基于三维激光扫描的岩质边坡结构面自动识别方法

摘要：

针对解决传统结构面调查效率低,而现有结构面自动识别技术多为非监督式聚类或夹角阈值分割,操作者主观影响过大或者鲁棒性较差都可能导致优势结构面数量判定不准确的问题,本文提出了一种基于改进分水岭的结构面识别方法.首先,以结构面点云为数据源,采用PCA主成分分析计算平面法向量;随后,求解出点云局域平面的产状并使用高斯核密度估计分析点云分布密度;最后,利用改进分水岭算法实现岩体优势结构面自动聚类.结果表明:本文采用的密度簇阈值分割算法,无需确定种数类别,可直接得到结构面最优聚类组数及产状.算法识别出的结构面产状误差最大为 2.9°,满足精度要求,为岩体结构面精细化识别提供了可靠保证.

关键词：结构面、三维点云、高斯核密度分析、改进分水岭

所属期刊栏目：50

分类号：TU457(土力学、地基基础工程)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：351-360