CN114898053A - 基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法 - Google Patents
基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114898053A CN114898053A CN202210316986.8A CN202210316986A CN114898053A CN 114898053 A CN114898053 A CN 114898053A CN 202210316986 A CN202210316986 A CN 202210316986A CN 114898053 A CN114898053 A CN 114898053A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- dimensional
- point cloud
- scanning
- cloud data
- rock mass
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 239000011435 rock Substances 0.000 title claims abstract description 83
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 title claims abstract description 55
- 238000011161 development Methods 0.000 title claims abstract description 54
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 238000011160 research Methods 0.000 claims abstract description 42
- 238000010586 diagram Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 12
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 11
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 9
- RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 9,10-anthraquinone Chemical compound C1=CC=C2C(=O)C3=CC=CC=C3C(=O)C2=C1 RZVHIXYEVGDQDX-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 3
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 3
- 238000012790 confirmation Methods 0.000 claims description 3
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 3
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 3
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 3
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 3
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 abstract description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 8
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 2
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 2
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 2
- 230000001788 irregular Effects 0.000 description 2
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 2
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013499 data model Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000001125 extrusion Methods 0.000 description 1
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 1
- 238000013441 quality evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000010257 thawing Methods 0.000 description 1
- 238000012876 topography Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/05—Geographic models
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
- G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
- G01B11/002—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring two or more coordinates
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
- G01C11/02—Picture taking arrangements specially adapted for photogrammetry or photographic surveying, e.g. controlling overlapping of pictures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
- G06T17/20—Finite element generation, e.g. wire-frame surface description, tesselation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
- G06T3/4038—Image mosaicing, e.g. composing plane images from plane sub-images
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
- G06T2200/08—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving all processing steps from image acquisition to 3D model generation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
- G06T2200/32—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving image mosaicing
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
本发明公开了基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法,将三维空间影像技术和数字摄影技术相互结合,先获取研究区现场数据,然后基于数据建立研究区的现场三维数字模型,最后将现场三维数字模型进行解译并结合平峒调查结果精准获取研究区破裂松动岩体的发育分布范围图。本发明将三维空间影像技术和数字摄影技术有机结合使用,形成优势互补的技术形式,不仅具有三维激光扫描技术的快速、准确,又有摄影测量的多角度、大覆盖面积、真实准确的彩色信息;相比人工调查,本发明具有耗时相对更短、安全隐患相对更小且局限性相对更小的优点。
Description
技术领域
本发明涉及工程地质调查分析领域,特别是基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法。
背景技术
青藏高原深切河谷大型水电工程勘察设计和施工建设中,揭示区域地质条件极其复杂。这些复杂地质条件可以概括为:①岩质坚硬:岩石强度多大于60MPa;②结构面发育:多期构造挤压与原生构造的叠加,除了区域性断裂,还形成众多的小断层、大量多方向的节理,以及微小的隐裂隙;③蚀变强烈:受区域性断裂、后期热液及风化影响,岩石强度和岩体完整性明显劣化;④地表风化卸荷强烈:区域属于典型深切峡谷地貌,岸坡风化、卸荷松弛现象非常突出,局部可达300m;⑤受到卸荷、冻融、倾倒变形和河谷快速下切影响,边坡浅表危岩体和碎裂松动岩体发育。通过诸多工程表明,边坡浅表危岩体和碎裂松动岩体的勘察和防治已成为制约工程建设进度和成败的关键因素之一。
高寒、高海拔地区岩体结构精细化调查的工作需求,对野外调查工作方法提出了更高的要求。但是,目前传统的人工调查方法,耗时长,局限性大,覆盖率低等问题不能满足精细化调查,对岩体质量评价的需要,如:研究区工作,调查人员人工作业要1个多月时间耗时很长;同时人工调查存在巨大的安全隐患;人工调查区域仅限于人力能攀爬到达的区域,对于高海拔、陡坡度等区域并不能调查到位,调查范围受限。
因此,传统的人工调查方法存在耗时长、安全隐患大、局限性大的问题。
发明内容
本发明的目的在于,提供基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法。本发明具有耗时相对更短、安全隐患相对更小且局限性相对更小的优点。
本发明的技术方案:基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法,将三维空间影像技术和数字摄影技术相互结合,先获取研究区现场数据,然后基于数据建立研究区的现场三维数字模型,最后将现场三维数字模型进行解译并结合平峒调查结果精准获取研究区破裂松动岩体的发育分布范围图。
前述的基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法中,所述碎裂松动岩体发育范围圈定方法,步骤如下:
A、采用地面三维激光扫描设备获取研究区现场的扫描三维点云数据;
B、扫描三维点云数据处理;
C、数字摄影测量获取研究区的测量三维点云数据;
D、三维数字模型构建:以扫描三维点云数据和测量三维点云数据为基础构建三维数字模型;
E、圈定研究区碎裂松动岩体精准的发育分布范围图:以三维数字模型为基础圈定研究区碎裂松动岩体精准的发育分布范围图。
前述的基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法中,步骤A所述的采用地面三维激光扫描设备获取研究区现场的扫描三维点云数据,其具体步骤如下:
A1、对研究区的现场进行踏勘:通过踏勘确定扫描工作范围,了解场地情况,特别是场地周围的环境如树木、建筑物、地形等特征;
A2、架设扫描仪:根据扫描区空间位置及范围,综合考虑树木、建筑物等对目标区的遮挡关系,选定扫描机位点,架设扫描仪;
A3、设置扫描标靶:根据扫描机机位设置扫描标靶,所述扫描标靶即坐标控制标靶;标靶主要的作用就是为了在扫描过程中提供控制坐标点;同时还可以设置拼接特征点标靶;
A4、设置扫描参数:所述扫描参数至少包括内置相机参数、扫描范围、扫描平均距离、采样点间距和标靶识别;
A5、移站扫描:重复步骤A2到A4直到扫描工作完成;
A6、扫描获取扫描三维点云数据:通过步骤A2到A5扫描获取扫描三维点云数据。
前述的基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法中,步骤A所述的采用地面三维激光扫描设备获取研究区现场的扫描三维点云数据,在扫描过程中还要用内置或外置的相机对扫描目标进行数码相片拍照,方便后续进行彩色信息耦合。
前述的基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法中,所述扫描三维点云数据是以扫描仪中心点为零点的局部坐标系;所述扫描三维点云数据中扫描目标点P的坐标(XS、YS、ZS)的计算公式:Zs=S sinθ。
前述的基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法中,步骤B所述的扫描三维点云数据处理,具体步骤如下:
B1、扫描三维点云数据预处理:对扫描三维点云数据的原始数据中噪音点进行剔除;
B2、获取三维彩色点云数据:将对应点云的彩色影像经软件的匹配叠加技术与对应的扫描三维点云数据结合生成三维彩色点云数据;所述彩色影像由内置或外置的相机对扫描目标进行数码相片拍照获得;
B3、多站点的扫描三维点云数据拼接匹配:将每个扫描机位点获取的扫描三维点云数据进行拼接从而获取完整的空间三维影像数据;所述拼接包括平移、旋转等操作;
B4、扫描三维点云数据的坐标校准:利用至少3个已知大地坐标的三维点将步骤B2获取的空间三维影像数据的坐标转换为大地坐标。
前述的基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法中,步骤B4的坐标校准为后期的数据处理,如地质体高程查询、定位、地形图、剖面线等信息的提取与生成奠定重要基础,是地质测绘不可或缺的过程,其精度直接影响后期信息提取的准确程度。
前述的基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法中,扫描三维点云数据经过步骤B的数据处理便可以对有用的信息进行识别、提取工作,数据的结果输出成需要的格式待用。
前述的基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法中,步骤C所述的数字摄影测量获取研究区的测量三维点云数据,步骤如下:
C1、选定飞行控制平台:根据任务形式和实际需求确定无人机类型、机体结构、设定续航时间、合理规划航线;
C2、场地确认:距离机场大于10km,无人机起降半径200m范围内不能有高大建筑物,远离雷达、无线通信等干扰源,获得民航或军方飞行许可,执飞单位及人员需具备飞行资质;
C3、设置数码相机:设置数码相机的参数;所述参数至少包括快门、对角、光圈、感光度和拍摄控制;快门速度通常大于1/600秒,对焦方式设置为手动模式,焦点为无穷远,光圈大小不低于5.6,拍摄模式设置为单张拍摄;
C4、设置人工标志点:设置人工标志点需要综合考虑成图比例尺、地形特点、图幅分布,像控点距离应该满足空中三角测量精度要求,标志点应与地面背景颜色有较大反差;
C5、获取测量三维点云数据:根据人工标志点、像控点测量获取测量三维点云数据。
前述的基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法中,步骤D所述的三维数字模型构建,步骤如下:
D1、数据融合坐标***选定:基于现场全站仪实测多处坐标控制点,将控制点坐标导入PolyWorks点云处理软件,生成校准点,将三维激光扫描和数字摄影测量坐标校准为相同坐标***;
D2、坐标校准融合:将经步骤B处理后的扫描三维点云数据和步骤C获得的测量三维点云数据利用相同坐标***进行坐标校准融合,而后获得三维点云数据,并将点云数据信息通过PolyWorks软件自动转化为大地坐标,平均误差控制在0.5m以内;
D3、构建三维数字模型:由于点云数据都是离散点坐标,对于测量对象空间几何特征表达较为局限,因此,利用D2获取的三维点云数据,通过三角网格,将点云数据构建成网格模型,也就是三维数字模型,包括数字地面模型(DTM)、数字高程模型(DEM)、数字表面模型(DSM)和数字正射影像图(DOM)。
前述的基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法中,三维空间影像技术和数字摄影技术都是以三维坐标点云的形式表现空间物体的几何特征,点云信息中不仅包含着坐标数据信息,同时还具有物体灰度或者彩色信息;三维空间影像技术和数字摄影技术都是以点云坐标数据来表达被测物体的空间形态,两者数据具有相似性,数据成果转换、存储及处理具有一致性;因此才能将经步骤B处理后的扫描三维点云数据和步骤C获得的测量三维点云数据进行坐标校准融合后获得三维点云数据。
前述的基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法中,步骤D3所述的构建三维数字模型,其具体内容如下:将三维点云数据构网生成数字表面模型,在由点生成面构网过程中,既可以是规则的矩形网格,也可以是不规则的三角网格;对于非地形测量生成的模型,往往由于空间形态复杂在构网过程中多采用三角网格,而对于地形测量的三维模型而言,大面积的地形模型多采用规则的矩形网格形式,而复杂多变的地形或者高精度的地形模型多采用三角网格模型。
前述的基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法中,步骤E圈定研究区碎裂松动岩体精准的发育分布范围图,具体内容如下:
E1、平硐调查结果分析:对已有平硐资料内的岩体结构特征进行统计分析,结合根据平硐位置及调查结果分析卸荷深度范围;
E2、三维数字模型解译:将三维数字模型进行解译,获得控制性岩体结构特征信息,再结合卸荷深度范围及地形地貌特征圈定碎裂松动岩体边界范围;
E3、碎裂松动岩体信息提取:根据碎裂松动岩体分布形式和特征,获取碎裂松动岩体面积、体积、结构发育特征等关键参数,精准圈定高寒山区碎裂松动岩体发育范围,并获取碎裂松动岩体的关键信息;最终得到研究区碎裂松动岩体精准的发育分布范围图。
与现有技术相比,本发明提供了一种结合三维空间影像技术和数字摄影技术精准圈定高寒山区碎裂松动岩体发育范围的方法。该方法详细描述了如何利用三维激光扫描技术获取三维点云数据,对三维点云数据的拼接和坐标校准提出了具体方法,并结合数字摄影技术建立了三维数字模型;
本发明将三维空间影像技术和数字摄影技术有机结合使用,形成优势互补的技术形式,不仅具有三维激光扫描技术的快速、准确,又有摄影测量的多角度、大覆盖面积、真实准确的彩色信息;
综上所述,采用本发明进行调查仅需少量人员投入便可以进行全面调查,耗时也相对传统方法更短,只需一周左右就能完成;仅需少量工作人员对局部进行复核、验证解译结果并最终圈定范围,显著降低了人员到达危险区域的必要性,极大减低了安全隐患;三维激光扫描和无人机摄影相结合能应对复杂多样的地形地貌条件,相比人工调查的局限性更小。
因此,本发明具有耗时相对更短、安全隐患相对更小且局限性相对更小的优点。
附图说明
图1是本发明的技术流程图;
图2是本发明步骤A的技术流程图;
图3是本发明实施例中步骤A基准点转点分布图;
图4是本发明实施例中步骤A生成的中、下坝址区扫描三维点云数据(Y为正北方向);
图5是本发明实施例中步骤C生成的坝址区边坡测量三维点云数据;
图6是本发明实施例中步骤D生成的三维数据模型;
图7是本发明实施例中步骤E得出的坝址区右岸碎裂松动岩体及平硐分布位置解译图;
图8是本发明实施例中步骤E得出的坝址区左岸碎裂松动岩体及平硐分布位置解译图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明,但并不作为对本发明限制的依据。
实施例。基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法,如图1-2所示,将三维空间影像技术和数字摄影技术相互结合,先获取研究区现场数据,然后基于数据建立研究区的现场三维数字模型,最后将现场三维数字模型进行解译并结合平峒调查结果精准获取研究区破裂松动岩体的发育分布范围图。
所述碎裂松动岩体发育范围圈定方法,步骤如下:
A、采用地面三维激光扫描设备获取研究区现场的扫描三维点云数据;
B、扫描三维点云数据处理;
C、数字摄影测量获取研究区的测量三维点云数据;
D、三维数字模型构建:以扫描三维点云数据和测量三维点云数据为基础构建三维数字模型;
E、圈定研究区碎裂松动岩体精准的发育分布范围图:以三维数字模型为基础圈定研究区碎裂松动岩体精准的发育分布范围图。
步骤A所述的采用地面三维激光扫描设备获取研究区现场的扫描三维点云数据,其具体步骤如下:
A1、对研究区的现场进行踏勘:通过踏勘确定扫描工作范围,了解场地情况,特别是场地周围的环境如树木、建筑物、地形等特征;
A2、架设扫描仪:根据扫描区空间位置及范围,综合考虑树木、建筑物等对目标区的遮挡关系,选定扫描机位点,架设扫描仪;参见附图3
A3、设置扫描标靶:根据扫描机机位设置扫描标靶,所述扫描标靶即坐标控制标靶;标靶主要的作用就是为了在扫描过程中提供控制坐标点;同时还可以设置拼接特征点标靶同时还可以设置拼接特征点标靶;
A4、设置扫描参数:所述扫描参数至少包括内置相机参数、扫描范围、扫描平均距离、采样点间距和标靶识别;
A5、移站扫描:重复步骤A2到A4直到扫描工作完成;
A6、扫描获取扫描三维点云数据:通过步骤A2到A5扫描获取扫描三维点云数据;参见附图4。
步骤A所述的采用地面三维激光扫描设备获取研究区现场的扫描三维点云数据,在扫描过程中还要用内置或外置的相机对扫描目标进行数码相片拍照,方便后续进行彩色信息耦合。
步骤B所述的扫描三维点云数据处理,具体步骤如下:
B1、扫描三维点云数据预处理:对扫描三维点云数据的原始数据中噪音点进行剔除;
B2、获取三维彩色点云数据:将对应点云的彩色影像经软件的匹配叠加技术与对应的扫描三维点云数据结合生成三维彩色点云数据;所述彩色影像由内置或外置的相机对扫描目标进行数码相片拍照获得;
B3、多站点的扫描三维点云数据拼接匹配:将每个扫描机位点获取的扫描三维点云数据进行拼接从而获取完整的空间三维影像数据;所述拼接包括平移、旋转等操作;
B4、扫描三维点云数据的坐标校准:利用至少3个已知大地坐标的三维点将步骤B3获取的空间三维影像数据的坐标转换为大地坐标。
步骤B4的坐标校准为后期的数据处理,如地质体高程查询、定位、地形图、剖面线等信息的提取与生成奠定重要基础,是地质测绘不可或缺的过程,其精度直接影响后期信息提取的准确程度。
扫描三维点云数据经过步骤B的数据处理便可以对有用的信息进行识别、提取工作,数据的结果输出成需要的格式待用。
步骤C所述的数字摄影测量获取研究区的测量三维点云数据,步骤如下:
C1、选定飞行控制平台:根据实际情况规划不同航线;所述实际情况包括机体结构、续航时间和任务形式;
C2、场地确认:距离机场大于10km,无人机起降半径200m范围内不能有高大建筑物,远离雷达、无线通信等干扰源,获得民航或军方飞行许可,执飞单位及人员需具备飞行资质;
C3、设置数码相机:设置数码相机的参数;所述参数至少包括快门、对角、光圈、感光度和拍摄控制;快门速度通常大于1/600秒,对焦方式设置为手动模式,焦点为无穷远,光圈大小不低于5.6,拍摄模式设置为单张拍摄;
C4、设置人工标志点:设置人工标志点需要综合考虑成图比例尺、地形特点、图幅分布,像控点距离应该满足空中三角测量精度要求,标志点应与地面背景颜色有较大反差;
C5、获取测量三维点云数据:根据人工标志点、像控点测量获取测量三维点云数据;参见附图5。
步骤D所述的三维数字模型构建,步骤如下:
D1、数据融合坐标***选定:基于现场全站仪实测多处坐标控制点,将控制点坐标导入PolyWorks点云处理软件,生成校准点,将三维激光扫描和数字摄影测量坐标校准为相同坐标***;
D2、坐标校准融合:将经步骤B处理后的扫描三维点云数据和步骤C获得的测量三维点云数据利用相同坐标***进行坐标校准融合,而后获得三维点云数据,并将点云数据信息通过PolyWorks软件自动转化为大地坐标,平均误差控制在0.5m以内;
D3、构建三维数字模型:由于点云数据都是离散点坐标,对于测量对象空间几何特征表达较为局限,因此,利用D2获取的三维点云数据,通过三角网格,将点云数据构建成网格模型,也就是三维数字模型,包括数字地面模型(DTM)、数字高程模型(DEM)、数字表面模型(DSM)和数字正射影像图(DOM);参见附图6。
三维空间影像技术和数字摄影技术都是以三维坐标点云的形式表现空间物体的几何特征,点云信息中不仅包含着坐标数据信息,同时还具有物体灰度或者彩色信息;三维空间影像技术和数字摄影技术都是以点云坐标数据来表达被测物体的空间形态,两者数据具有相似性,数据成果转换、存储及处理具有一致性;因此才能将经步骤B处理后的扫描三维点云数据和步骤C获得的测量三维点云数据进行坐标校准融合后获得三维点云数据。
步骤D3所述的构建三维数字模型,其具体内容如下:将三维点云数据构网生成数字表面模型,在由点生成面构网过程中,既可以是规则的矩形网格,也可以是不规则的三角网格;对于非地形测量生成的模型,往往由于空间形态复杂在构网过程中多采用三角网格,而对于地形测量的三维模型而言,大面积的地形模型多采用规则的矩形网格形式,而复杂多变的地形或者高精度的地形模型多采用三角网格模型。
步骤E圈定研究区碎裂松动岩体精准的发育分布范围图,具体内容如下:
E1、平硐调查结果分析:对已有平硐资料内的岩体结构特征进行统计分析,结合根据平硐位置及调查结果分析卸荷深度范围;
E2、三维数字模型解译:将三维数字模型进行解译,获得控制性岩体结构特征信息,再结合卸荷深度范围及地形地貌特征圈定碎裂松动岩体边界范围;
E3、碎裂松动岩体信息提取:根据碎裂松动岩体分布形式和特征,获取碎裂松动岩体面积、体积、结构发育特征等关键参数,精准圈定高寒山区碎裂松动岩体发育范围,并获取碎裂松动岩体的关键信息;最终得到研究区碎裂松动岩体精准的发育分布范围图;
参见附图7和附图8。
Claims (8)
1.基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法,其特征在于:将三维空间影像技术和数字摄影技术相互结合,先获取研究区现场数据,然后基于现场数据建立研究区的现场三维数字模型,最后将现场三维数字模型进行解译并结合平峒调查结果精准获取研究区破裂松动岩体的发育分布范围图。
2.根据权利要求1所述的基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法,其特征在于,所述碎裂松动岩体发育范围圈定方法,步骤如下:
A、采用地面三维激光扫描设备获取研究区现场的扫描三维点云数据;
B、扫描三维点云数据处理;
C、数字摄影测量获取研究区的测量三维点云数据;
D、三维数字模型构建:以扫描三维点云数据和测量三维点云数据为基础构建三维数字模型;
E、圈定研究区碎裂松动岩体精准的发育分布范围图:以三维数字模型为基础圈定研究区碎裂松动岩体精准的发育分布范围图。
3.根据权利要求2所述的基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法,其特征在,步骤A所述的采用地面三维激光扫描设备获取研究区现场的扫描三维点云数据,其具体步骤如下:
A1、对研究区的现场进行踏勘:通过踏勘确定扫描工作范围,了解场地情况;
A2、架设扫描仪:根据扫描区空间位置及范围,选定扫描机位点,架设扫描仪;
A3、设置扫描标靶:根据扫描机机位设置扫描标靶,所述扫描标靶即坐标控制标靶;
A4、设置扫描参数:所述扫描参数至少包括内置相机参数、扫描范围、扫描平均距离、采样点间距和标靶识别;
A5、移站扫描:重复步骤A2到A4直到扫描工作完成;
A6、扫描获取扫描三维点云数据:通过步骤A2到A5扫描获取扫描三维点云数据。
5.根据权利要求2所述的基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法,其特征在于,步骤B所述的扫描三维点云数据处理,具体步骤如下:
B1、扫描三维点云数据预处理:对扫描三维点云数据的原始数据中噪音点进行剔除;
B2、获取三维彩色点云数据:将通过内置数码相机拍摄的对应点云的彩色影像匹配叠加到对应的扫描三维点云数据中生成三维彩色点云数据;
B3、多站点的扫描三维点云数据拼接匹配:将每个扫描机位点获取的扫描三维点云数据进行拼接获取完整的空间三维影像数据;
B4、扫描三维点云数据的坐标校准:利用至少3个已知大地坐标的三维点将步骤B3获取的空间三维影像数据的坐标转换为大地坐标。
6.根据权利要求2所述的基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法,其特征在于,步骤C所述的数字摄影测量获取研究区的测量三维点云数据,步骤如下:
C1、选定飞行控制平台:根据任务形式和实际需求确定无人机类型、机体结构、设定续航时间、合理规划航线;
C2、场地确认:距离机场大于10km,无人机起降半径200m范围内不能有高大建筑物,远离雷达、无线通信等干扰源,获得民航或军方飞行许可,执飞单位及人员需具备飞行资质;
C3、设置数码相机:设置数码相机的参数;所述参数至少包括快门、对角、光圈、感光度和拍摄控制;快门速度通常大于1/600秒,对焦方式设置为手动模式,焦点为无穷远,光圈大小不低于5.6,拍摄模式设置为单张拍摄;
C4、设置人工标志点:设置人工标志点需要综合考虑成图比例尺、地形特点、图幅分布,像控点距离应该满足空中三角测量精度要求,标志点应与地面背景颜色有较大反差;
C5、获取测量三维点云数据:根据人工标志点、像控点测量获取测量三维点云数据。
7.根据权利要求2所述的基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法,其特征在于,步骤D所述的三维数字模型构建,步骤如下:
D1、数据融合坐标***选定:基于现场全站仪实测多处坐标控制点,将控制点坐标导入Poly Works点云处理软件,生成校准点,将三维激光扫描和数字摄影测量坐标校准为相同坐标***;
D2、坐标校准融合:将经步骤B处理后的扫描三维点云数据和步骤C获得的测量三维点云数据利用相同坐标***进行坐标校准融合,而后获得三维点云数据,并将点云数据信息通过Poly Works软件自动转化为大地坐标,平均误差控制在0.5m以内;
D3、构建三维数字模型:利用D2获取的三维点云数据,通过三角网格,将点云数据构建成网格模型,也就是三维数字模型,包括数字地面模型(DTM)、数字高程模型(DEM)、数字表面模型(DSM)和数字正射影像图(DOM)。
8.根据权利要求2所述的基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法,其特征在于,步骤E圈定研究区碎裂松动岩体精准的发育分布范围图,具体内容如下:
E1、平硐调查结果分析:对已有平硐资料内的岩体结构特征进行统计分析,结合根据平硐位置及调查结果分析卸荷深度范围;
E2、三维数字模型解译:将三维数字模型进行解译,获得控制性岩体结构特征信息,再结合卸荷深度范围及地形地貌特征圈定碎裂松动岩体边界范围;
E3、碎裂松动岩体信息提取:根据碎裂松动岩体分布形式和特征,获取碎裂松动岩体面积、体积、结构发育特征等关键参数,精准圈定高寒山区碎裂松动岩体发育范围,并获取碎裂松动岩体的关键信息;最终得到研究区碎裂松动岩体精准的发育分布范围图。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210316986.8A CN114898053A (zh) | 2022-03-28 | 2022-03-28 | 基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202210316986.8A CN114898053A (zh) | 2022-03-28 | 2022-03-28 | 基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114898053A true CN114898053A (zh) | 2022-08-12 |
Family
ID=82716306
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202210316986.8A Pending CN114898053A (zh) | 2022-03-28 | 2022-03-28 | 基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114898053A (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116665079A (zh) * | 2023-06-21 | 2023-08-29 | 南京师范大学 | 复杂场景下顾及空间关系的岩体结构特征识别方法与*** |
CN116756893A (zh) * | 2023-06-16 | 2023-09-15 | 深圳讯道实业股份有限公司 | 应用于工矿控制***的输配电电缆布设及控制方法 |
TWI823654B (zh) * | 2022-11-01 | 2023-11-21 | 國立中央大學 | 結構物表面缺陷識別校正系統 |
-
2022
- 2022-03-28 CN CN202210316986.8A patent/CN114898053A/zh active Pending
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
TWI823654B (zh) * | 2022-11-01 | 2023-11-21 | 國立中央大學 | 結構物表面缺陷識別校正系統 |
CN116756893A (zh) * | 2023-06-16 | 2023-09-15 | 深圳讯道实业股份有限公司 | 应用于工矿控制***的输配电电缆布设及控制方法 |
CN116756893B (zh) * | 2023-06-16 | 2024-01-05 | 深圳讯道实业股份有限公司 | 应用于工矿控制***的输配电电缆布设及控制方法 |
CN116665079A (zh) * | 2023-06-21 | 2023-08-29 | 南京师范大学 | 复杂场景下顾及空间关系的岩体结构特征识别方法与*** |
CN116665079B (zh) * | 2023-06-21 | 2024-02-23 | 南京师范大学 | 复杂场景下顾及空间关系的岩体结构特征识别方法与*** |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN107066758B (zh) | 基于无人机摄影技术及bim技术下的室外施工方法 | |
CN102506824B (zh) | 一种城市低空无人机***生成数字正射影像图的方法 | |
CN104931022B (zh) | 基于星载激光测高数据的卫星影像立体区域网平差方法 | |
Dubbini et al. | Digital elevation models from unmanned aerial vehicle surveys for archaeological interpretation of terrain anomalies: case study of the Roman castrum of Burnum (Croatia) | |
CN109143257A (zh) | 无人机机载雷达矿山开采土地变化监测***及方法 | |
CN114898053A (zh) | 基于三维空间影像技术的碎裂松动岩体发育范围圈定方法 | |
CN111927552A (zh) | 基于天空地勘察技术的复杂山区长大深埋隧道勘察方法 | |
Riquelme et al. | Digital landform reconstruction using old and recent open access digital aerial photos | |
Lee et al. | Change Monitoring at Expressway Infrastructure Construction Sites Using Drone. | |
CN113034470B (zh) | 基于无人机倾斜摄影技术的沥青混凝土厚度无损检测方法 | |
CN112833861A (zh) | 一种基于倾斜摄影大比例尺地形图的测绘方法和测绘*** | |
CN111667569A (zh) | 一种基于Rhino及Grasshopper的三维实景土方可视化精准测算方法 | |
CN111256730A (zh) | 一种用于低空倾斜摄影测量技术的土方平衡修正计算方法 | |
Lin et al. | Micro-UAV based remote sensing method for monitoring landslides in Three Gorges Reservoir, China | |
Lu et al. | Digital Heritage and Preservation: Aerial Photogrammetry and Lidar Applied to the Mapping of Kapayuwanan, Indigenous Paiwan Settlements, Taiwan | |
Li | [Retracted] Application of Multimedia Tilt Photogrammetry Technology Based on Unmanned Aerial Vehicle in Geological Survey | |
CN115700777A (zh) | 一种基于无人机和数字地表模型的公路施工阶段预测方法 | |
Astor et al. | Implementation of unmanned aerial vehicle (UAV) in the sand mine project | |
Dai et al. | Application of UAV photogrammetry on ecological restoration of abandoned open-pit mines, Northern Anhui province, China | |
Sestras et al. | The use of budget UAV systems and GIS spatial analysis in cadastral and construction surveying for building planning | |
Ciritcioğlu et al. | Assessment of Unmanned Aerial Vehicle use opportunities in forest road project (Düzce Sample) | |
Li et al. | Application and typical case of unmanned aerial vehicles combined with building 3D modeling | |
CN116910691B (zh) | 一种基于影响条件的土方作业效能评估方法 | |
Marinov et al. | APPROACH TO DIGITAL TWIN OF IMMOVABLE CULTURE HERITAGE | |
Jankauskienė et al. | Surface modelling of a unique heritage object: Use of UAV combined with camera and lidar for mound inspection |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |