一种基于无人机的岩质边坡结构面三维随机网络模拟方法技术

本发明专利技术涉及一种基于无人机的岩质边坡结构面三维随机网络模拟方法，包括以下步骤：利用无人机对岩质边坡实时拍照，将图像信息处理成点云数据，在结构面上选取两个点确定一条迹线，并获取迹长的概率密度函数分布规律；在需要量测的两个结构面上分别选取一点，获取以两个点为起始点的方向向量，计算出其方向的余弦值，获得所要量测的结构面的间距，确认圆盘空间位置；根据结构面参数的分布特征，逐一绘出每个结构面，最终获得与实际边坡结构面走向和空间分布吻合的三维随机网络立体单元，本发明专利技术具有实现从岩质边坡数据采集到边坡结构面三维随机网络模型建立及有效性检验的一整套解决方案的优点

【技术实现步骤摘要】
一种基于无人机的岩质边坡结构面三维随机网络模拟方法


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于无人机的岩质边坡结构面三维随机网络模拟方法
。

技术介绍

[0002]岩质边坡通常以岩体为主要载体，地质结构面反映岩体不连续
、
各向异性的本质
。
学者们通常运用概率统计学的方法来研究结构面产状
、
迹长
、
间距的几何参数特征，汇总之后基于蒙特卡洛原理生成结构面三维随机网络模型，基于此模型可以开展岩体渗流
、
力学研究
。
但如何高效准确地构建结构面三维随机网络模型并检验其有效性，成为了如今岩体工程中的热难点问题
。
[0003]在互联网时代的背景下，现在使用以下几种非接触式调查手段来采集岩石信息，例如数字摄影测量，激光雷达，三维激光扫描仪，并有学者通过结合上述方法来获得数据
。
但这些方法在岩质边坡上使用时，不仅扫描范围和效率都受到限制，而且采集到的样本数量有限，生成的结构面三维随机网络模型的可靠性难以保证
。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是使用常规方法获取的结构面三维随机网络模型可靠性较低
。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于无人机的岩质边坡结构面三维随机网络模拟方法，包括以下步骤：
[0006](1)
利用无人机进行倾斜摄影对岩质边坡实时拍照，获取边坡图像信息；
[0007](2)
将图像信息处理成点云数据，从降噪后的点云中选取岩体出露结构面，在结构面上选取两个相距最远点确定一条迹线，迹线长度即迹长，通过计算获取迹线长度的概率密度函数分布规律；
[0008](3)
在需要量测的两个结构面各选取一点，获取以两个点为起始点的方向向量，计算出其方向的余弦值，获得所要量测的结构面的间距；
[0009](4)
统计获得结构面的产状
、
迹长
、
间距的概率分布规律，通过蒙特卡洛方法在圆盘假设基础上生成随机数，这些随机数包括结构面的产状
、
迹长和间距，进而计算出圆盘半径的平均值
、
体密度和研究区域内结构面数量，确认圆盘空间位置；
[0010](5)
根据结构面参数的分布特征，将圆盘半径的平均值
、
体密度和研究区域内结构面数量数据分别导入
Matlab
中，利用
unifrnd
函数得到圆心坐标，然后通过
normrnd
函数得到倾角
、
倾向的分布，再通过
sind(
倾角
)、sind(
倾向
)、cosd(
倾向
)
，
cosd(
倾角
)
函数计算法向量，通过
exprnd
函数生成半径，最后通过
theta
函数将结构面圆盘的边缘点计算出来，并绘制坐标和填充颜色，然后逐一绘出每个结构面，最终获得与实际边坡结构面走向和空间分布吻合的结构面三维随机网络立体单元
。
[0011]作为对本专利技术的进一步说明，优选地，所述迹长的概率密度函数
f(L)
为：
[0012][0013]其中：
[0014]L
为结构面迹长；
[0015]N
为迹线总条数的期望值；
[0016]N
′
为两端可见迹线条数的期望值；
[0017]f
′
(L)
为两端可见迹长的概率密度函数；
[0018]N
″
为一端可见迹线条数的期望值；
[0019]f
″
(L)
为一端可见迹长的概率密度函数；
[0020]N
″′
为两端不可见迹线条数的期望值；
[0021]f
″′
(L)
为两端不可见迹长的概率密度函数；
[0022]a
和
b
为修正常数
。
[0023]作为对本专利技术的进一步说明，优选地，所述以两个点为起始点的方向向量的余弦值为：
[0024][0025]其中：
[0026]l
为两个点所连线的外法线与
x
轴方向夹角的余弦值；
[0027]m
为两个点所连线的外法线与
y
轴方向夹角的余弦值；
[0028]n
为两个点所连线的外法线与
z
轴方向夹角的余弦值；
[0029]L
为结构面迹长；
[0030][0031](x1、y1、z1)、(x2、y2、z2)
为需要量测的结构面上的两点坐标值
。
[0032]测线的倾角
α
L
公式为：
[0033][0034]其中：
[0035]π
为圆周率；
[0036]l
为两个点所连线的外法线与
x
轴方向夹角的余弦值；
[0037]m
为两个点所连线的外法线与
y
轴方向夹角的余弦值
。
[0038]测线的倾向
β
L
公式为：
[0039][0040]其中：
[0041]π
为圆周率；
[0042]l
为两个点所连线的外法线与
x
轴方向夹角的余弦值；
[0043]m
为两个点所连线的外法线与
y
轴方向夹角的余弦值；
[0044]n
为两个点所连线的外法线与
z
轴方向夹角的余弦值
。
[0045]在结构面上选取三个不共线的点组成的平面方程为：
[0046]Ax+By+Cz+D
＝0[0047]将求得参数值
A
，
B
，
C
带入以下公式：
[0048][0049]其中：
[0050]N
x
为结构面外法线与
x
轴方向夹角的余弦值；
[0051]N
y
为结构面外法线与
y
轴方向夹角的余弦值；
[0052]N
z
为结构面外法线与
z
轴方向夹角的余弦值
。
[0053]作为对本专利技术的进一步说明，优选地，所要量测的结构面间距
S
为：
[0054]S
＝
L|sin
α
d
cos
α
L
cos(
β
d
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于无人机的岩质边坡结构面三维随机网络模拟方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)
利用无人机进行倾斜摄影对岩质边坡实时拍照，获取边坡图像信息；
(2)
将图像信息处理成点云数据，从降噪后的点云中选取岩体出露结构面，在结构面上选取两个相距最远点确定一条迹线，迹线长度即迹长，通过计算获取迹长的概率密度函数分布规律；
(3)
在需要量测的两个结构面各选取一点，获取以两个点为起始点的方向向量，计算出其方向的余弦值，获得所要量测的结构面的间距；
(4)
统计获得结构面的产状
、
迹长
、
间距的概率分布规律，通过蒙特卡洛方法在圆盘假设的基础上生成随机数，这些随机数包括结构面的产状
、
迹长和间距，进而计算出圆盘半径的平均值
、
体密度和研究区域内结构面数量，确认圆盘空间位置；
(5)
根据结构面参数的分布特征，将圆盘半径的平均值
、
体密度和研究区域内结构面数量数据分别导入
Matlab
中，利用
unifrnd
函数得到圆心坐标，然后通过
normrnd
函数得到倾角
、
倾向的分布，再通过
normal
函数计算法向量，通过
exprnd
函数生成半径，最后通过
theta
函数将结构面圆盘的边缘点计算出来，并绘制坐标和填充颜色，然后逐一绘出每个结构面，最终获得与实际边坡结构面走向和空间分布吻合的结构面三维随机网络立体单元
。2.
根据权利要求1所述的一种基于无人机的岩质边坡结构面三维随机网络模拟方法，其特征在于：所述迹长的概率密度函数
f(L)
为：其中：
L
为结构面迹长；
N
为迹线总条数的期望值；
N
′
为两端可见迹线条数的期望值；
f
′
(L)
为两端可见迹长的概率密度函数；
N
″
为一端可见迹线条数的期望值；
f
″
(L)
为一端可见迹长的概率密度函数；
N
″′
为两端不可见迹线条数的期望值；
f
″′
(L)
为两端不可见迹长的概率密度函数；
a
和
b
为修正常数
。3.
根据权利要求1所述的一种基于无人机的岩质边坡结构面三维随机网络模拟方法，其特征在于：所述以两个点为起始点的方向向量的余弦值为：其中：
l
为两个点所连线的外法线与
x
轴方向夹角的余弦值；
m
为两个点所连线的外法线与
y
轴方向夹角的余弦值；
n
为两个点所连线的外法线与
z
轴方向夹角的余弦值；
L
为结构面迹长；
(x1、y1、z1)、(x2、y2、z2)
为需要量测的结构面上的两点坐标值；测线的倾角
α
L
公式为：其中：
π
为圆周率；
l
为两个点所连线的外法线与
x
轴方向夹角的余弦值；
m
为两个点所连线的外法线与
y
轴方向夹角的余...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈娜，吴晓婵，肖衡林，李丽华，贾博宇，魏荫杰，郭振华，
申请(专利权)人：湖北工业大学，
类型：发明
国别省市：