本發(fā)明涉及三維建模，尤其涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合的艱險山區(qū)邊坡三維建模方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、傳統(tǒng)的邊坡建模方法主要依賴于地面測量和地質(zhì)勘探等手段，這些方法在平坦或易于接近的地區(qū)具有一定的優(yōu)勢，但在艱險山區(qū)卻面臨著諸多挑戰(zhàn)。首先，艱險山區(qū)地形復(fù)雜，懸崖峭壁、溝壑縱橫，傳統(tǒng)的地面測量設(shè)備難以進入這些區(qū)域進行數(shù)據(jù)采集。例如，在一些高海拔山區(qū)，由于地形陡峭和氣候惡劣，測量人員和設(shè)備的進入受到極大限制，這不僅增加了測量的難度和成本，而且在某些情況下甚至無法獲取到完整的地形數(shù)據(jù)。此外，地質(zhì)條件的復(fù)雜性也給建模帶來了困難。艱險山區(qū)的地質(zhì)構(gòu)造多樣，巖層破碎、斷層發(fā)育，傳統(tǒng)的地質(zhì)勘探方法難以準確捕捉到這些復(fù)雜的地質(zhì)特征。例如，在一些地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)的區(qū)域，地表以下的地質(zhì)結(jié)構(gòu)復(fù)雜多變，傳統(tǒng)的勘探方法難以全面揭示這些結(jié)構(gòu)，從而影響了邊坡建模的準確性和可靠性。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于此，本發(fā)明有必要提供一種基于多源數(shù)據(jù)融合的艱險山區(qū)邊坡三維建模方法及系統(tǒng)，以解決至少一個上述技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，一種基于多源數(shù)據(jù)融合的艱險山區(qū)邊坡三維建模方法，包括以下步驟：

3、步驟s1：利用無人機集群對山區(qū)邊坡進行多角度采集，得到邊坡多角度影像數(shù)據(jù)；對山區(qū)邊坡進行地面激光掃描，得到邊坡點云數(shù)據(jù)集；

4、步驟s2：對山區(qū)邊坡進行地震反射波探測，得到邊坡地震反射數(shù)據(jù)；對山區(qū)邊坡進行電磁層析探測，得到邊坡電磁層析數(shù)據(jù)；對邊坡地震反射數(shù)據(jù)與邊坡電磁層析數(shù)據(jù)進行融合與反演，得到邊坡內(nèi)部結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；

5、步驟s3：對邊坡多角度影像數(shù)據(jù)與邊坡點云數(shù)據(jù)集進行粗配準，得到初始影像-點云配準數(shù)據(jù)；對初始影像-點云配準數(shù)據(jù)進行張量場插值精配準，得到影像-點云配準數(shù)據(jù)；對影像-點云配準數(shù)據(jù)與邊坡內(nèi)部結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行空間統(tǒng)一變換，得到邊坡影像-點云統(tǒng)一數(shù)據(jù)；

6、步驟s4：對邊坡影像-點云統(tǒng)一數(shù)據(jù)進行改進分水嶺分割，得到邊坡單元劃分數(shù)據(jù)；對邊坡單元劃分數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)面識別，得到邊坡結(jié)構(gòu)面特征數(shù)據(jù)；對邊坡結(jié)構(gòu)面特征數(shù)據(jù)與邊坡內(nèi)部結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行特征提取，得到邊坡層次化特征數(shù)據(jù)；

7、步驟s5：對邊坡層次化特征數(shù)據(jù)進行分層，得到邊坡分層數(shù)據(jù)；對邊坡分層數(shù)據(jù)進行表層重建，得到邊坡空間表層模型；基于邊坡空間表層模型對山區(qū)邊坡進行三維重建，得到完整邊坡三維模型。

8、本發(fā)明通過無人機集群的多角度采集，能夠快速獲取艱險山區(qū)邊坡的多角度影像數(shù)據(jù)，無需人工進入危險區(qū)域，降低了人員和設(shè)備的安全風(fēng)險，同時擴大了數(shù)據(jù)采集的范圍，確保了數(shù)據(jù)的全面性和完整性。通過地面激光掃能夠精確獲取邊坡的三維點云數(shù)據(jù)集，彌補了傳統(tǒng)地面測量在復(fù)雜地形中難以獲取完整數(shù)據(jù)的不足。通過地震反射波探測能夠有效識別地層界面和斷層等地質(zhì)構(gòu)造，而電磁層析探測則能夠揭示邊坡內(nèi)部的電導(dǎo)率分布，兩者數(shù)據(jù)融合與反演后，能夠更準確地得到邊坡內(nèi)部結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，克服了傳統(tǒng)地質(zhì)勘探方法在復(fù)雜地質(zhì)條件下難以準確捕捉地質(zhì)特征的難題。通過粗配準后，采用張量場插值精配準的方法，能夠進一步提高影像與點云數(shù)據(jù)的配準精度，確保數(shù)據(jù)在空間上的一致性。通過改進的分水嶺分割方法能夠更準確地劃分邊坡單元，避免了傳統(tǒng)分水嶺算法在復(fù)雜地形中容易出現(xiàn)的過度分割或欠分割問題。通過結(jié)構(gòu)面識別和特征提取能夠有效提取邊坡的結(jié)構(gòu)面特征數(shù)據(jù)，并與內(nèi)部結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行融合，得到邊坡層次化特征數(shù)據(jù)。通過對邊坡層次化特征數(shù)據(jù)的分層處理和表層重建，能夠得到邊坡的空間表層模型。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合中層和深層的重建過程，最終實現(xiàn)完整邊坡三維模型的精細重建，該模型不僅能夠準確反映邊坡的外部形態(tài)和內(nèi)部結(jié)構(gòu)，還能夠揭示邊坡的層次特征和地質(zhì)細節(jié)，相較于傳統(tǒng)的建模方法，具有更高的精度和可靠性。

9、優(yōu)選地，本發(fā)明還提供了一種基于多源數(shù)據(jù)融合的艱險山區(qū)邊坡三維建模系統(tǒng)，用于執(zhí)行如上所述的基于多源數(shù)據(jù)融合的艱險山區(qū)邊坡三維建模方法，該基于多源數(shù)據(jù)融合的艱險山區(qū)邊坡三維建模系統(tǒng)包括：

10、數(shù)據(jù)采集模塊，用于利用無人機集群對山區(qū)邊坡進行多角度采集，得到邊坡多角度影像數(shù)據(jù)；對山區(qū)邊坡進行地面激光掃描，得到邊坡點云數(shù)據(jù)集；

11、結(jié)構(gòu)探測模塊，用于對山區(qū)邊坡進行地震反射波探測，得到邊坡地震反射數(shù)據(jù)；對山區(qū)邊坡進行電磁層析探測，得到邊坡電磁層析數(shù)據(jù)；對邊坡地震反射數(shù)據(jù)與邊坡電磁層析數(shù)據(jù)進行融合與反演，得到邊坡內(nèi)部結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；

12、數(shù)據(jù)配準與統(tǒng)一模塊，用于對邊坡多角度影像數(shù)據(jù)與邊坡點云數(shù)據(jù)集進行粗配準，得到初始影像-點云配準數(shù)據(jù)；對初始影像-點云配準數(shù)據(jù)進行張量場插值精配準，得到影像-點云配準數(shù)據(jù)；對影像-點云配準數(shù)據(jù)與邊坡內(nèi)部結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行空間統(tǒng)一變換，得到邊坡影像-點云統(tǒng)一數(shù)據(jù)；

13、分割模塊，用于對邊坡影像-點云統(tǒng)一數(shù)據(jù)進行改進分水嶺分割，得到邊坡單元劃分數(shù)據(jù)；對邊坡單元劃分數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)面識別，得到邊坡結(jié)構(gòu)面特征數(shù)據(jù)；對邊坡結(jié)構(gòu)面特征數(shù)據(jù)與邊坡內(nèi)部結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行特征提取，得到邊坡層次化特征數(shù)據(jù)；

14、三維重建模塊，用于對邊坡層次化特征數(shù)據(jù)進行分層，得到邊坡分層數(shù)據(jù)；對邊坡分層數(shù)據(jù)進行表層重建，得到邊坡空間表層模型；基于邊坡空間表層模型對山區(qū)邊坡進行三維重建，得到完整邊坡三維模型。

15、本發(fā)明中，數(shù)據(jù)采集模塊通過無人機集群和地面激光掃描設(shè)備的協(xié)同工作，能夠自動、高效地獲取艱險山區(qū)邊坡的多角度影像數(shù)據(jù)和點云數(shù)據(jù)集，減少了人工采集的勞動強度和時間成本，同時提高了數(shù)據(jù)采集的精度和一致性。通過結(jié)構(gòu)探測模塊結(jié)合地震反射波探測和電磁層析探測技術(shù)，能夠全面、準確地探測邊坡內(nèi)部的地質(zhì)結(jié)構(gòu)，融合與反演后的數(shù)據(jù)能夠更真實地反映邊坡內(nèi)部的地質(zhì)特征。通過數(shù)據(jù)配準與統(tǒng)一模塊采用粗配準和張量場插值精配準相結(jié)合的方法，能夠高效、準確地實現(xiàn)影像與點云數(shù)據(jù)的空間配準，并與內(nèi)部結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進行空間統(tǒng)一變換，確保了數(shù)據(jù)融合的質(zhì)量和一致性。通過分割模塊利用改進的分水嶺分割算法和結(jié)構(gòu)面識別，能夠智能化地劃分邊坡單元和提取結(jié)構(gòu)面特征數(shù)據(jù)，提高了特征提取的精度和效率。三維重建模塊通過對層次化特征數(shù)據(jù)的分層處理和表層重建，能夠自動化地實現(xiàn)邊坡三維模型的精細重建。

技術(shù)特征：

1.一種基于多源數(shù)據(jù)融合的艱險山區(qū)邊坡三維建模方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多源數(shù)據(jù)融合的艱險山區(qū)邊坡三維建模方法，其特征在于，步驟s1包括以下步驟：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多源數(shù)據(jù)融合的艱險山區(qū)邊坡三維建模方法，其特征在于，步驟s2包括以下步驟：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多源數(shù)據(jù)融合的艱險山區(qū)邊坡三維建模方法，其特征在于，步驟s26包括以下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多源數(shù)據(jù)融合的艱險山區(qū)邊坡三維建模方法，其特征在于，步驟s3包括以下步驟：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于多源數(shù)據(jù)融合的艱險山區(qū)邊坡三維建模方法，其特征在于，步驟s36包括以下步驟：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多源數(shù)據(jù)融合的艱險山區(qū)邊坡三維建模方法，其特征在于，步驟s4包括以下步驟：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于多源數(shù)據(jù)融合的艱險山區(qū)邊坡三維建模方法，其特征在于，步驟s46包括以下步驟：

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多源數(shù)據(jù)融合的艱險山區(qū)邊坡三維建模方法，其特征在于，步驟s5包括以下步驟：

10.一種基于多源數(shù)據(jù)融合的艱險山區(qū)邊坡三維建模系統(tǒng)，其特征在于，用于執(zhí)行如權(quán)利要求1所述的基于多源數(shù)據(jù)融合的艱險山區(qū)邊坡三維建模方法，該基于多源數(shù)據(jù)融合的艱險山區(qū)邊坡三維建模系統(tǒng)包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及三維建模技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于多源數(shù)據(jù)融合的艱險山區(qū)邊坡三維建模方法及系統(tǒng)。所述方法包括以下步驟：利用無人機集群對山區(qū)邊坡進行多角度采集，得到邊坡多角度影像數(shù)據(jù)；對山區(qū)邊坡進行地面激光掃描，得到邊坡點云數(shù)據(jù)集；對山區(qū)邊坡進行地震反射波探測，得到邊坡地震反射數(shù)據(jù)；對山區(qū)邊坡進行電磁層析探測，得到邊坡電磁層析數(shù)據(jù)；對邊坡地震反射數(shù)據(jù)與邊坡電磁層析數(shù)據(jù)進行融合與反演，得到邊坡內(nèi)部結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)；對邊坡多角度影像數(shù)據(jù)與邊坡點云數(shù)據(jù)集進行粗配準，得到初始影像?點云配準數(shù)據(jù)。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)完整邊坡三維模型的精細重建。

技術(shù)研發(fā)人員：王武斌,劉凱文,裴彥飛,賈文怡
受保護的技術(shù)使用者：西南交通大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15