基于多源数据融合的复杂岩体结构信息提取方法研究

The information of rock mass structure can reveal the basic rules and constitutive relation of rock mass deformation and damage, which is an important foundation of engineering geological evaluation. The comprehensive and accurate acquisition of rock mass structure information is one of the urgent problems in engineering geology research. Photogrammetry and Terrestrial laser scanning technology can provide high precision and high efficient data source for rock mass structure information extraction. This project intends to make full use of the complementary characteristics of multi-source data, which mainly include Terrestrial Laser Scanning (TLS) point cloud, close-range images and UAV oblique images, and study an extraction method of complex rock mass structure information based on multi-source integration technology. The main contents include: (1) explore a heterogeneous multi-scale data registration algorithm not depending on geometric characteristics of registration object itself, in order to build the correlation between digital images and point cloud; (2) based on the combination of visual and geological features, the method of geological unit segmentation is used to fully take into account the important spatial and geological properties of rock mass objects and effectively improve the segmentation precision; (3) propose a fine clustering method based on the analysis of the geological semantic and multidimensional space consistency, the results of which could be used for extracting the complex information of rock mass structure. The objective of the research on multi-source data is applied to information extraction in complex rock body structure, which makes a basic contribution for engineering geological evaluation, design and construction, and extends the application of surveying and mapping remote sensing technology in geology.

岩体结构信息可以揭示岩体变形及破坏的基本规律及本构关系，是工程地质评价的重要基础。岩体结构信息的全面、准确获取是工程地质研究亟待解决的问题之一。摄影测量和三维激光扫描技术能够为岩体结构信息提取提供高精度、高效率的数据源。本项目拟充分利用多源数据的优势互补特点，研究普通近景数码影像、无人机倾斜影像及TLS点云融合的复杂岩体结构信息提取方法，主要研究工作包括：（1）探索顾及尺度及维度差异且不依赖于配准对象自身几何特征的多源数据配准方法，解决不同数据源的特征关联问题；（2）发展多源数据多种特征融合的混合超像素分割方法，提取高精度的同质区域单元集合，为岩体结构信息提取提供重要的数据基础；（3）建立基于局部地质语义的深层精化合并聚类及多维空间一致性分析方法，实现复杂岩体结构信息分类提取。本项目的研究将为工程地质评价、设计及施工等做出基础性贡献，并拓展测绘遥感技术在地质领域的应用。

岩体结构信息可以揭示岩体变形及破坏的基本规律及本构关系，是工程地质评价的重要基础。岩体结构信息的全面、准确获取是工程地质研究亟待解决的问题之一。本项目充分利用多源数据的优势互补特点，研究影像与点云融合的复杂岩体结构信息提取方法，项目组开展了以下研究：（1）研究了顾及尺度及维度差异且不依赖于配准对象自身几何特征的多源数据配准及建模方法，解决不同数据源的特征关联及融合建模问题；（2）发展了多源数据多种特征融合的混合超像素分割方法，提取高精度的同质区域单元集合，为岩体结构信息提取提供了重要的数据基础；（3）建立了基于局部地质语义的深层精化合并聚类及多维空间一致性分析方法，实现了复杂岩体结构信息分类提取;（4）研究了基于形态数据与迁移学习的结构面迹线识别方法。构造形态数据集，并与RGB数据作为模型的双输入，保留颜色、纹理特征的同时，强化结构面迹线形态特征，提高了结构面迹线识别准确性。本项目的研究为工程地质评价、设计及施工等做出了基础性贡献，并拓展了测绘遥感技术在地质领域的应用。依托项目培养了博士后1人，硕士研究生4人，协助培养博士研究生1人，项目负责人张荣春获得中国博士后基金面上项目“基于多模态地质语义融合与深度学习的岩体结构信息识别方法研究”。相关研究成果累计发表23篇学术论文，其中SCI论文9篇，EI论文7篇，核心期刊论文4篇，并获批国家发明专利6项。部分理论成果在白龙江调水工程和白鹤滩水电工程等国家重点工程项目中得到了实验和应用。相关成果获得了江苏省测绘地理信息学会2019年学术年会论文三等奖、2021年美国摄影测量与遥感学会John I. Davidson President’s Award论文三等奖、2022年华东六省一市测绘学会优秀会议论文一等奖。