基于多源數(shù)據(jù)的巖體結(jié)構(gòu)面智能識別方法與信息解譯研究.pdf

1、結(jié)構(gòu)面的空間展布與組成特征是決定巖體工程性質(zhì)的重要因素，同時也是決定工程巖體穩(wěn)定性與破壞模式的關(guān)鍵控制因素。傳統(tǒng)巖體結(jié)構(gòu)面測量方法無法對結(jié)構(gòu)面信息進(jìn)行快速精細(xì)的量測，使得巖體結(jié)構(gòu)系統(tǒng)信息不夠準(zhǔn)確完備，難以支撐理論嚴(yán)密的巖體結(jié)構(gòu)力學(xué)模型在巖體工程上的應(yīng)用。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，近年來三維激光掃描技術(shù)憑借其高精度、遠(yuǎn)距離、非接觸的特點逐漸發(fā)展成巖體結(jié)構(gòu)面快速、精確信息采集的重要手段。本文借助地面三維激光掃描技術(shù)(TLS)的精準(zhǔn)空間信息測量與數(shù)

2、字圖像技術(shù)的計算機(jī)視覺智能識別，以圖像數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，通過數(shù)字圖像處理技術(shù)識別跡線“像素骨架”，結(jié)合點云的空間幾何信息，獲取以跡線形態(tài)出露的結(jié)構(gòu)面;以點云為數(shù)據(jù)源，通過點云聚類完成以平面形態(tài)出露的結(jié)構(gòu)面識別。在綜合分析與梳理巖體結(jié)構(gòu)與規(guī)則集構(gòu)建相關(guān)理論與知識的基礎(chǔ)上，構(gòu)建巖體結(jié)構(gòu)面智能識別規(guī)則引擎，實現(xiàn)復(fù)雜巖體結(jié)構(gòu)面信息的自動、半自動提取。本文的主要研究內(nèi)容及成果如下:
　　(1)基于圖像處理技術(shù)的巖體跡線特征提取
　　針對以

3、跡線形態(tài)出露的結(jié)構(gòu)面，利用數(shù)字圖像處理技術(shù)，本文給出了從CCD影像中獲取跡線對應(yīng)的“像素骨架”的骨架提取算法。通過圖像閾值分割、圖像去噪、圖像形態(tài)學(xué)處理、圖像細(xì)化，提出“蔓延式”毛刺去除方法得到跡線“像素骨架”，通過跡線標(biāo)記與識別，在配準(zhǔn)的點云中映射成三維空間坐標(biāo)點集，完成巖體跡線特征的提取。
　　(2)基于點云的巖體結(jié)構(gòu)面提取及對比分析
　　針對以平面形態(tài)出露的結(jié)構(gòu)面，以高密度LiDAR點云為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源，本文提出了基于約束

4、的點云特征抽稀算法;分別以點法向量法與區(qū)域生長法為技術(shù)手段，實現(xiàn)以平面形態(tài)出露的結(jié)構(gòu)面提取;研究并提出基于區(qū)域生長法的特征面孔洞修補方法，提高特征面的完整性;對比兩種特征面提取方法，分析其不同閾值下的差異性與優(yōu)劣。
　　(3)基于規(guī)則引擎的巖體結(jié)構(gòu)面智能識別
　　通過GIS空間關(guān)系知識梳理，建立基于幾何形態(tài)的空間關(guān)系規(guī)則引擎，在此基礎(chǔ)上正確識別巖體結(jié)構(gòu)面。針對聚類算法提取的各個點云簇，結(jié)合人工干預(yù)實現(xiàn)結(jié)構(gòu)面組與非結(jié)構(gòu)面組的識