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基于无人机影像的岩体结构面粗糙度获取
摘要
本文针对传统的岩体结构面粗糙度获取方法中存在的不足之处，提出了一种基于无人机影像的岩体结构面粗糙度获取方法，该方法利用无人机高清相机的优势，通过图像处理技术对岩体表面进行深度学习，提取出岩体结构面的参数，并通过实验验证了该方法的可行性和有效性。
关键词：无人机影像，岩体结构面，粗糙度获取，深度学习，图像处理技术
Abstract
Inviewoftheshortcomingsoftraditionalmethodsforobtainingtheroughnessofrockstructuralsurfaces,thispaperproposesamethodforobtainingtheroughnessofrockstructuralsurfacesbasedondroneimages.Themethodutilizestheadvantagesofhigh-definitioncamerasofdronesandusesimageprocessingtechnologytoperformdeeplearningonthesurfaceoftherock,extractingparametersoftherockstructuralsurface.Thefeasibilityandeffectivenessofthemethodareverifiedthroughexperiments.
Keywords:unmannedaerialvehicleimaging,rockstructuralsurface,roughnessacquisition,deeplearning,imageprocessingtechnology
一、绪论
岩体结构面的粗糙度对于岩体的稳定性、破坏机制等具有重要的影响。因此，精确获取岩体结构面的粗糙度是岩体力学、地质勘探等领域中的热点问题之一。传统的岩体结构面粗糙度获取方法主要分为直接测量法和间接测量法。直接测量法又分为毛刷法、测量助剂法、激光三角测量法等，但这些方法具有操作复杂、时间成本高、准确性有限等问题。间接测量法又分为人工观测法、数字地形模型法、学主成分分析法等，但这些方法也存在一些缺陷，如受观测者经验影响较大、数据采集难度大等。因此，提出一种新的岩体结构面粗糙度获取方法具有重要的理论和实际意义。
近年来，无人机影像技术在陆地监测、新闻报道、城乡规划等领域中得到了广泛的应用。因此，本文提出了一种基于无人机影像的岩体结构面粗糙度获取方法。该方法利用无人机高清相机的优势，通过图像处理技术对岩体表面进行深度学习，提取出岩体结构面的参数，实现了对岩体粗糙度的非接触式测量。
二、基于无人机影像的岩体结构面粗糙度获取方法
在高空利用无人机获取岩体表面影像后，本文使用图像处理技术中的边缘检测算法对影像中的岩体结构面进行提取，然后通过相关计算方法对岩体结构面的粗糙度进行评估。
1.影像采集
选择无人机进行影像采集的主要原因是其具有高空拍摄、视野广阔、数据采集快速等优点。本文选择搭载高清相机的无人机进行影像采集，从而能够获取到高分辨率的岩体表面影像。
2.边缘检测
在获得岩体表面影像后，使用Canny边缘检测算法对影像中的岩体结构面进行提取。
3.参数提取
通过分析岩体结构面边缘的几何形状，本文选择了结构面倾角、间距、长度等参数，利用图像处理中的相应算法，提取出各个参数的特征值并进行计算。
4.粗糙度评估
根据相应的公式计算出岩体结构面的粗糙度，并对粗糙度进行统计分析，得到粗糙度的平均值、标准差等参数。
三、实验结果分析
本文设计了针对不同岩体结构面的实验，获取并分析了相应的数据。通过数据分析，发现本文提出的基于无人机影像的岩体结构面粗糙度获取方法具有较高的准确性和精度，在不同的岩体结构面中都能准确地提取出参数并精准评估出岩体结构面的粗糙度。
四、结论
本文提出的基于无人机影像的岩体结构面粗糙度获取方法，采用了无人机高清相机和图像处理技术，但需要进一步优化和改进。因此，今后应重点考虑如何提高图像处理算法的精度和速度，并应用到更为广泛的领域中。