基于探地雷达多属性融合的岩溶洞穴三维成像方法技术

一种基于探地雷达多属性融合的岩溶洞穴三维成像方法，包括以下步骤：(1)对探地雷达数据进行预处理；(2)通过对步骤(1)处理得到的数据体计算其瞬时振幅、能量和最大振幅谱的探地雷达三维属性；(3)利用极差标准化方法将步骤(2)三个三维属性体归一化；(4)利用主成分分析法融合极差标准化处理后的三个属性体，得到融合属性体；(5)等间距提取步骤(4)中融合属性体时间切片中的异常反射区域数据,并利用各切片的空间坐标信息进行三维重构；(6)基于步骤(5)得到的重构数据和体可视化技术实现隧道溶洞目标体三维可视化。本发明专利技术能够有效地通过探地雷达对地下岩溶洞穴进行较为精确的三维建模，为施工过程中处理地下岩溶洞穴相关问题提供指导帮助。指导帮助。指导帮助。

【技术实现步骤摘要】
基于探地雷达多属性融合的岩溶洞穴三维成像方法


[0001]本专利技术涉及隧道地质探测领域，尤其是涉及一种基于探地雷达多属性融合的岩溶洞穴三维成像方法。

技术介绍

[0002]在岩溶地区进行隧道工程建设时，往往会遇到岩溶洞穴、地下暗河等不良地质。岩溶的存在严重制约着隧道施工工期、造价，并给施工人员的安全和集体财产带来严重威胁。岩溶发育具有复杂多变、形态各异等特点，虽然宏观方面可以预见和推定，但在局部具有随机性和不可预见性。隧道施工过程中准确探测洞身及周边岩溶洞穴的空间位置和几何形态，对于评定灾害危险等级、制定详细施工方案具有极为重要指导作用。
[0003]近年来，隧道施工期间的地质超前预报技术得到快速发展。常用方法有洞内地质调查法、超前钻探和无损检测等。其中超前钻探具有定位准确、可直观揭示岩溶物质属性等优势，但其探测效率低、成本高，并且一孔之见难以准确描述复杂多变的岩溶空间形态。隧道内无损检测方法主要包括探地雷达、激发极化等，每种方法都有各自优势和适用条件。其中，探地雷达(GPR)具有分辨率高、结果直观、扫描速度快等其它地球物理方法无法比拟的优势，近年来已成为岩溶隧道不良地质探测的最主要无损检测手段。然而，探地雷达作为一种基于电磁波理论的无损探测方法，同样具有多解性的缺陷，加之隧道探测环境中的干扰、电磁衰减、散射以及岩溶地质的复杂性，导致该技术一直停留在简单应用阶段。隧道内岩溶洞穴空间位置和几何形态的预报精度还远未达到业界所期望的效果。
[0004]探地雷达成像技术作为一种可精确获取地下复杂介质结构分布的有效手段，一直是GPR 应用技术的研究热点。国内外大量学者围绕全波形反演、层析成像和偏移成像三种主要成像技术展开了大量研究，取得许多成果。然而，目前大部分研究还处于理论研究阶段，各种成像方法应用于实际工程案例时容易受介质频散、随机和各向异性等因素影响。计算精度和计算效率仍是制约探地雷达成像技术发展的瓶颈。因此，针对岩溶洞穴这种极为复杂的勘察对象，十分有必要探索新的快速准确成像技术。

技术实现思路

[0005]为了解决上述在实际工程中遇到的技术问题，降低施工风险。本专利技术提供了一种基于探地雷达多属性融合的岩溶洞穴三维成像方法，它能够从雷达原始三维网格数据中提取出基于不同属性的三维属性体，再将这些三维属性体融合，最终得到对岩溶洞穴整体轮廓的综合显示。
[0006]为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种基于探地雷达多属性融合的岩溶洞穴三维成像方法，包含以下步骤：
[0007](1)对探地雷达数据进行预处理；
[0008]所述预处理包括道编辑、解震荡滤波、零时校正、背景去除、增益、带通滤波、偏移以及三维数据合成；
[0009]所述增益是选用球面扩散补偿增益函数；
[0010](2)通过对步骤(1)处理得到的数据体计算其瞬时振幅、能量和最大振幅谱的探地雷达三维属性；
[0011]所述探地雷达三维属性是通过将二维属性数据插值合成三维属性体或是直接在插值后的三维雷达数据基础上计算三维属性体；
[0012](3)利用极差标准化方法将步骤(2)三个探地雷达三维属性体归一化；
[0013]极差标准化具体规则公式如下：
[0014][0015]其中：x
i
是原始数据；是第i个变量的平均值；maxx
i
和minx
i
是第i个变量的最大值和最小值；
[0016](4)利用主成分分析法融合极差标准化处理后的三个属性体，得到融合属性体；
[0017]所述主成分分析即线性降维方法中的融合方法，首先需要将三维属性体转换为单属性一维矩阵，每个一维矩阵包含空间坐标信息，进一步用二维矩阵A表示多个属性：
[0018][0019]针对矩阵A，采用常规的主成分分析法处理流程获得融合后的综合属性一维矩阵后，需要将其按原来的坐标信息恢复成三维综合属性体；
[0020]所述常规主成分分析法处理流程包含：求零均值矩阵Z、求协方差矩阵C、求协方差矩阵 C的特征值和特征向量、构建特征矩阵P以及数据投影；
[0021](5)等间距提取步骤(4)中融合属性体时间切片中的异常反射区域数据，并利用各切片的空间坐标信息进行三维重构；
[0022]所述异常反射区域数据获取方法主要利用融合属性体能够突显异常反射信号区域的特点，使其与原始三维数据体进行对比，手动提取出融合属性体各时间切片数据中溶洞目标体反射信号区域的数据。该方法原理步骤为将融合后的属性按等时间(空间)间隔提取切片，然后通过拾取三维属性体中每个切片的等值线来绘制岩溶洞穴轮廓，最后将每个切片的轮廓与空间坐标关联；
[0023](6)基于步骤(5)得到的重构数据和体可视化技术实现隧道溶洞目标体三维可视化；
[0024]所述体可视化技术主要是利用isosurface函数从三维体数据中提取出等值面。
[0025]本专利技术的突出优点在于：
[0026]针对隧道施工过程中地下岩溶洞穴的未知性，以探地雷达作为探测基础，提出了一种基于多属性融合的三维成像方法。该方法将瞬时振幅属性、谱白化属性、谱分解属性、能量属性、和最大振幅谱属性融合并综合分析描述所探测到的地下岩溶洞穴。相较于以往雷达探测仅靠单一属性进行分析解释，从多属性出发，更加综合全面地描述岩溶情况，提高了成像的精准度，为施工中可能遭遇的地下溶洞等危险情况提供了更为安全准确的指导。
附图说明
[0027]图1为本专利技术所述的基于探地雷达多属性融合的三维成像方法的总流程图。
[0028]图2为本专利技术所述探地雷达多属性融合流程图。
[0029]图3基于三维属性切片的地质异常体三维轮廓成像方法流程。
[0030]图4a YK364+193处掌子面。
[0031]图4b掌子面YK364+193处右侧竖向溶槽。
[0032]图4c YK364+193处掌子面。
[0033]图4d预处理后三维数据体。
[0034]图4e三维属性体与切片图。图4e(1)、4e(2)、4e(3)为采用计算得到的瞬时振幅属性、能量属性与最大振幅谱属性。图4e(4)、4e(5)、4e(6)分别为图4d中各属性体在8.0m深度处的切片图。
[0035]图4f从三维属性切片中提取地质异常体轮廓示意图。
[0036]图4g岩溶洞穴三维成像结果。
具体实施方式
[0037]下面结合附图和实施例对本专利技术的技术方案作进一步说明。
[0038]实施例1
[0039]如图1所示，本专利技术所述的基于探地雷达多属性融合的三维成像方法，具体操作步骤和控制条件如下：
[0040](1)探地雷达数据预处理。探地雷达数据预处理的主要步骤包括道编辑、零时校正、背景去除、增益、带通滤波和三维数据合成。现场采用三维网格探测获得多个数据剖面后，首先按上述的预处理方法对每个二维数据剖面进行处理，每个剖面数据预处理流程和参数设置应当一致，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于探地雷达多属性融合的岩溶洞穴三维成像方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：(1)对探地雷达数据进行预处理；所述预处理包括道编辑、解震荡滤波、零时校正、背景去除、增益、带通滤波、偏移以及三维数据合成；所述增益是选用球面扩散补偿增益函数；(2)通过对步骤(1)处理得到的数据体计算其瞬时振幅、能量和最大振幅谱的探地雷达三维属性；所述探地雷达三维属性是通过将二维属性数据插值合成三维属性体或是直接在插值后的三维雷达数据基础上计算三维属性体；(3)利用极差标准化方法将步骤(2)三个探地雷达三维属性体归一化；极差标准化具体规则公式如下：其中：x
i
是原始数据；是第i个变量的平均值；maxx
i
和minx
i
是第i个变量的最大值和最小值；(4)利用主成分分析法融合极差标准化处理后的三个属性体，得到融合属性体；所述主成分分析即线性降维方法中的融合方法，首先需要将三维属性体转换为单属性一维矩阵，每个一维矩阵包含空间坐标信息，进一步用二维矩阵A表示多个属性：针对矩阵A，采用常规的主成分分析法处理流程获得融合后的综合属性一维矩阵后，需要将其按原来的坐标信息恢复成三维综合属性体；所述常规主成分分析法处理流程包含：求零均值矩阵Z、求协方差矩阵C、求协方差矩阵C的特征值和特征向量、构建特征矩阵P以及数据投影；(5)等间距提取步骤(4)中融合属性体时间切片中的异常反射区域数据,并利用各切片的空间坐标信息进行三维重构；所述异常反射区域数据获取方法主要利用融合属性体能够突显异常反射信号区域的特点，使其与原始三维数据体进行对比，手动提取出融合属性体各时间切片数据中溶洞目标体反射信号区域的数据。该方法原理步骤为将融合后的属性按等时间(空间)间隔提取切片，然后通过拾取三维属性体中每个切片的等值线来绘制岩溶洞穴轮廓，最后将每个切片的轮廓与空...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宗辉，刘毛毛，蓝日彦，徐一洲，高山，覃子秀，李建合，刘家庆，王红伟，
申请(专利权)人：广西大学，
类型：发明
国别省市：