【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及地震监测，尤其涉及的是一种基于三维点云分类的断层带识别方法、系统、终端及介质。
技术介绍
1、在地震学中，断层是分开一对进行相对运动岩体的岩层破裂面，它能反应出地壳上方向、数值大小不同的应力。断层通常是地壳活动频繁，关联地震、海啸等自然灾害的地质构造活跃区域。准确地识别断层形态和区分不同的断层对于理解地壳运动和地震事件的震源机制至关重要。
2、目前，对地震断层识别的方法主要针对地震波图像进行形态学处理，例如图像增强、地层线细化加粗、图像的二值化处理、断点滤波、伪断点剔除等，以获得准确地断点位置信息，并对断点进行拟合，以确定断层的位置。现实中，地震断层是沿着断层面线性破裂，断层往往是球状的，但是这些方法确定出的线性断层通常不符合真实的断层形状，致使断层的识别结果准确度低且不具备可解释性。
技术实现思路
1、鉴于上述现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种基于三维点云分类的断层带识别方法、系统、终端及介质，旨在解决现有技术中对地震断层的识别存在识别结果准确度低且不具备可解释性的问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术第一方面提供一种基于三维点云分类的断层带识别方法，包括：
3、获取待识别地震目录；
4、利用三维点云分类算法将所述待识别地震目录中的点云划分断层，获得若干个散点集；
5、基于每个所述散点集，确定局部区域断层走向；
6、根据每个所述局部区域断层走向对应的地震矩大小或每个所述散点集中散点的
7、采用聚类算法按照所述搜索半径将各个所述散点集分别进行聚类，获得各个所述散点集的断层带识别结果。
8、可选的，所述利用三维点云分类算法将所述待识别地震目录中的点云划分断层，获得若干个散点集，包括：
9、利用三维点云分类算法，将所述待识别地震目录中的点云按照散点之间位置关系划分断层，确定各个散点所属的直线；
10、分别将属于同一条直线的散点一一映射到预设的三维空间坐标系中，生成一个峰值；
11、利用每个所述峰值对应的所有散点，生成一个散点集；
12、基于所有的峰值，获得若干个散点集。
13、可选的，所述基于每个所述散点集，确定局部区域断层走向，包括：
14、根据每个所述散点集对应的直线所在的方位角，获得所有所述散点集对应的方位角集；
15、基于所述方位角集，计算方位角的中值绝对偏差；
16、基于所述中值绝对偏差，确定各个所述方位角对应的局部区域断层走向。
17、可选的，所述根据每个所述局部区域断层走向对应的地震矩大小或每个所述散点集中散点的数量，确定相应的散点集的搜索半径，包括：
18、根据所有所述局部区域断层走向对应的地震矩大小或每个所述散点集中散点的数量，确定相应的散点集的目标震级；
19、根据所述目标震级的大小，确定破裂模型；
20、基于所述破裂模型，确定相应的散点集的搜索半径。
21、可选的，在所述获得各个所述散点集的断层带识别结果之后，还包括：
22、若存在所述散点集中的部分散点不归属于对应的散点集的断层带识别结果对应的任一聚类结果，则利用所述部分散点更新所述点云；
23、重复执行所述利用三维点云分类算法将所述待识别地震目录中的点云划分断层，获得若干个散点集之后的步骤，直至满足预设的聚类次数或剩余的散点数目满足预设的散点数目阈值，并利用每次聚类的结果，更新所述断层带识别结果。
24、可选的，在所述获得各个所述散点集的断层带识别结果之后，还包括：
25、基于每个所述散点集，构建一个点云矩阵，基于所有所述点云矩阵，获得拟合椭球；
26、计算所述拟合椭球的离心率，并利用所述离心率，确定所述局部区域断层走向对应的局部区域断层的线性程度；
27、和/或，
28、基于所述散点集的数量和所述拟合椭球的长轴、中轴和短轴的长度，获得散点集与拟合椭球的体积度之比；
29、基于所述散点集与拟合椭球的体积度之比，确定所述局部区域断层的大小。
30、可选的，所述基于所有所述点云矩阵，获得拟合椭球，包括：
31、基于所有所述点云矩阵，获得协方差矩阵；
32、利用所述协方差矩阵，计算椭球的主轴向量；
33、利用所述椭球的主轴向量，获得拟合椭球。
34、本专利技术第二方面提供一种基于三维点云分类的断层带识别系统，所述系统包括：
35、信息获取模块，用于获取待识别地震目录；
36、散点集划分模块，用于利用三维点云分类算法将所述待识别地震目录中的点云划分断层，获得若干个散点集；
37、断层走向确定模块，用于基于每个所述散点集，确定局部区域断层走向；
38、搜索半径确定模块，用于根据每个所述局部区域断层走向对应的地震矩大小或每个所述散点集中散点的数量，确定相应的散点集的搜索半径；
39、断层带识别模块，用于采用聚类算法按照所述搜索半径将各个所述散点集分别进行聚类，获得各个所述散点集的断层带识别结果。
40、本专利技术第三方面提供一种终端，所述终端包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于三维点云分类的断层带识别程序，所述基于三维点云分类的断层带识别程序被所述处理器执行时实现任意一项上述基于三维点云分类的断层带识别方法的步骤。
41、本专利技术第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于三维点云分类的断层带识别程序，所述基于三维点云分类的断层带识别程序被处理器执行时实现任意一项上述基于三维点云分类的断层带识别方法的步骤。
42、与现有技术相比，本方案的有益效果如下：
43、本专利技术通过将待识别地震目录中的点云划分为若干个散点集，并根据散点集合对应的拟合直线确定散点集对应的局部区域断层的走向，然后根据震级和地震矩大小或各个散点集中散点的数量之间的关系，确定每个散点集用于聚类的搜索半径，从而获得相应散点集的断层识别结果。该方法基于断层破裂的特点，通过将点云进行线性划分，能够很好地捕捉到断层带的几何特征和拓扑关系，并结合局部区域地震震级和地震数量的物理信息来自适应地确定相应的局部区域的搜索半径，以精确地识别出各个局部区域的断层，从而有效提高对整个区域的断层类型识别的准确性，具备很强的可解释性和极大的应用价值。
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1.基于三维点云分类的断层带识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于三维点云分类的断层带识别方法，其特征在于，所述利用三维点云分类算法将所述待识别地震目录中的点云划分断层，获得若干个散点集，包括：
3.根据权利要求1所述的基于三维点云分类的断层带识别方法，其特征在于，所述基于每个所述散点集，确定局部区域断层走向，包括：
4.根据权利要求1所述的基于三维点云分类的断层带识别方法，其特征在于，所述根据每个所述局部区域断层走向对应的地震矩大小或每个所述散点集中散点的数量，确定相应的散点集的搜索半径，包括：
5.根据权利要求1所述的基于三维点云分类的断层带识别方法，其特征在于，在所述获得各个所述散点集的断层带识别结果之后，还包括：
6.根据权利要求1所述的基于三维点云分类的断层带识别方法，其特征在于，在所述获得各个所述散点集的断层带识别结果之后，还包括：
7.根据权利要求6所述的基于三维点云分类的断层带识别方法，其特征在于，所述基于所有所述点云矩阵，获得拟合椭球，包括：
8.基于
9.终端，其特征在于，所述终端包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于三维点云分类的断层带识别程序，所述基于三维点云分类的断层带识别程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述基于三维点云分类的断层带识别方法的步骤。
10.计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于三维点云分类的断层带识别程序，所述基于三维点云分类的断层带识别程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述基于三维点云分类的断层带识别方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.基于三维点云分类的断层带识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于三维点云分类的断层带识别方法，其特征在于，所述利用三维点云分类算法将所述待识别地震目录中的点云划分断层，获得若干个散点集，包括：
3.根据权利要求1所述的基于三维点云分类的断层带识别方法，其特征在于，所述基于每个所述散点集，确定局部区域断层走向，包括：
4.根据权利要求1所述的基于三维点云分类的断层带识别方法，其特征在于，所述根据每个所述局部区域断层走向对应的地震矩大小或每个所述散点集中散点的数量，确定相应的散点集的搜索半径，包括：
5.根据权利要求1所述的基于三维点云分类的断层带识别方法，其特征在于，在所述获得各个所述散点集的断层带识别结果之后，还包括：
6.根据权利要求1所述的基于三维点云分类的断层带识别方法，其...
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