基于三维激光扫描数据的岩体结构面产状识别方法研究的综述报告.docx

基于三维激光扫描数据的岩体结构面产状识别方法研究的综述报告
简介：
岩体结构面是岩石中展现的、居于地下或地表的联系层面，是地质学研究中的重要部分。岩体结构面的形态和产状对于岩体的力学性质、地质风险评价、地下建筑物的稳定性以及工程隧道的穿越等具有重要意义。传统的产状识别方法是通过人工眼观测岩体断面情况进行判断，工作效率低、结论不够精确。随着三维激光扫描技术的发展，研究者开始探索基于三维激光扫描数据的岩体结构面产状识别方法，以提高生产效率和准确性。本文将对此类研究进行综述。
一、三维激光扫描技术
三维激光扫描技术是一种非接触式的测量方法，能够以极高的精度、分辨率和效率将真实物体的表面几何形状转换成数字化的三维数据。主要结构是能够旋转的激光发射器和接收器，通过测量激光到达被扫描物体表面的时间以及反射光的强度等参数，来获取物体表面的几何信息，根据点云数据还原画面。
二、三维激光扫描技术在岩体结构面产状识别中的应用
2002年，Lichti和Pfeifer等人首次提出了基于三维激光扫描技术的岩体结构面识别方法，为之后相关研究奠定了基础。三维激光扫描技术的应用为岩体结构面产状识别带来了全新的思路和方法，相较于传统的人工测量方法，其优势在于可以快速获取大量岩体数据，以减少误差并提高识别准确率。
三、岩体结构面产状的识别方法
在基于三维激光扫描技术进行产状识别时，常用的算法主要有以下几种：
1.虚拟离散采样（VirtualDiscreteSampling，VDS）算法
该算法通过对点云数据进行重采样以进行预处理，通过光栅化、成像、阈值分割等方式提取结构面信息，并计算其倾向角与倾角。此外，在处理点云数据时，需要注意去掉二次反射、照射阴影等干扰因素，以提高结果的准确性。
2.曲面拟合算法
曲面拟合算法通过对点云数据进行拟合，建立结构面拟合曲面，并计算出拟合面的倾向角和倾角，从而得到结构面的产状信息。曲面拟合算法可以较好地处理点云数据中的非必要部分，提高结果的准确性，但也更加依赖于用户的设置参数。
3.基于机器学习的识别方法
对于大量的点云数据，可以利用基于机器学习的算法进行分类和识别。该算法通过训练模型，提取特征向量，并将不同的结构面进行分类，以达到快速、准确地识别结构面的目的。基于机器学习的算法相对于前两种算法来说，具有更完全的全局信息，所以其识别效果更加优良。
四、结语
基于三维激光扫描技术的岩体结构面产状识别研究在提高生产效率和准确性方面已经取得了初步的成果。但也需要注意到该方法本身的局限性，例如处理过程中需要考虑到点云数据中可能存在的噪声干扰所造成的影响，算法的设置参数也对结果影响较大等问题。因此，需要不断改进和完善算法，以达到更加精确、高效的岩体结构面产状识别过程。