一种线状特征提取用于地质危岩体稳定性评估方法与流程

本发明涉及危岩体稳定性评估技术领域，更具体的涉及一种线状特征提取用于地质危岩体稳定性评估方法。

背景技术：

在高陡边坡地带，例如山区岩质边坡，悬崖峭壁等，小规模的岩体崩塌是最为常见的滑坡类型，小型岩体崩塌造成滑坡速度快，一旦灾害发生，其危害是巨大的。

目前，利用三维激光扫描技术对各种危岩体滑坡的稳定性做了大量研究，其主要研究思路为：首先对点云数据进行结构面识别，然后根据提取的结构面信息分析监测周期内危岩体的运动趋势，这些方案都能实现危岩体滑坡的变形监测，但是变形监测的结果仅限于对危岩体局部表面运动情况的分析，获得的是一维形变量，而要对危岩体稳定性进行深入分析，不仅要提取出影响危岩体运动的主要特征如断裂线等，而且还要分析该特征沿三维方向的位移情况。

linderbergh通过采用区域增长的方式进行面片分隔，然后建立表面模型，根据最小二乘准则计算出面片之间的距离，最后用统计分析的方法分析变形参数，其优点在于能够检测出比单点误差还要小变形，但自然场景下的危岩体表面几何特性复杂，尚且没有合适的经验函数来描述面片的几何特性。利用icp算法对不同时期的点云进行配准，以所得到的平移量作为形变量。多时相的点云数据粗配准后，其表面法线方向几乎一致，未考虑到每个区域点云相对于参考点云的旋转因子，因此这种方法得到的变形量虽然精度高，但其可靠性低。

综上所述，现有技术中对危岩体稳定性监测，存在监测结果仅限于对危岩体局部表面运动情况的分析，其分析不够全面的问题。

技术实现要素：

本发明实施例提供一种线状特征提取用于地质危岩体稳定性评估方法，用以解决现有技术中存在对危岩体稳定性监测的结果仅限于对危岩体局部表面运动情况的分析，其分析不够全面的问题。

本发明实施例提供一种线状特征提取用于地质危岩体稳定性评估方法，包括：

获取危岩体表面位置的两期点云数据；

对两期点云数据均进行植被点数据和无关噪声点数据去除处理；

通过地物特征点对两期点云数据进行粗配准，并通过icp算法对两期点云数据进行精配准；

采用克里金插值方法，将两期点云数据分别生成两个危岩体表面模型；

对危岩体表面模型中的规则格网的三维坐标点集按照每一点的z值进行灰度量化处理，将两个危岩体表面模型分别生成两个危岩体表面深度图像；

采用边缘检测算子，对两个危岩体表面深度图像分别进行特征线提取；并根据危岩体表面模型中规则格网的三维坐标点与危岩体表面深度图像中像素点的对应关系，分别获取两个危岩体表面模型中规则格网特征线的三维坐标点集合；

根据两个危岩体表面模型中规则格网特征线的三维坐标点集合，通过计算两个危岩体表面模型中规则格网特征线的三维坐标点集合中相应点的变形量，确定危岩体在监测周期内的稳定性。

较佳地，所述对危岩体表面模型中的规则格网的三维坐标点集按照每一点的z值进行灰度量化处理，将两个危岩体表面模型分别生成两个危岩体表面深度图像；包括：

对危岩体表面模型中的规则格网的三维坐标点进行搜索，确定危岩体表面模型中的规则格网的三维坐标点中的最大z值和最小z值；

根据最大z值和最小z值，通过公式(1)，确定危岩体表面模型中的规则格网中的每个三维坐标点的像素灰度值；

将危岩体表面模型中的规则格网中的三维坐标点中的x坐标和y坐标转化为危岩体表面深度图像的二维坐标；其中，危岩体表面深度图像的二维坐标点与危岩体表面深度图像的像素点对应；

根据危岩体表面模型中的规则格网中的每个三维坐标点的像素灰度值和危岩体表面深度图像的二维坐标，确定危岩体表面深度图像；

公式(1)如下所示：

其中，gi为规则格网的三维坐标点灰度值；zi为规则格网的三维坐标点高程值；zmax为规则格网的三维坐标点中的最大z值；zmin为规则格网的三维坐标点中的最小z值。

较佳地，所示采用边缘检测算子，对两个危岩体表面深度图像分别进行特征线提取；包括：

利用高斯滤波器对危岩体表面深度图像进行平滑处理；

确定危岩体表面深度图像的幅值和方向；

对危岩体表面深度图像的幅值进行最大化抑制处理；

通过双阈值算法跟踪危岩体表面深度图像边缘。

本发明实施例中，提供一种线状特征提取用于地质危岩体稳定性评估方法，与现有技术相比，其有益效果为：该方法结合数字图像处理技术提取出危岩体表面的断裂特征线，然后比较两期特征线三维坐标的变化情况来分析地质危岩体的稳定程度，能够提取危岩体滑坡表面线状特征，获取的是三维形变量，可以分别从x，y，z三个方向的变形情况分析岩体内部稳定性，提高了可靠性；对于提取出特征线的三维坐标，在x，y，z三个方向分析其位移情况，全面直观地反映了危岩体在监测周期内的运动情况。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种线状特征提取用于地质危岩体稳定性评估方法流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的一种线状特征提取用于地质危岩体稳定性评估方法流程图。如图1所示，该方法包括：

步骤s101，获取危岩体表面位置的两期点云数据。

步骤s102，对两期点云数据均进行植被点数据和无关噪声点数据去除处理。

需要说明的是，危岩体表面植被生长茂盛，为了保证结果的精度，需要剔出植被点云和无关噪声点。

需要说明的是，去除噪声点和植被点是在采集完数据后，将数据导入cyclone软件中，应用该软件的切面编辑功能去除明显的植被点和噪声点。

步骤s103，通过地物特征点对两期点云数据进行粗配准，并通过icp算法对两期点云数据进行精配准。

需要说明的是，本发明采用依据特征点和icp算法相结合的配准方法。这是由危岩体所处的地形环境决定的，高边坡危岩体表面无法布设长期有效的标靶，三维激光扫描仪在采集数据时，距离标靶距离较远，返回信号弱，因此提取出的标靶中心误差较大。而该配准方法，首先依据选择岩体表面的明显特征点完成粗配准，使得多期数据基本处于同一参考坐标系中，然后应用icp配准算法完成精配准。

需要说明的是，由于采集的两期点云数据不在同一参考系下，所以对采集的数据要进行配准，配准是在采集两期数据后进行的，对两期点云数据进行配准时，首先依据选择岩体表面的明显特征点完成粗配准，使得两期数据基本处于同一参考坐标系中，然后应用icp配准算法完成精配准。本发明中由于危岩体无法布设标靶，故通过选取地物特征点进行粗配准然后应用icp配准方法实现精配准。

进一步，粗配准是在两期点云数据上选取同名特征点将第二期点云坐标与第一期点云坐标统一。配准原理使用三个以上的点解算刚体变换的七个参数：三个旋转参数、三个平移参数、和一个缩放参数，即每个点有三个条件，要解算七个参数至少需要七个条件，利用多余观测平差解算七参数，两个点之间的变换关系如下:

其中，r为旋转矩阵，定义如下：

由于选取的同名特征点不一定是同一个点，可能存在偏差，所以要进行icp精配准。

进一步，icp算法是目前应用广泛的点云配准算法，它通过迭代优化矩阵，在每次迭代过程中，对目标点集上的每个点，在参考点集中寻找最近点作为对应点，由此计算相应的坐标变换向量，将其用于目标点集上，得到新的目标点集并进入下次迭代过程，直到误差收敛，最终得到优秀的转换矩阵，实现两个点集的精确配准。

需要说明的是，因为不同时期获取的两期点云数据不在同一坐标参考系中，配准就是以第一期点云的坐标为参考坐标系，将第二期点云的坐标转换到该参考坐标系下，只有将两期点云统一到同一坐标系下，比较才有意义。

步骤s104，采用克里金插值方法，将两期点云数据分别生成两个危岩体表面模型。

需要说明的是，与自然邻点法相比，克里金插值法不会因为数据缺失引起表面模型边缘出现锯齿状。

需要说明的是，在实际扫描过程中，一般很难保证扫描的危岩体里面恰好与扫描仪横向扫描面内的坐标轴(x轴或y轴)垂直，那么在点云表面内插之前需要进行旋转，保证危岩体里面与横向扫描面内的某一坐标轴能与立面垂直。

进一步，针对于表面起伏不大的危岩体，将扫描的点云数据投影到扫描平面内，得到一系列离散的点，利用这些离散点拟合出一条直线，根据直线的斜率求得直线与x轴之间的夹角θ，对于每一个数据点(xi，yi，zi)，利用下式对点云数据进行旋转变换，得到旋转后坐标(xi，yi，zi)即相当于将点云数据绕z轴旋转角度θ。同时，由于危岩体表面与水平面近似垂直，为了符合常规的表达方式，即危岩体数字表面模型的建立以z方向为准，还需要对坐标系进行变换，将z轴与y轴进行对调，从而完成对数据的初始处理。

步骤s105，对危岩体表面模型中的规则格网的三维坐标点集按照每一点的z值进行灰度量化处理，将两个危岩体表面模型分别生成两个危岩体表面深度图像。

较佳地，对危岩体表面模型中的规则格网数据进行灰度量化处理，将两个危岩体表面模型分别生成两个危岩体表面深度图像，具体包括：

对危岩体表面模型中的规则格网的三维坐标点进行搜索，确定危岩体表面模型中的规则格网的三维坐标点中的最大z值和最小z值。

根据最大z值和最小z值，通过公式(1)，确定危岩体表面模型中的规则格网中的每个三维坐标点的像素灰度值。

公式(1)如下所示：

其中，gi为规则格网的三维坐标点灰度值；zi为规则格网的三维坐标点高程值；zmax为规则格网的三维坐标点中的最大z值；zmin为规则格网的三维坐标点中的最小z值。

将危岩体表面模型中的规则格网中的三维坐标点中的x坐标和y坐标转化为危岩体表面深度图像的二维坐标；其中，危岩体表面深度图像的二维坐标点与危岩体表面深度图像的像素点对应。

根据危岩体表面模型中的规则格网中的每个三维坐标点的像素灰度值和危岩体表面深度图像的二维坐标，确定危岩体表面深度图像。

需要说明的是，对内插得到的规则格网数据点进行搜索，得到最大z值和最小z值，依据公式(1)对各个高程进行量化，得到每个格网点的像素灰度值；同时将规则格网数据的三维点坐标中的x与y坐标转化为危岩体表面深度影像的二维坐标，其中，坐标点与像素点一一对应，如此就生成了同规则格网大小相同的危岩体表面深度影像。

步骤s106，采用边缘检测算子，对两个危岩体表面深度图像分别进行特征线提取；并根据危岩体表面模型中规则格网的三维坐标点与危岩体表面深度图像中像素点的对应关系，分别获取两个危岩体表面模型中规则格网特征线的三维坐标点集合。

较佳地，采用边缘检测算子，对两个危岩体表面深度图像分别进行特征线提取；具体包括：

利用高斯滤波器对危岩体表面深度图像进行平滑处理。

确定危岩体表面深度图像的幅值和方向。

对危岩体表面深度图像的幅值进行最大化抑制处理。

通过双阈值算法跟踪危岩体表面深度图像边缘。

需要说明的是，边缘提取的过程是先检测出灰度的不连续性，然后将不连续的边缘像素连接起来，成为物体完整的特征。常用的边缘检测算子有roberts算子，sobel算子，prewitt算子，laplacian算子，canny算子。本专利采用的是canny算子。相比于其他算子canny算子的边缘检测性和抗噪性都是最好的。

需要说明的是，规则格网中的每一个数据点的位置都可以使用其在格网数据中的行列号p[i,j]表示，对应的三维坐标为p[i,j](x,y,z)，其对应的像素点在深度图像中的行列号同样为[i,j]，因此当在深度影像中提取出某一确定的特征线时，可以根据该特征线在深度图像中的位置，从而在格网数据中找到相应的行列号，得到特征线的三维坐标集合。

需要说明的是，采用数字图像处理技术对危岩体表面进行特征提取，将量化生成的深度图像进行特征提取，规则格网的数据组织形式与深度图像的数据组织形式是相同的，每一个像素点对应规则格网的一个三维坐标点，依据这个关系可以提取出各特征线的三维坐标。

步骤s107，根据两个危岩体表面模型中规则格网特征线的三维坐标点集合，通过计算两个危岩体表面模型中规则格网特征线的三维坐标点集合中相应点的变形量，确定危岩体在监测周期内的稳定性。

需要说明的是，两期点云数据通过步骤s106可以提取出各自的特征线三维坐标点集，那么就可以通过相应点之间的坐标来计算每个点的变形量，同时两条特征线中所有点对的变形量刻画了整条特征线在监测周期内的运动情况。

需要说明的是，本发明结合数字图像处理技术提取出危岩体表面的断裂特征线，然后比较两期特征线三维坐标的变化情况来分析地质危岩体的稳定程度，能够提取危岩体滑坡表面线状特征，获取的是三维形变量，可以分别从x，y，z三个方向的变形情况分析岩体内部稳定性，提高了可靠性；对于提取出特征线的三维坐标，在x，y，z三个方向分析其位移情况，全面直观地反映了危岩体在监测周期内的运动情况。

以上公开的仅为本发明的几个具体实施例，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。