基于多源数据的岩体结构面智能识别方法与信息解译研究

发布时间：2019-04-17 11:04

【摘要】：结构面的空间展布与组成特征是决定岩体工程性质的重要因素,同时也是决定工程岩体稳定性与破坏模式的关键控制因素。传统岩体结构面测量方法无法对结构面信息进行快速精细的量测,使得岩体结构系统信息不够准确完备,难以支撑理论严密的岩体结构力学模型在岩体工程上的应用。随着科学技术的发展,近年来三维激光扫描技术凭借其高精度、远距离、非接触的特点逐渐发展成岩体结构面快速、精确信息采集的重要手段。本文借助地面三维激光扫描技术(TLS)的精准空间信息测量与数字图像技术的计算机视觉智能识别,以图像数据为数据源,通过数字图像处理技术识别迹线“像素骨架”,结合点云的空间几何信息,获取以迹线形态出露的结构面;以点云为数据源,通过点云聚类完成以平面形态出露的结构面识别。在综合分析与梳理岩体结构与规则集构建相关理论与知识的基础上,构建岩体结构面智能识别规则引擎,实现复杂岩体结构面信息的自动、半自动提取。本文的主要研究内容及成果如下:(1)基于图像处理技术的岩体迹线特征提取针对以迹线形态出露的结构面,利用数字图像处理技术,本文给出了从CCD影像中获取迹线对应的“像素骨架”的骨架提取算法。通过图像阈值分割、图像去噪、图像形态学处理、图像细化,提出“蔓延式”毛刺去除方法得到迹线“像素骨架”,通过迹线标记与识别,在配准的点云中映射成三维空间坐标点集,完成岩体迹线特征的提取。(2)基于点云的岩体结构面提取及对比分析针对以平面形态出露的结构面,以高密度LiDAR点云为基础数据源,本文提出了基于约束的点云特征抽稀算法;分别以点法向量法与区域生长法为技术手段,实现以平面形态出露的结构面提取;研究并提出基于区域生长法的特征面孔洞修补方法,提高特征面的完整性;对比两种特征面提取方法,分析其不同阈值下的差异性与优劣。(3)基于规则引擎的岩体结构面智能识别通过GIS空间关系知识梳理,建立基于几何形态的空间关系规则引擎,在此基础上正确识别岩体结构面。针对聚类算法提取的各个点云簇,结合人工干预实现结构面组与非结构面组的识别;针对数字图像提取的特征迹线,通过采用规则引擎模拟现实世界迹线的人工推理过程,分析迹线在空间中的多种几何形态与空间关系。(4)岩体结构面信息提取与统计分析针对提取的结构面与迹线三维点云集合,研究结构面产状信息的数字化量测方法。通过极点图、等密图的图表形式对产状信息提取结果进行统计分析,实现岩体结构面与迹线数据的自动/半自动处理与信息提取。
[Abstract]:......
【学位授予单位】：南京师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41;TU45

【参考文献】

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本文编号：2459364