基于地面三維激光點(diǎn)云實(shí)現(xiàn)地質(zhì)體產(chǎn)狀自動(dòng)提取的方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于地面三維激光點(diǎn)云實(shí)現(xiàn)地質(zhì)體產(chǎn)狀自動(dòng)提取的方法，利用三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)空間位置和顏色信息，結(jié)合圖像分割和拐點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)地質(zhì)體出露面和未出露面產(chǎn)狀自動(dòng)提取。包括如下步驟：點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理；獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)的txt文本格式；采用最近鄰法將點(diǎn)云數(shù)據(jù)重采樣到二維圖像；分割二維圖像；評(píng)價(jià)圖像分割精度；分別擬合地質(zhì)體出露面和未出露面，并計(jì)算其產(chǎn)狀；其中地質(zhì)體未出露面在二維圖像上表現(xiàn)為線狀要素，且線條走向的大角度變化代表未出露面產(chǎn)狀的變化，因此，計(jì)算未出露面產(chǎn)狀較復(fù)雜，涉及拐點(diǎn)檢測(cè)、赤平投影等技術(shù)。本發(fā)明在地質(zhì)體產(chǎn)狀提取方面，具有十分重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，大量減少了危險(xiǎn)且耗時(shí)耗力的實(shí)地測(cè)量工作。
【專利說(shuō)明】基于地面三維激光點(diǎn)云實(shí)現(xiàn)地質(zhì)體產(chǎn)狀自動(dòng)提取的方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及三維點(diǎn)云與影像分割技術(shù)和構(gòu)造地質(zhì)科學(xué)領(lǐng)域，特別是一種高精度、高密度、包含空間和顏色信息的三維激光點(diǎn)云實(shí)現(xiàn)地質(zhì)體產(chǎn)狀自動(dòng)提取的方法。

【背景技術(shù)】
[0002]巖體結(jié)構(gòu)面的優(yōu)勢(shì)產(chǎn)狀和幾何信息是評(píng)價(jià)巖體結(jié)構(gòu)面發(fā)育的重要指標(biāo)，特別是結(jié)構(gòu)面中規(guī)模小、數(shù)據(jù)量大且隨機(jī)分布的節(jié)理和裂隙，其優(yōu)勢(shì)產(chǎn)狀是評(píng)價(jià)巖體穩(wěn)定性的重要參數(shù)。野外實(shí)地測(cè)量不但耗時(shí)耗力，而且在一些危險(xiǎn)地區(qū)，人員無(wú)法到達(dá)。三維激光掃描是一種遠(yuǎn)距離非接觸的全自動(dòng)立體掃描技術(shù)，又被稱為“實(shí)景復(fù)制技術(shù)”。獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)精度高且數(shù)據(jù)量大，涵蓋目標(biāo)的三維空間位置和真彩色信息，目前已在數(shù)字地質(zhì)露頭、地質(zhì)工程等領(lǐng)域得到應(yīng)用。Gigli and Casagli (2011)和劉昌軍等(2011)都提出了基于三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取地質(zhì)體產(chǎn)狀的方法，他們的基本思想是利用結(jié)構(gòu)面上多個(gè)點(diǎn)的空間坐標(biāo)來(lái)擬合平面，并根據(jù)平面方程計(jì)算地質(zhì)體產(chǎn)狀。
[0003]然而目前研究?jī)H限于出露地質(zhì)體產(chǎn)狀的人機(jī)交互測(cè)量，無(wú)法實(shí)現(xiàn)地質(zhì)體未出露面產(chǎn)狀的提取。野外，地質(zhì)體經(jīng)歷了剝蝕和沉積等過(guò)程，其出露面不能真實(shí)代表其。例如巖層面產(chǎn)狀的提取，表層的巖層(出露)因?yàn)橥饬ψ饔靡呀?jīng)變得破碎不平整，因此要準(zhǔn)確計(jì)算巖層的產(chǎn)狀，我們需要測(cè)量?jī)傻貙又g的接觸面，而該接觸面是未出露的；又如作為火山作用與深部地幔性質(zhì)、演化及殼幔相互作用的紐帶的巖墻，工作者需要測(cè)量它與圍巖接觸面來(lái)計(jì)算巖墻產(chǎn)狀，其產(chǎn)狀有助于計(jì)算巖漿超壓，研究巖漿動(dòng)力學(xué)及侵位機(jī)制。因此在實(shí)際測(cè)量工作中，獲取地質(zhì)體未出露面產(chǎn)狀具有更重要的意義。此外，目前對(duì)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的研究大多未涉及其顏色信息RGB。鑒于以上情況，充分利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間位置和顏色信息，在出露地質(zhì)體產(chǎn)狀提取的基礎(chǔ)上，結(jié)合影像分割技術(shù)，ENVI EX(http://www.esrichina.com.cn/2010/1029/123.html)是目前普遍運(yùn)用的分割軟件之一，邊界拐點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)，類似的工作包括利用8k (k = 2, 3,4…)鄰域鏈碼和道格拉斯-普克(Douglas-Peuker)抽稀算法(http://www.baike.com/wiki/抽稀)檢測(cè)邊界拐點(diǎn),進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)地質(zhì)體出露面和未出露面產(chǎn)狀的自動(dòng)提取，具有重要的實(shí)用價(jià)值。
[0004]Riegl VZ100 (www.riegl.com)是一種目前應(yīng)用廣泛的三維激光掃描儀，其有效掃描距離最大可達(dá)1400m，距工作站點(diǎn)10m內(nèi)點(diǎn)間距為5mm，水平掃描范圍為0°?360°，垂直掃描范圍為-40°?60°。通過(guò)不同站位的多角度掃描，可以獲取覆蓋實(shí)驗(yàn)區(qū)的全部點(diǎn)云數(shù)據(jù)。其配套軟件RISCAN PRO可以對(duì)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行賦色、配準(zhǔn)、去噪等預(yù)處理，從而為后續(xù)工作提供較好的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間位置和顏色信息，結(jié)合三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理、影像分割和邊界拐點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)提供一種地質(zhì)體出露面和未出露面產(chǎn)狀自動(dòng)提取的方法。
[0006]本發(fā)明的目的是通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)的:一種基于地面三維激光點(diǎn)云實(shí)現(xiàn)地質(zhì)體產(chǎn)狀自動(dòng)提取的方法，包括如下步驟:
[0007](I)通過(guò)三維激光掃描儀采集三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)；
[0008](2)對(duì)步驟I采集的三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括賦色、配準(zhǔn)、去噪操作；
[0009](3)獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)的txt文本格式，該文本的每一行包含一個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間坐標(biāo)XYZ和顏色信息RGB;根據(jù)其空間坐標(biāo)，采用最近鄰法將點(diǎn)云數(shù)據(jù)重采樣到二維圖像，SP將三維點(diǎn)投影到二維圖像上，該圖像包含6個(gè)圖層數(shù)據(jù)，即點(diǎn)云數(shù)據(jù)的X、Y、Z、R、G、B ;
[0010](4)基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的顏色信息，對(duì)步驟3中獲取的二維圖像進(jìn)行分割；采用監(jiān)督評(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià)圖像分割精度，不斷調(diào)整分割參數(shù)直到分割精度達(dá)到閾值；
[0011](5)地質(zhì)體出露面和未出露面在二維圖像上分別表現(xiàn)為面狀要素和線狀要素，即分割對(duì)象和分割邊界線，當(dāng)分割精度達(dá)到設(shè)定閾值時(shí)，對(duì)于出露地質(zhì)體，利用組成該對(duì)象的三維點(diǎn)，采用最小二乘法擬合結(jié)構(gòu)面并計(jì)算其產(chǎn)狀；對(duì)于未出露地質(zhì)體，只能掃描到其邊界線上的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，且邊界線走向的大角度變化代表其產(chǎn)狀的變化，因此其產(chǎn)狀的計(jì)算較出露面復(fù)雜，具體包括以下步驟:
[0012](5.1)利用8k鄰域鏈碼和道格拉斯-普克抽稀算法檢測(cè)邊界拐點(diǎn)，其中，k為大于等于2的整數(shù)；
[0013](5.2)以拐點(diǎn)為分隔點(diǎn)，根據(jù)邊界線上點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間坐標(biāo)XYZ，利用最小二乘法分段擬合地質(zhì)體未出露結(jié)構(gòu)面并計(jì)算其產(chǎn)狀；
[0014](5.3)將步驟5.2中計(jì)算得到的地質(zhì)體產(chǎn)狀進(jìn)行赤平投影，對(duì)產(chǎn)狀相近的地質(zhì)體進(jìn)行歸類，并賦予同一標(biāo)志；合并具有相同標(biāo)志的相鄰地質(zhì)體，即相鄰分界線，對(duì)于孤立的地質(zhì)體，如果其相鄰地質(zhì)體屬于同一類，則將該孤立地質(zhì)體與其相鄰地質(zhì)體歸為一類，然后分別根據(jù)每類邊界點(diǎn)擬合平面并計(jì)算產(chǎn)狀；重復(fù)步驟5.3，直到相鄰地質(zhì)體產(chǎn)狀均不相同。
[0015]進(jìn)一步地，所述步驟4中所述監(jiān)督評(píng)價(jià)方法通過(guò)比較分割結(jié)果與參考對(duì)象之間的相似度或差異度來(lái)評(píng)價(jià)分割精度，具體為:采用基于面積和基于位置的組合度量來(lái)評(píng)價(jià)圖像分割精度。
[0016]本發(fā)明的有益效果是:通過(guò)結(jié)合利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間位置信息和顏色信息，從而實(shí)現(xiàn)“三維一二維一三維”的技術(shù)路線，將研究較成熟的影像分割技術(shù)用于三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)分害I]，并通過(guò)精度評(píng)價(jià)來(lái)提高其分割效果，減少對(duì)后續(xù)操作的影響。本發(fā)明基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的顏色信息獲取了地質(zhì)體在二維圖像上的面狀和線狀表現(xiàn)，并根據(jù)三維點(diǎn)的空間坐標(biāo)擬合地質(zhì)體結(jié)構(gòu)面，從而獲取其產(chǎn)狀信息。利用該發(fā)明，可以實(shí)現(xiàn)出露和未出露地質(zhì)體產(chǎn)狀的自動(dòng)提取，從而減少了大量野外實(shí)地測(cè)量工作，不但節(jié)約了時(shí)間和資金，還減少了工作的危險(xiǎn)性。

【專利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0017]圖1是本發(fā)明基于地面三維激光點(diǎn)云實(shí)現(xiàn)地質(zhì)體產(chǎn)狀信息自動(dòng)提取方法的流程圖；
[0018]圖2是本發(fā)明不同站點(diǎn)對(duì)同一目標(biāo)的掃描不意圖；
[0019]圖3是本發(fā)明基于面積度量評(píng)價(jià)分割精度獲取相交面積的流程圖；
[0020]圖4中(a)是具體實(shí)施例中對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣得到的二維圖像，其中白色線條是手動(dòng)分割巖墻的邊界，作為圖像分割精度評(píng)價(jià)中的參考對(duì)象；(b)是ENVI EX軟件分割巖墻得到的邊界二值圖；(C)是8k鄰域鏈碼檢測(cè)的拐點(diǎn)圖(黑色點(diǎn)為拐點(diǎn))，其中k為2;(d)是道格拉斯-普克算法檢測(cè)的拐點(diǎn)圖(黑色點(diǎn)為拐點(diǎn))，其中抽稀因子為3.5。

【具體實(shí)施方式】
[0021]如圖1所示，本發(fā)明基于地面三維激光點(diǎn)云實(shí)現(xiàn)地質(zhì)體產(chǎn)狀自動(dòng)提取方法，包括以下步驟:
[0022]1.通過(guò)三維激光掃描儀采集三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)；
[0023]三維激光掃描儀Riegl VZ100在掃描過(guò)程中由于受激光掃描儀視場(chǎng)角的限制，單一站點(diǎn)的掃描范圍往往不能覆蓋整個(gè)研究區(qū)域，因此需要進(jìn)行多站點(diǎn)掃描，且不同站點(diǎn)之間必須保證存在重疊區(qū)，以便實(shí)現(xiàn)不同站點(diǎn)間點(diǎn)云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)；具體可參考文獻(xiàn)((Simon Jj Buckley J A，et al，2008.Terrestrial laser scanning in geology: dataacquisit1n, processing and accuracy considerat1ns.Journal of GeologicalSociety,London, 165:625-638》；
[0024]2.對(duì)步驟I釆集的三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括賦色、配準(zhǔn)、去噪操作；
[0025]在三維激光掃描儀Riegl VZ100的配套軟件RISCAN PRO中完成三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的預(yù)處理；Riegl VZ1000在掃描的同時(shí)會(huì)拍照記錄點(diǎn)云數(shù)據(jù)的顏色信息，在RISCAN PRO中通過(guò)Color from images操作，自動(dòng)完成相應(yīng)照片對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的賦色，為其增加RGB信息；配準(zhǔn)是將不同站點(diǎn)坐標(biāo)系下的點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到一個(gè)共同的基準(zhǔn)坐標(biāo)系下，主要包括步驟:1)確定同名點(diǎn)對(duì)；2)解算坐標(biāo)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)函數(shù)，通過(guò)RISCAN PRO軟件中的Coarseregistrat1n操作完成不同站點(diǎn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)，該步驟需要用戶在兩個(gè)站點(diǎn)中選取至少
4組同名點(diǎn)對(duì)進(jìn)行配準(zhǔn)，RISCAN PRO軟件會(huì)計(jì)算配準(zhǔn)誤差，根據(jù)該誤差確定是否需要重新選點(diǎn)；去噪即是去掉那些受測(cè)量?jī)x器或其他環(huán)境因素影響產(chǎn)生的噪聲點(diǎn)，該步驟可以通過(guò)定義RISCAN PRO軟件中的Filter操作完成，軟件用戶說(shuō)明書(shū)中具體介紹了定義Filter操作的各參數(shù)；
[0026]3.在RISCAN PRO軟件中導(dǎo)出點(diǎn)云數(shù)據(jù)的txt文本格式，該文本的每一行包含一個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間坐標(biāo)XYZ和顏色信息RGB ;根據(jù)其空間坐標(biāo)，采用最近鄰法將點(diǎn)云數(shù)據(jù)重采樣到二維圖像，即將三維點(diǎn)投影到二維圖像上，該圖像包含6個(gè)圖層數(shù)據(jù)，即點(diǎn)云數(shù)據(jù)的X、Y、Z、R、G、B,具體的:將三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)投影到xy平面上，并對(duì)該區(qū)域進(jìn)行圖像重采樣，最近鄰法可表達(dá)為:
[。。27] Disl =+
[0028]其中j和i是正整數(shù)，Xj和Y」是點(diǎn)z?數(shù)據(jù)的X和Y坐標(biāo)，Xi和Yi是圖像點(diǎn)坐標(biāo)，Q1和Q2是常數(shù)，分別表示點(diǎn)云數(shù)據(jù)坐標(biāo)中最小的X值和Y值，Dist是點(diǎn)云數(shù)據(jù)與重采樣二維圖像中某一確定像素點(diǎn)的距離，對(duì)于每一個(gè)圖像點(diǎn)，即一個(gè)確定的i，我們需要遍歷所有點(diǎn)云數(shù)據(jù)，即j = I, 2, "^nOi是點(diǎn)云數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù))，計(jì)算每個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)與該像素點(diǎn)的距離，然后選取距離該點(diǎn)位置最近的點(diǎn)云數(shù)據(jù)(即Distmin)的空間坐標(biāo)XYZ和顏色信息RGB作為其波段屬性值；
[0029]4.基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的顏色信息,利用ENVI EX軟件中的Feature Extract1n操作對(duì)步驟3中獲取的二維圖像進(jìn)行分割；采用監(jiān)督評(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià)圖像分割精度，該方法是通過(guò)比較分割結(jié)果與參考對(duì)象之間的相似度或差異度來(lái)評(píng)價(jià)分割精度的，在進(jìn)行該操作前需要準(zhǔn)備好參考對(duì)象和分割結(jié)果，其中參考對(duì)象可以通過(guò)目視解譯手動(dòng)分割獲得；通過(guò)調(diào)整分割參數(shù)(ENVI EX軟件中分割參數(shù)有Scale level和merge level)以達(dá)到分割精度閾值，該閾值由用戶自己設(shè)定；利用基于面積和基于重心的組合度量來(lái)評(píng)價(jià)分割精度，組合度量避免了單一度量對(duì)分割不足或過(guò)度分割的偏好，主要度量公式是:
[0030]基于面積的度量:


area i^X: η Y-)
[0031]OverSegnientat1njj = 1-----


area (Xj)


area (X1 n Yj)
[0032]UnderSeginentat1njj -1----,~~-


areal Yj)
[0033]基于位置的度量:
[0034]Dij = dist (centroid (Xi), centroid (Yj))
[0035]其中X 是參考對(duì)象，Y 是分割對(duì)象，OverSegmentat1n 和 UnderSegmentat1n 分別表示過(guò)度分割和分割不足，Du表示參考對(duì)象中心和分割對(duì)象中心的距離^rea(Xi)和area(Yj)分別表不參考對(duì)象和分割對(duì)象的面積，area(Xi Π Yj)是參考對(duì)象與分割對(duì)象的相交面積，Centroid(Xi)和Centroid(Yj)分別表示參考對(duì)象和分割對(duì)象的中心；
[0036]OverSegmentat1n> UnderSegmentat1n 和 D 的最優(yōu)值均為 O,當(dāng)三者同時(shí)取最優(yōu)值O時(shí)即為最優(yōu)分割，即分割對(duì)象與參考對(duì)象完全重合；具體可參考文獻(xiàn)《Clinton N, Holt A, Scarborough J, et al, 2010.Accuracy assessment measures forobject-based image segmentat1n goodness.Photogrammetric Engineering andremote sensing, 76(3), 289-299》；
[0037]5.地質(zhì)體出露面和未出露面在二維圖像上分別表現(xiàn)為面狀要素和線狀要素，即分割對(duì)象和分割邊界線，當(dāng)分割精度達(dá)到設(shè)定閾值時(shí)，對(duì)于出露地質(zhì)體，利用組成該對(duì)象的三維點(diǎn)，采用最小二乘法擬合結(jié)構(gòu)面并計(jì)算其產(chǎn)狀；
[0038]根據(jù)空間幾何原理，結(jié)構(gòu)面的方程可以寫(xiě)為:
[0039]ax+by+cz+d = O
[0040]其中a，b，c，d為結(jié)構(gòu)面空間常數(shù)，x，y，z是三維點(diǎn)空間坐標(biāo)變量。結(jié)構(gòu)面法線與X軸、Y軸、Z軸的夾角余弦(l，m，n)按以下公式計(jì)算:
/ _ a
[0041]/= /.,ο ο
如-+b~ +c~

b
[0042]m =卜,

^Jcr + Ir +c~

c
[0043]11 = I 2 ,2 2.V? +b +c
[0044]根據(jù)結(jié)構(gòu)面的法向向量計(jì)算其傾向α和傾角β (傾向是傾斜平面上走向線的垂線在水平面上的投影所指的沿平面向下傾斜的方位，其中走向線是傾斜平面與水平面的交線，傾角是傾斜平面與水平面所成的角度)；

? ?ηλ
[0045]cc - arctan — Λ O
? \
^η
[0046]β = arctan.， ，

w/2+^2 J
[0047]其中Q 是常數(shù)，當(dāng) 1>0，m>0 時(shí)，Q = 0° ;當(dāng) 1>0，m〈0 時(shí)，Q = 360° ;當(dāng)1〈0 時(shí)，Q = 180。；具體可參考文獻(xiàn)《Gigli G，Casagli N, 2011.Sem1-automatic extract1n ofrock mass structural data from high resolut1n LIDAR point clouds.1nternat1nalJournal of Rock Mechanics and Mining Sciences，48(2)， 187-198》
[0048]對(duì)于未出露地質(zhì)體，只能掃描到其邊界線上的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，因此利用其邊界線上的三維點(diǎn)(只要有3個(gè)不在同一直線上的空間點(diǎn)便能擬合平面，三維激光儀的多角度掃描和野外露頭的不平整可以保證邊界線上的點(diǎn)不在同一直線上)來(lái)擬合結(jié)構(gòu)面，且邊界線走向的大角度變化代表其產(chǎn)狀的變化，因此其產(chǎn)狀的計(jì)算較出露地質(zhì)體復(fù)雜，具體包括以下步驟:
[0049](5.1)利用8k(k = 2,3,4…)鄰域鏈碼和道格拉斯-普克(Douglas-Peuker)抽稀算法檢測(cè)邊界拐點(diǎn)；8k鄰域鏈碼和道格拉斯-普克抽稀算法分別適用于柵格圖像和矢量圖像，針對(duì)不同的目標(biāo)物，需要通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)來(lái)確定最優(yōu)k值或抽稀因子。
[0050]8k(k = 2，3，4…)鄰域鏈碼適用于具有閉合邊界的二值柵格圖，該算法首先利用8k鄰域鏈碼求得二值圖像中物體邊界個(gè)點(diǎn)的曲率，然后通過(guò)尋找曲率的局部峰值檢測(cè)出拐點(diǎn)；具體可參考文獻(xiàn)《尚振宏，劉明亞.二值圖像中拐點(diǎn)的實(shí)時(shí)檢測(cè)算法.中國(guó)圖像圖形學(xué)報(bào)，2005，10 (3)))；
[0051]道格拉斯-普克(Douglas-Peuker)抽稀算法適用于矢量圖，其基本思路為:
[0052](a)對(duì)曲線的首末點(diǎn)虛連一條直線，求曲線上所有點(diǎn)與該直線的距離，并找出最大距離值dmax,用dmax與事先給定的閾值D相比:
[0053](b)若dmax〈D，則將這條曲線上的中間點(diǎn)全部舍去；若dmax彡D，保留dmax對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)點(diǎn)，并以該點(diǎn)為界，把曲線分為兩部分，對(duì)這兩部分重復(fù)步驟I和2，直到所有dmax均〈D，即完成對(duì)曲線的抽??；
[0054](5.2)以拐點(diǎn)為分隔點(diǎn)，根據(jù)邊界線上點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間坐標(biāo)XYZ，利用最小二乘法分段擬合地質(zhì)體未出露結(jié)構(gòu)面，然后按照與計(jì)算出露面產(chǎn)狀相同的方法來(lái)計(jì)算地質(zhì)體未出露面的產(chǎn)狀；
[0055](5.3)將步驟5.2中計(jì)算得到的地質(zhì)體未出露面產(chǎn)狀在軟件DIPS中進(jìn)行赤平投影，對(duì)產(chǎn)狀相近的地質(zhì)體進(jìn)行歸類，并賦予同一標(biāo)志，合并具有相同標(biāo)志的相鄰地質(zhì)體；對(duì)于孤立的地質(zhì)體，如果其相鄰地質(zhì)體屬于同一類，則將該孤立地質(zhì)體與其相鄰地質(zhì)體歸為一類，然后根據(jù)每一類地質(zhì)體邊界上的三維點(diǎn)重新擬合結(jié)構(gòu)面并計(jì)算產(chǎn)狀；并重復(fù)步驟(5.3)，直到相鄰地質(zhì)體產(chǎn)狀均不同。該步驟通過(guò)合并產(chǎn)狀相近的相鄰地質(zhì)體，可以增加擬合未出露地質(zhì)體的三維點(diǎn)，從而避免因范圍過(guò)小而擬合出錯(cuò)誤的地質(zhì)體未出露面。
[0056]下面以巖墻產(chǎn)狀提取為例進(jìn)行說(shuō)明。
[0057]巖墻作為一種厚度比較穩(wěn)定的板狀侵入體，巖墻面幾乎不出露，出露地表的僅是巖墻的厚度，利用出露面上多個(gè)點(diǎn)的空間坐標(biāo)構(gòu)建平面方程來(lái)獲取結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀的方法不適用于巖墻。因此，利用本發(fā)明提出的基于地面三維激光點(diǎn)云實(shí)現(xiàn)地質(zhì)體產(chǎn)狀自動(dòng)提取的方法來(lái)提取巖墻產(chǎn)狀信息。
[0058]圖1是基于地面三維激光點(diǎn)云實(shí)現(xiàn)地質(zhì)體產(chǎn)狀自動(dòng)提取方法的流程圖。使用者按步驟I采集原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)；按步驟2對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括賦色、配準(zhǔn)、過(guò)濾操作；按步驟3導(dǎo)出點(diǎn)云數(shù)據(jù)的txt文本格式，其中該文本的每一行包含一個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間坐標(biāo)XYZ和顏色信息RGB，并根據(jù)最近鄰法將其重采樣為二維圖像，實(shí)現(xiàn)三維到二維的轉(zhuǎn)換；按步驟4分割研究對(duì)象巖墻，利用監(jiān)督評(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià)分割精度，圖3是基于面積度量評(píng)價(jià)分割精度獲取相交面積的流程圖，通過(guò)不斷調(diào)整分割參數(shù)使分割精度達(dá)到設(shè)定閾值(80%);鑒于巖墻屬于未出露地質(zhì)體，在二維圖像上表示為線狀要素，因此按步驟5.1檢測(cè)巖墻邊界拐點(diǎn)；按步驟5.2分段計(jì)算巖墻產(chǎn)狀，實(shí)現(xiàn)二維到三維的轉(zhuǎn)換；按步驟5.3不斷對(duì)分段巖墻進(jìn)行歸類，并計(jì)算產(chǎn)狀。
[0059]參閱圖4所示，圖4a是根據(jù)最近鄰法將點(diǎn)云數(shù)據(jù)重采樣得到的二維圖像，圖4a中的白色線條是手動(dòng)分割巖墻的邊界，作為圖像分割精度評(píng)價(jià)中的參考對(duì)象。圖4b是利用ENVI EX軟件對(duì)巖墻進(jìn)行分割后獲取的邊界二值圖，以圖4a中的分割巖墻為參考對(duì)象，采用基于面積和位置的組合度量評(píng)價(jià)圖4b巖墻的分割精度，總體精度達(dá)80%以上，但比較圖4a和圖4b可知:ENVI EX軟件對(duì)巖墻的分割忽視了左側(cè)巖墻分支。利用8k(k = 2,3,4...)鄰域鏈碼和道格拉斯-普克(Douglas-Peuker)抽稀算法分別檢測(cè)巖墻邊界拐點(diǎn)(黑色點(diǎn))得圖4c (k取2)和圖4d(抽稀因子取3.5)，其中圖4c和圖4d分別包含35和49個(gè)拐點(diǎn)。對(duì)于該實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，D-P算法抽稀檢測(cè)出的拐點(diǎn)更多，對(duì)巖墻的分段更細(xì)。最后通過(guò)分割線上的空間點(diǎn)分段擬合巖墻未出露面，并不斷合并產(chǎn)狀相近的相鄰面，最終得到兩個(gè)大平面，其產(chǎn)狀(傾向、傾角)分別是Ν55.4° W，76.4° (圖4b中近豎直方向的巖墻①)和Ν25.8° E，60.6° (圖4b中右側(cè)巖墻分支②)。
【權(quán)利要求】
1.一種基于地面三維激光點(diǎn)云實(shí)現(xiàn)地質(zhì)體產(chǎn)狀自動(dòng)提取的方法，其特征在于，該方法包括如下步驟: (1)通過(guò)三維激光掃描儀采集三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)； (2)對(duì)步驟I采集的三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括賦色、配準(zhǔn)、去噪操作； (3)獲取點(diǎn)云數(shù)據(jù)的txt文本格式，該文本的每一行包含一個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間坐標(biāo)XYZ和顏色信息RGB ;根據(jù)其空間坐標(biāo)，采用最近鄰法將點(diǎn)云數(shù)據(jù)重采樣到二維圖像，即將三維點(diǎn)投影到二維圖像上，該圖像包含6個(gè)圖層數(shù)據(jù)，即點(diǎn)云數(shù)據(jù)的X、Y、Z、R、G、B ; (4)基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的顏色信息，對(duì)步驟3中獲取的二維圖像進(jìn)行分割；采用監(jiān)督評(píng)價(jià)方法評(píng)價(jià)圖像分割精度，不斷調(diào)整分割參數(shù)直到分割精度達(dá)到閾值； (5)地質(zhì)體出露面和未出露面在二維圖像上分別表現(xiàn)為面狀要素和線狀要素，即分割對(duì)象和分割邊界線，當(dāng)分割精度達(dá)到設(shè)定閾值時(shí)，對(duì)于出露地質(zhì)體，利用組成該對(duì)象的三維點(diǎn)，采用最小二乘法擬合結(jié)構(gòu)面并計(jì)算其產(chǎn)狀；對(duì)于未出露地質(zhì)體，只能掃描到其邊界線上的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，且邊界線走向的大角度變化代表其產(chǎn)狀的變化，因此其產(chǎn)狀的計(jì)算較出露面復(fù)雜，具體包括以下步驟: (5.1)利用8k鄰域鏈碼和道格拉斯-普克抽稀算法檢測(cè)邊界拐點(diǎn)，其中，k為大于等于2的整數(shù)； (5.2)以拐點(diǎn)為分隔點(diǎn)，根據(jù)邊界線上點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間坐標(biāo)XYZ，利用最小二乘法分段擬合地質(zhì)體未出露結(jié)構(gòu)面并計(jì)算其產(chǎn)狀； (5.3)將步驟5.2中計(jì)算得到的地質(zhì)體產(chǎn)狀進(jìn)行赤平投影，對(duì)產(chǎn)狀相近的地質(zhì)體進(jìn)行歸類，并賦予同一標(biāo)志；合并具有相同標(biāo)志的相鄰地質(zhì)體，即相鄰分界線，對(duì)于孤立的地質(zhì)體，如果其相鄰地質(zhì)體屬于同一類，則將該孤立地質(zhì)體與其相鄰地質(zhì)體歸為一類，然后分別根據(jù)每類邊界點(diǎn)擬合平面并計(jì)算產(chǎn)狀；重復(fù)步驟5.3，直到相鄰地質(zhì)體產(chǎn)狀均不相同。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于地面三維激光點(diǎn)云實(shí)現(xiàn)地質(zhì)體產(chǎn)狀自動(dòng)提取的方法，其特征在于，所述步驟4中所述監(jiān)督評(píng)價(jià)方法通過(guò)比較分割結(jié)果與參考對(duì)象之間的相似度或差異度來(lái)評(píng)價(jià)分割精度，具體為:采用基于面積和基于位置的組合度量來(lái)評(píng)價(jià)圖像分割精度。
【文檔編號(hào)】G06T17/05GK104183017SQ201410367744
【公開(kāi)日】2014年12月3日 申請(qǐng)日期:2014年7月29日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月29日
【發(fā)明者】陳寧華, 倪妮娜, 陳建裕 申請(qǐng)人:浙江大學(xué)