基于某礦山邊坡點(diǎn)云數(shù)據(jù)的巖體結(jié)構(gòu)面三維信息提取與統(tǒng)計(jì)分析

徐夢(mèng)潔 鄭朝峰 季曉菲

摘要：為實(shí)現(xiàn)邊坡巖體穩(wěn)定評(píng)估，以西南某露天礦山邊坡為研究對(duì)象，通過(guò)實(shí)地勘察進(jìn)行研究區(qū)劃分、結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)面分析和測(cè)點(diǎn)布置，獲取分區(qū)點(diǎn)云數(shù)據(jù)。采用Python編程及一系列處理軟件實(shí)現(xiàn)巖體結(jié)構(gòu)面三維信息提取與統(tǒng)計(jì)分析，得到結(jié)論如下：1） 通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)考察，將研究區(qū)劃分為東側(cè)3個(gè)區(qū)和南側(cè)3個(gè)區(qū)，選出4個(gè)分區(qū)進(jìn)行測(cè)點(diǎn)和測(cè)站布置，共布置14個(gè)測(cè)點(diǎn)和23個(gè)測(cè)站獲取邊坡點(diǎn)云；2） 基于圓盤(pán)模型、投影法和點(diǎn)法式平面方程，并結(jié)合Python等一系列處理軟件實(shí)現(xiàn)了結(jié)構(gòu)面三維信息的半自動(dòng)提取與統(tǒng)計(jì)分析；3） 研究區(qū)結(jié)構(gòu)面參數(shù)分布形式主要為均勻分布為，東側(cè)層理體密度大于南側(cè)，E-2分區(qū)邊坡整體穩(wěn)定由節(jié)理和層理共同控制，而E-3、S-2和S-3分區(qū)主要由層理控制。

關(guān)鍵詞：巖體結(jié)構(gòu)面；三維點(diǎn)云；半自動(dòng)提取與統(tǒng)計(jì)；礦山邊坡

中圖分類(lèi)號(hào)：TU45? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2024）07-0121-03

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）

0 引言

邊坡巖體在長(zhǎng)期地質(zhì)構(gòu)造運(yùn)動(dòng)作用下，會(huì)產(chǎn)生大量形態(tài)各異、均一性差的結(jié)構(gòu)面，造成巖體性質(zhì)復(fù)雜多變，威脅巖質(zhì)邊坡穩(wěn)定。巖體結(jié)構(gòu)面三維信息獲取對(duì)于邊坡巖體安全評(píng)估十分重要。傳統(tǒng)的測(cè)量和數(shù)據(jù)處理方法已不能滿足目前高速發(fā)展社會(huì)的測(cè)量需求。三維激光掃描技術(shù)被譽(yù)為繼GPS技術(shù)以來(lái)測(cè)繪領(lǐng)域的又一次技術(shù)革命[1]。其能高效、大范圍、高精度地獲取地物結(jié)構(gòu)三維信息，廣泛用于巖體測(cè)繪等多項(xiàng)領(lǐng)域，發(fā)展前景廣闊。而高效、準(zhǔn)確地處理結(jié)構(gòu)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)三維信息的自動(dòng)化提取和分析是今后發(fā)展的方向。

胡武婷[2]等基于某巖質(zhì)邊坡，通過(guò)PCA主成分分析計(jì)算和高斯核密度計(jì)算求解點(diǎn)云產(chǎn)狀和點(diǎn)云密度，并利用改進(jìn)優(yōu)化的分水嶺算法實(shí)現(xiàn)巖體優(yōu)勢(shì)結(jié)構(gòu)面的自動(dòng)聚類(lèi)。陳凱[3]等以國(guó)內(nèi)某礦山邊坡為例，通過(guò)三維掃描技術(shù)實(shí)現(xiàn)邊坡結(jié)果信息獲取和預(yù)處理，并提出實(shí)現(xiàn)巖體結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀、跡長(zhǎng)等信息的快速識(shí)別、提取與統(tǒng)計(jì)的方法。

對(duì)此，本文以西南某礦山邊坡為研究對(duì)象，通過(guò)實(shí)地勘察、研究區(qū)劃分、結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)面分析、測(cè)點(diǎn)布置、三維掃描等流程獲取分區(qū)點(diǎn)云數(shù)據(jù)。采用圓盤(pán)模型、投影法結(jié)合Python編程及一系列軟件處理手段實(shí)現(xiàn)巖體結(jié)構(gòu)面信息半自動(dòng)化提取與統(tǒng)計(jì)分析，為邊坡巖體結(jié)構(gòu)面穩(wěn)定性評(píng)估提供技術(shù)支撐。

1 研究區(qū)概況

本研究對(duì)象為西南某大型露天礦山，研究區(qū)東側(cè)開(kāi)挖較早，早期已完成施工，邊坡長(zhǎng)時(shí)間裸露，巖體風(fēng)化程度較高，表面植被發(fā)育；研究區(qū)南側(cè)為開(kāi)挖施工區(qū)，出露巖體較新，多為近期開(kāi)挖，完整性好，植被較少。

2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取

礦山邊坡研究區(qū)點(diǎn)云數(shù)據(jù)具體獲取流程如下：

2.1 現(xiàn)場(chǎng)考察

通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)考察，研究區(qū)東側(cè)和南側(cè)邊坡性狀因開(kāi)挖施工和長(zhǎng)期環(huán)境作用影響，表現(xiàn)出較大的差異。其中，東側(cè)邊坡受人工開(kāi)挖影響，出露巖體受爆破擾動(dòng)影響較嚴(yán)重，巖體破碎程度高，完整性差，植被發(fā)育，對(duì)掃描獲取邊坡結(jié)構(gòu)信息的干擾較大，需設(shè)置多個(gè)測(cè)點(diǎn)相互補(bǔ)充修正，以獲取采集邊坡完整和準(zhǔn)確信息；邊坡臺(tái)階條件和結(jié)構(gòu)面出露條件較差，增加點(diǎn)云識(shí)別難度和要求。研究區(qū)南側(cè)為新開(kāi)采區(qū)，植被生長(zhǎng)比東側(cè)少，表面多處覆土；結(jié)構(gòu)面出露較不明顯，該區(qū)節(jié)理出露條件較好，而層理存在多處測(cè)量盲區(qū)，需針對(duì)具體情況布置測(cè)點(diǎn)。

2.2 研究區(qū)劃分

基于現(xiàn)場(chǎng)考察結(jié)果，考慮邊坡開(kāi)挖時(shí)間、巖體風(fēng)化程度以及巖體出露條件等因素，將研究區(qū)劃分為E、S兩個(gè)大區(qū)，對(duì)應(yīng)研究區(qū)東側(cè)和南側(cè)。并根據(jù)開(kāi)采時(shí)間先后、風(fēng)化程度強(qiáng)弱和采集難易程度，將E、S兩個(gè)大區(qū)細(xì)分為E-1、E-2、E-3和S-1、S-2、S-3 6個(gè)小區(qū)。其中E-1分區(qū)采集條件惡劣、測(cè)取十分困難，S-1分區(qū)范圍較小，這2個(gè)分區(qū)不開(kāi)展后續(xù)研究。

2.3 優(yōu)勢(shì)結(jié)構(gòu)面分析

對(duì)剩下4個(gè)分區(qū)進(jìn)行優(yōu)勢(shì)結(jié)構(gòu)面分析：研究區(qū)東側(cè)的E-2和E-3分區(qū)優(yōu)勢(shì)結(jié)構(gòu)面均為3組節(jié)理和1組層面，南側(cè)的S-2和S-3分區(qū)則是2組節(jié)理和1組層面，對(duì)其按分區(qū)順序進(jìn)行編號(hào)共計(jì)10組節(jié)理（J1～J10） 和4組層理（B1～B4） 。

2.4 測(cè)點(diǎn)和測(cè)站確定

為保證測(cè)取數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，結(jié)合各分區(qū)邊坡結(jié)構(gòu)面出露情況，各分區(qū)設(shè)置2～3組測(cè)點(diǎn)，各組測(cè)點(diǎn)包括1～3個(gè)測(cè)點(diǎn)，各測(cè)點(diǎn)布設(shè)2～3組測(cè)站，以方便數(shù)據(jù)對(duì)比和修正，保證測(cè)取面積的全面覆蓋。具體測(cè)點(diǎn)、測(cè)站布置情況如表1所示，共計(jì)布置9組測(cè)點(diǎn)，14個(gè)測(cè)點(diǎn)，23個(gè)測(cè)站。

2.5 點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理

本文研究采用礦用三維激光掃描測(cè)量系統(tǒng)（BLSS-PE） 獲取礦山邊坡結(jié)構(gòu)面點(diǎn)云數(shù)據(jù)，點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理主要完成點(diǎn)云拼接和去除雜質(zhì)任務(wù)，結(jié)合本研究具體情況，點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理包括以下4個(gè)步驟：

①采用掃描系統(tǒng)配套程序去除研究區(qū)外雜點(diǎn)，并根據(jù)測(cè)站主機(jī)方位角建立點(diǎn)云與大地坐標(biāo)的映射關(guān)系，以dxf格式導(dǎo)出處理后點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

②將同一測(cè)點(diǎn)不同測(cè)站的點(diǎn)云數(shù)據(jù)導(dǎo)入Geomagic軟件，參考結(jié)構(gòu)面特征點(diǎn)與參照物的位置關(guān)系，利用軟件N點(diǎn)對(duì)齊和最佳擬合對(duì)齊功能拼接點(diǎn)云，完成點(diǎn)云簡(jiǎn)單處理。

③為提高優(yōu)化點(diǎn)云精度，將拼接完成后的點(diǎn)云對(duì)比現(xiàn)場(chǎng)拍攝照片進(jìn)行手動(dòng)裁剪，以去除植被、表面覆土和碎石裂紋的干擾；并考慮結(jié)合軟件減噪功能完成去噪處理，以降低點(diǎn)云厚度，提高分析精度。

④最終得到處理完成點(diǎn)云，通過(guò)Polyworks導(dǎo)出保存為txt格式，以備后續(xù)結(jié)構(gòu)面三維信息提取和統(tǒng)計(jì)分析工作使用。

3 結(jié)構(gòu)面三維信息提取與統(tǒng)計(jì)分析

3.1 結(jié)構(gòu)面三維信息提取

3.1.1 提取原理與方法

本研究的結(jié)構(gòu)面信息提取采用半自動(dòng)提取的方法，首先采用MATLAB開(kāi)發(fā)的DSE軟件分組保存點(diǎn)云數(shù)據(jù)，然后采用CloudCompare軟件篩選、分離分組后的點(diǎn)云噪聲數(shù)據(jù)，將處理好的各分區(qū)數(shù)據(jù)通過(guò)Octree分組將結(jié)構(gòu)面點(diǎn)云單獨(dú)分離出來(lái)，并對(duì)其編號(hào)。最后通過(guò)Python編寫(xiě)計(jì)算程序，計(jì)算各結(jié)構(gòu)面的產(chǎn)狀、跡長(zhǎng)、間距和體密度等三維信息。

跡長(zhǎng)和間距的計(jì)算采用Beacher等提出的泊松圓盤(pán)模型，以E-2分區(qū)的節(jié)理J3為例，圖1為基于E-2分區(qū)節(jié)理J3構(gòu)建的結(jié)構(gòu)面圓盤(pán)模型，每個(gè)圓盤(pán)代表一個(gè)結(jié)構(gòu)面，跡長(zhǎng)則是每個(gè)結(jié)構(gòu)面圓盤(pán)的弦長(zhǎng)（紅線），對(duì)應(yīng)圓盤(pán)上兩點(diǎn)點(diǎn)距最大值，可通過(guò)Python編寫(xiě)基于各結(jié)構(gòu)面點(diǎn)云點(diǎn)與點(diǎn)距離的遍歷算法求取。結(jié)構(gòu)面間距則是法向方向上各圓盤(pán)的垂直距離，可通過(guò)點(diǎn)法式平面方程進(jìn)行計(jì)算（見(jiàn)式（1）） ，式中，[α、β、γ]為結(jié)構(gòu)面對(duì)應(yīng)法向量與[x、y、z]軸間的夾角，由分組后的結(jié)構(gòu)面優(yōu)勢(shì)產(chǎn)狀確定；[p]為原點(diǎn)到平面的距離。將計(jì)算所得各結(jié)構(gòu)面平面方程按p值大小排序，即可計(jì)算兩兩平面之間的間距。體密度為該組結(jié)構(gòu)面數(shù)量n與最小包裹長(zhǎng)方體體積V的比值，其計(jì)算原理如圖2所示。計(jì)算該組結(jié)構(gòu)面坡面的法向量A、邊坡走向B和正交于AB面的C，將3D點(diǎn)云在A、B、C三個(gè)方向上的投影間距最大值作為長(zhǎng)方體的長(zhǎng)寬高（同樣采用式（1） 計(jì)算），即可計(jì)算長(zhǎng)方體的體積。最后對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行編號(hào)整理并記錄。

[xcosα+ycosβ+zcosγ=p] （1）

3.1.2 編程實(shí)現(xiàn)半自動(dòng)提取

基于上述思路，采用Python軟件編寫(xiě)分組后結(jié)構(gòu)面點(diǎn)云數(shù)據(jù)再處理計(jì)算程序，高效智能地獲取分組后各組結(jié)構(gòu)面的跡長(zhǎng)、間距、體密度等參數(shù)，具體編寫(xiě)思路流程如下：

①產(chǎn)狀提取：編寫(xiě)處理3D點(diǎn)云的代碼，計(jì)算各組結(jié)構(gòu)面整體產(chǎn)狀，包括傾向、傾角數(shù)據(jù)。然后將各組結(jié)構(gòu)面點(diǎn)云分隔成單一結(jié)構(gòu)面，計(jì)算結(jié)構(gòu)面數(shù)量并分開(kāi)編號(hào)保存，以便數(shù)據(jù)整理和索引。

②跡長(zhǎng)提取：編寫(xiě)點(diǎn)距遍歷算法，以單個(gè)結(jié)構(gòu)面中點(diǎn)距最大值作為跡長(zhǎng)，計(jì)算并記錄點(diǎn)距最大值、兩點(diǎn)坐標(biāo)及中點(diǎn)坐標(biāo)的數(shù)據(jù)信息，然后統(tǒng)計(jì)整組結(jié)構(gòu)面的所有數(shù)據(jù)并合并導(dǎo)出。

③間距提取：將跡長(zhǎng)中點(diǎn)作為結(jié)構(gòu)面中心，根據(jù)結(jié)構(gòu)面傾向和傾角數(shù)據(jù)編寫(xiě)代碼計(jì)算優(yōu)勢(shì)結(jié)構(gòu)面的法向量，將中點(diǎn)坐標(biāo)和法向量與三個(gè)坐標(biāo)軸夾角的余弦值帶入點(diǎn)法式平面方程（式（1）） ，計(jì)算得到各結(jié)構(gòu)面的重構(gòu)平面方程組，按順序排列平面方程組并計(jì)算相鄰結(jié)構(gòu)面間距，打包記錄該組結(jié)構(gòu)面的間距數(shù)據(jù)并導(dǎo)出。

④體密度提取：采用步驟③的間距計(jì)算方法，編寫(xiě)代碼計(jì)算各方向點(diǎn)云投影間距最大值，然后對(duì)應(yīng)算出最小包裹長(zhǎng)方體體積V和長(zhǎng)方體內(nèi)結(jié)構(gòu)面數(shù)量，最終計(jì)算出結(jié)構(gòu)面體密度。

3.2 結(jié)構(gòu)面三維信息統(tǒng)計(jì)分析

3.2.1 統(tǒng)計(jì)結(jié)果

運(yùn)用SPSS與Origin軟件檢測(cè)計(jì)算結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀、跡長(zhǎng)、間距和體密度數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分布類(lèi)型，通過(guò)分析可知，各組結(jié)構(gòu)面參數(shù)主要包括均勻分布（I） 、正態(tài)分布（II） 、對(duì)數(shù)正態(tài)分布（III） 和負(fù)指數(shù)分布（IV） 四種分布類(lèi)型，各分區(qū)結(jié)構(gòu)面參數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

3.2.2 結(jié)果分析

分析統(tǒng)計(jì)計(jì)算結(jié)果可知：

1） 參數(shù)分布形態(tài)：研究對(duì)象共計(jì)4組結(jié)構(gòu)面分區(qū)，包括10組節(jié)理和4組層面，其傾向、傾角、半跡長(zhǎng)和間距主要以均勻分布（I） 為主，部分結(jié)構(gòu)面參數(shù)呈正態(tài)分布（II） ，少數(shù)呈對(duì)數(shù)正態(tài)分布（III） 或負(fù)指數(shù)分布（IV） 。

2） 體密度大小：研究區(qū)東側(cè)的E-2和E-3兩個(gè)分區(qū)的層面體密度明顯小于南側(cè)S-2和S-3兩個(gè)分區(qū)，各分區(qū)層理體密度變化范圍較大。

3） 邊坡形態(tài)：E-2分區(qū)節(jié)理J1規(guī)模較小，控制邊坡局部穩(wěn)定，而節(jié)理J2、J3和層理B1規(guī)模較大，邊坡整體穩(wěn)定由節(jié)理和層理共同控制；E-3分區(qū)節(jié)理J4、J5、J6規(guī)模較小，控制邊坡局部穩(wěn)定，而層理B2規(guī)模較大，邊坡整體穩(wěn)定由層理控制；S-2分區(qū)節(jié)理J7、J8規(guī)模較小，層理B3規(guī)模較大，邊坡整體穩(wěn)定同樣由層理控制；S-3分區(qū)節(jié)理J9、J10規(guī)模較小，層理B4規(guī)模較大，層理控制邊坡整體穩(wěn)定。 （下轉(zhuǎn)第126頁(yè)）

（上接第123頁(yè)）

4 結(jié)論

本文以西南某大型露天礦山邊坡為例，在實(shí)地勘察的基礎(chǔ)上進(jìn)行研究區(qū)劃分、結(jié)構(gòu)優(yōu)勢(shì)面分析和測(cè)點(diǎn)布置，獲取了各分區(qū)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。然后通過(guò)Python編程及一系列處理軟件實(shí)現(xiàn)了巖體結(jié)構(gòu)面三維信息提取與統(tǒng)計(jì)分析，得到如下結(jié)論：

1） 基于現(xiàn)場(chǎng)考察結(jié)果將研究區(qū)分為東側(cè)3個(gè)區(qū)和南側(cè)3個(gè)區(qū)，對(duì)能進(jìn)行量測(cè)或有量測(cè)價(jià)值的4個(gè)區(qū)進(jìn)行測(cè)點(diǎn)和測(cè)站布置，共計(jì)布置14個(gè)測(cè)點(diǎn)和23個(gè)測(cè)站。

2） 基于圓盤(pán)模型、投影法和點(diǎn)法式平面方程，結(jié)合Python編程和一系列處理軟件實(shí)現(xiàn)巖體結(jié)構(gòu)面傾角、傾向、跡長(zhǎng)、間距和體密度等三維信息的半自動(dòng)提取與統(tǒng)計(jì)分析。

3） 分析統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，結(jié)構(gòu)面參數(shù)分布形式主要為均勻分布，少數(shù)呈正態(tài)分布、對(duì)數(shù)正態(tài)分布或負(fù)指數(shù)分布；研究區(qū)東側(cè)層理體密度整體大于南側(cè)；E-2分區(qū)邊坡整體穩(wěn)定由節(jié)理和層理共同控制，而E-3、S-2和S-3分區(qū)主要由層理控制。

參考文獻(xiàn)

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