《测绘学报》
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数码影像与TLS点云数据融合提取地质结构面方法研究
张荣春1,2
1.南京邮电大学地理与生物信息学院, 江苏 南京 210023;2.河海大学地球科学与工程学院, 江苏 南京 211100
收稿日期：2019-03-27
基金项目：国家自然科学基金(41901401)；江苏省自然科学基金(BK20190743)；国家重点研发计划(2018YFC1508603)；南京邮电大学引进人才科研启动基金(NY218136)
第一作者简介：张荣春(1985-), 女, 2017年6月毕业于河海大学, 获工学博士学位(指导教师:李浩教授), 研究方向为点云与影像数据融合处理及应用。E-mail:rongchunzhang@njupt.edu.cn
Research on rock surface extraction based on the integration of digital image and TLS point cloud data
ZHANG Rongchun1,2
1.Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing 210023, China;2.Hohai University, Nanjing 211100, China
First author: ZHANG Rongchun(1985—), female, received her doctoral degree from Hohai University on June 2017, majors in photogrammetry and remote sensing. E-mail: rongchunzhang@njupt.edu.cn.
随着水电、交通、矿采等基础工程建设领域发展步伐的加快，工程地质勘查工作面临任务重、时间紧、难度高等各种新问题。传统接触式岩体结构面获取方式已不能满足地质勘测快速、准确、精细的要求。以TLS点云或数码影像作为数据源的非接触式主动测量方法在数据形式、数据采集和处理等方面具有各自的特点，将两种数据融合可实现空间信息与光学信息的优势互补，对地质信息提取研究具有实际价值。本文针对现有影像与点云提取地质信息存在的问题，以完整、准确和自动化特点为目的，对岩体结构面信息融合提取方法进行研究，主要内容和结论如下：
(1) 对异源数据配准简化处理方法进行研究。针对传统海量数据简化方法效率低、精度差且失真严重等问题，提出了基于特征提取思想的异源数据配准简化处理方法。分别利用运动恢复结构思想和基于点云局部曲率构建尺度空间的3D SIFT特征提取方法提取影像和TLS点云对应的3D关键点。试验结果表明，所提取的3D关键点有效保留了研究区域主要特征，并实现数据简化，以此作为配准数据源，大大提高了异源数据配准效率。
(2) 对顾及结构面特征的异源多尺度数据配准算法进行研究。针对地质对象特征提取困难，传统基于同名特征的配准算法难以适用问题，对四点一致基配准算法进行研究并改进。结合旋转影像局部特征描述符与主成分分析估计点云的关键尺度；将四点一致基扩展为广义超四点一致基，并引入结构面特征作为约束条件，得到一种适用于尺度不统一的异源点云G-Super4PCS数据配准算法。试验表明，该算法有效避免了常规配准算法对规则特征信息的依赖，对于来自不同传感器或具有不同参考系的异源多尺度数据，可以高效、快速、高精度地实现自动化配准。
(3) 对融合影像与TLS点云多重特征的超像素分割方法进行研究。2D SLIC仅利用像素的平面位置和颜色信息进行分割，为使算法更适用于地质对象且具有更高的精度，将超像素分割思想与特征融合思想相结合，提出一种适用于异源多维数据的MFF-SLIC混合超像素预分割方法。利用TLS点云与影像1-N多重真映射模型解算空间点与像素点的对应关系，融合像素位置、颜色、产状、空间坐标多重特征建立融合距离度量模型，准确、高效的实现超像素分割。试验结果表明，该方法能够将结构面分解为若干超像素区域集合，并且可以较好地契合结构面边缘，为进一步的超像素合并及结构面精细提取提供可靠的预处理结果。
(4) 对地质结构面特征精细融合提取方法进行研究。针对超像素混合预分割结果为多重过分割，无法准确、唯一地表达完整结构面问题，提出了基于局部产状语义和2D-3D一致性准则的结构面精细融合提取方法。基于局部产状语义进行超像素分级优化合并，并根据2D-3D一致性准则对多重结果进行融合。与单一数据源及地质人员手动编录结果对比试验表明，本文所提方法能够更全面、准确、高效、自动化的提取结构面；利用密度峰值聚类对融合提取结果进行优势结构面产状统计，与极点图、等密度图统计结果的一致性证明了该方法应用于结构面产状统计的可行性。
【引文格式】张荣春. 数码影像与TLS点云数据融合提取地质结构面方法研究. 测绘学报，2020，49(3)：400-400. DOI: 10.11947/j.AGCS.2020.20190103
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