[發明專利]一種巖體結構面極點圖和傾角玫瑰花圖快速智能繪制方法

在審

• 申請號: 202010822692.3
• 申請日: 2020-08-05
• 公開（公告）號: CN114092582A
• 公開（公告）日: 2022-02-25
• 發明（設計）人: 胡高建;劉杰;周長冰
• 申請（專利權）人: 紹興文理學院
• 主分類號: G06T11/00
• 分類號: G06T11/00;G06T11/20;G06T17/00;G06T7/80;G06T7/62;G06T7/66;G06K9/62;G06F8/30;G06F8/20
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1.一種巖體結構面極點圖和傾角玫瑰花圖快速智能繪制方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

(1)巖體結構面數字攝影測量快速獲取，過程如下：

1.1：根據觀測區域巖體范圍與空間位置，選取表面節理發育較好且無障礙物的巖體作為攝影測量區域，將標桿垂直的立于測量區域一側，用于標定最后生成的三維圖像上任意兩點間的距離；

1.2：在巖體表面選取一塊露頭的、區域比較大、比較平滑的結構面作為標定點，用羅盤測量出傾向及傾角，并做標記，用于后處理時圖像的方位真實化；

1.3：使用高分辨率相機，在選定區域正前方左、右位置，對巖體依次拍照，兩次拍攝時，鏡頭離所測巖體的距離D及兩次成像位置之間的距離B滿足關系B＝D/8～D/5；

1.4：測點數據采集完成后，取回標桿，返回室內作進一步后處理操作；

1.5：將野外攝影測量所獲取的左、右視圖導入到軟件分析系統，采用基準標定、像素點匹配、圖像變形偏正糾正等方法對左、右視圖中的像素點進行匹配，合成巖體表面三維實體模型；

1.6：根據標桿尺寸以及羅盤量出的標定點產狀，進行三維實體模型方位、尺寸和距離的真實化；

1.7：基于真實化的實體模型，識別定位出每條結構面，并導出結構面數據信息；

(2)巖體結構面極點圖和傾角玫瑰花圖智能繪制系統研發。

2.如權利要求1所述的巖體結構面極點圖和傾角玫瑰花圖快速智能繪制方法，其特征在于，所述步驟(2)中，巖體結構面極點圖和傾角玫瑰花圖智能繪制系統研發的過程如下：

巖體結構面極點圖和傾角玫瑰花圖智能繪制系統采用C++ Builder開發工具編程，采用逐步求解的結構化軟件設計方法，共包括6個模塊，分別為：數據智能導入模塊、模糊等價聚類算法智能計算模塊、極點圖智能繪制模塊、結構面智能統計分析模塊、數據智能輸出模塊和傾角玫瑰花圖智能繪制模塊；

2.1：數據智能導入模塊

用于將數字攝影測量獲得的結構面數據，智能導入到軟件系統中；

2.2：模糊等價聚類算法智能計算模塊

基于模糊等價聚類算法，智能實現結構面產狀的模糊等價聚類，過程如下：

2.2.1：設結構面的實測樣本數為N，第i個樣本表示為(x_i1，x_i2)，x_i1為結構面傾向，x_i2為結構面傾角，其模糊關系矩陣R為：

矩陣中的元素r_ij為第i個樣本與第j個樣本間的相似系數，表征其兩者間的相似程度；r_ij越大表示樣本i與樣本j越相似；

2.2.2：計算相似系數r_ij：

式中，i＝1，2...N；j＝1，2...N；c為計算參數(0≤c≤1)，適當選取c值使得r_ij在[0，1]

中分散開來；

2.2.3：求解閉包t(R)：

R²＝RR

R⁴＝R²R²

… (3)

2.2.4：進行結構面分組判斷：模糊矩陣乘法運算步驟與普通矩陣乘法相似，不同的是，并非先兩項相乘后再相加，而是先取小后取大；若C＝AB，則C中的元素n級模糊關系矩陣R，即為n個R連乘；即

當Rⁿ＝Rⁿ⁺¹＝Rⁿ⁺²＝…時 (5)

有，模糊等價矩陣t(R)＝Rⁿ (6)

取定截集水平λ∈[0，1]，若t(R)中r_ij≥λ，則結構面i和j屬于同一類；即

r_ij≥λ (7)

2.3：極點圖智能繪制模塊

根據聚類結果和結構面分組結果，智能繪制出結構面產狀極點圖，過程如下；

2.3.1：采用下半球等角度投影方法繪制極點圖；

2.3.2：將以傾向α_d和傾角β_d表示的節理產狀數據轉換為以節理單位法向量表示的結構面產狀數據，設α_n和β_n分別為結構面單位法向量的傾伏向和傾伏角，對于任意結構面的單位法向量表示為X＝(x₁，x₂，x₃)，此時半球面上每個點都對應一個節理產狀，公式為：

X＝(x₁，x₂，x₃) (8)

α_d∈(0，360)，β_d∈(0，90) (11)

2.3.3：得到以單位法向量表示的結構面產狀數據；

2.3.4：基于結構面法向產狀數據，根據結構面空間赤平投影圖的縱剖面原理圖，A’點為該平面法線的赤面投影，結合赤平投影原理圖，計算出A’在赤平投影圖上的坐標x_n和y_n，公式如下：

2.3.5：求解出所有結構面法線的赤平投影坐標點(x_n，y_n)；

2.3.6：繪制一條直徑為單位長度的基圓，繪制出鉛直和水平兩條直徑，并標出E、S、W、N；

2.3.7：將所有結構面的赤平投影坐標(x_n，y_n)，繪制在基圓圖上；

2.3.8：智能實現結構面極點圖的繪制；

2.4：結構面智能統計分析模塊

用于對聚類后的結構面智能統計分析，獲取每組結構面的傾向、傾角、跡長、間距和斷距的均值和方差，過程如下：

2.4.1：確定樣本分區區間m；

2.4.2：求解樣本極差

2.4.3：計算每個分區區間M_m：

2.4.4：確定樣本落在每個分區區間里的概率，先利用計算機循環語言統計落在每一個區間的樣本個數N_m，結合樣本總數N，計算樣本數概率P_m：

2.4.5：求解樣本均值

2.4.6：求解樣本方差S²，其中S為標準差：

2.4.7：根據概率P_m值，智能繪制出每組結構面的傾向、傾角、跡長、間距和斷距的概率分布形態；

2.5：數據智能輸出模塊

智能輸出結構面產狀的分類信息，包括每組結構面的傾向、傾角、跡長、間距和斷距的均值和方差；

2.6：傾角玫瑰花圖智能繪制模塊

根據傾角玫瑰花圖繪制方法，智能繪制出結構面傾角玫瑰花圖，過程如下；

2.6.1：將測量所得的節理數據，先按節理傾向方位角大小依次排序，每隔θ＝10°角度進行分組，每組命名Q_j；

Q_j＝{θ，θ+9°} (19)

θ＝10(j-1) (20)

j∈(1，36) (21)

2.6.2：統計每組節理的數目每組節理的平均傾向和平均傾角

j∈(1，36) (23)

2.6.3：根據作圖的大小和各組節理數目，選取一定的傾角角度代表一組節理，確定線段的比例尺L_Q；

2.6.4：以等于按比例尺L_Q表示的、數目最多的一組節理的線段傾角為半徑作圓，過圓心作南北線及東西線，在圓周上標明方位角；

2.6.5：對每組節理D_j，按平均傾向為方位角，在半圓上做出記號，自圓心向圓周記號點半徑方向，按組內數目和比例尺L_Q定出一點該點即表示該組節理平均傾角和節理數目；

2.6.6：順次連接和如其中某組節理數為零，則連線回到圓心，再由圓心引出與下一組相連；

2.6.7：智能繪制出節理傾角玫瑰花圖。