高度的点的数量；

将每个块内高度大于预设高度的点的数量最多的小块作为树木大概位置，并取该小块内高度大于预设高度的点的平均值作为该块的树木中心位置点。

在具体应用中，所述获取模块25，可具体用于

根据每个块不同时期的地面代表点的坐标偏移，获取每个块基于地面代表点的山体滑坡量；

根据每个块不同时期的树木中心位置点的坐标偏移，获取每个块基于树木中心位置点的山体滑坡量；

对比每个块基于地面代表点的山体滑坡量和基于树木中心位置点的山体滑坡量，获得每个块的全面山体滑坡量。

本实施例的基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取装置，结合地面代表点和树木中心位置点的两种互补的方法，能够基于地面三维激光扫描技术的点云数据获得更为全面和客观的山体滑坡量化数据，结果更全面科学，能够为滑坡山体的量化监测和预警提供数据支持。

本实施例的基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取装置，可以用于执行前述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

本发明的说明书中，说明了大量具体细节。然而能够理解的是，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。类似地，应当理解，为了精简本发明公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释呈反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。本发明并不局限于任何单一的方面，也不局限于任何单一的实施例，也不局限于这些方面和/或实施例的任意组合和/或置换。而且，可以单独使用本发明的每个方面和/或实施例或者与一个或更多其他方面和/或其实施例结合使用。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (10)

1.一种基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取方法，其特征在于，包括：

获取目标区域的GPS数据和点云数据并转换至统一的参考坐标***，所述点云数据是通过地面三维激光扫描仪获取的；

在GPS数据中选取滑坡体外稳定特征点，以所述滑坡体外稳定特征点为参考基准，对转换后同一时期的点云数据按照预设尺寸进行分块；

提取分块后每个块的地面点云并估计每个块的地面代表点；

提取分块后每个块的树木点云并估计每个块的树木中心位置点；

根据每个块不同时期的地面代表点和树木中心位置点，获取每个块的全面山体滑坡量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取分块后每个块的地面点云并估计每个块的地面代表点，包括：

将分块后的每个块分成多个小分块，提取每个小分块内的高程最低点，每个块内所有小分块的高程最低点组成每个块的地面点云；

估计每个块的地面点云所在平面的代表点，将该代表点作为该块的地面代表点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述估计每个块的地面点云所在平面的代表点，包括：

利用奇异值分解算法，估计每个块的地面点云所在平面的法向量到该地面点云几何中心点的距离，进而计算得到该平面的代表点。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述将分块后的每个块分成多个小分块，提取每个小分块内的高程最低点，每个块内所有小分块的高程最低点组成每个块的地面点云之后，在所述估计每个块的地面点云所在平面的代表点之前，所述方法还包括：

若某个块内组成地面点云的高程最低点的数量大于预设阈值，则利用随机抽样一致性算法，对该块的地面点云进行噪点剔除；

相应地，所述估计每个块的地面点云所在平面的代表点，将该代表点作为该块的地面代表点，包括：

估计每个块噪点剔除后的地面点云所在平面的代表点，将该代表点作为该块的地面代表点。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取分块后每个块的树木点云并估计每个块的树木中心位置点，包括：

将分块后的每个块分成多个小块，提取每个小块内高度大于预设高度的点，每个块内所有小块内高度大于预设高度的点组成该块的树木点云，所述预设高度为山体树木高度；

统计每个小块内高度大于预设高度的点的数量；

将每个块内高度大于预设高度的点的数量最多的小块作为树木大概位置，并取该小块内高度大于预设高度的点的平均值作为该块的树木中心位置点。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个块不同时期的地面代表点和树木中心位置点，获取每个块的全面山体滑坡量，包括：

根据每个块不同时期的地面代表点的坐标偏移，获取每个块基于地面代表点的山体滑坡量；

根据每个块不同时期的树木中心位置点的坐标偏移，获取每个块基于树木中心位置点的山体滑坡量；

对比每个块基于地面代表点的山体滑坡量和基于树木中心位置点的山体滑坡量，获得每个块的全面山体滑坡量。

7.一种基于地面三维激光扫描技术的山体滑坡量获取装置，其特征在于，包括：

转换模块，用于获取目标区域的GPS数据和点云数据并转换至统一的参考坐标***，所述点云数据是通过地面三维激光扫描仪获取的；

分割模块，用于在GPS数据中选取滑坡体外稳定特征点，以所述滑坡体外稳定特征点为参考基准，对转换后同一时期的点云数据按照预设尺寸进行分块；

第一提取模块，用于提取分块后每个块的地面点云并估计每个块的地面代表点；

第二提取模块，用于提取分块后每个块的树木点云并估计每个块的树木中心位置点；

获取模块，用于根据每个块不同时期的地面代表点和树木中心位置点，获取每个块的全面山体滑坡量。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一提取模块，包括：

提取单元，用于将分块后的每个块分成多个小分块，提取每个小分块内的高程最低点，每个块内所有小分块的高程最低点组成每个块的地面点云；

估计单元，用于估计每个块的地面点云所在平面的代表点，将该代表点作为该块的地面代表点。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二提取模块，具体用于

将分块后的每个块分成多个小块，提取每个小块内高度大于预设高度的点，每个块内所有小块内高度大于预设高度的点组成该块的树木点云，所述预设高度为山体树木高度；

统计每个小块内高度大于预设高度的点的数量；

将每个块内高度大于预设高度的点的数量最多的小块作为树木大概位置，并取该小块内高度大于预设高度的点的平均值作为该块的树木中心位置点。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述获取模块，具体用于

根据每个块不同时期的地面代表点的坐标偏移，获取每个块基于地面代表点的山体滑坡量；

根据每个块不同时期的树木中心位置点的坐标偏移，获取每个块基于树木中心位置点的山体滑坡量；

对比每个块基于地面代表点的山体滑坡量和基于树木中心位置点的山体滑坡量，获得每个块的全面山体滑坡量。