三维空间影像技术在公路岩质高边坡地质调绘中的应用

喻邦江,董秀军

(1.贵州省交通规划勘察设计研究院股份有限公司，贵阳 550001；2.成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室，成都 610059)

三维空间影像技术在公路岩质高边坡地质调绘中的应用

喻邦江1,董秀军2

(1.贵州省交通规划勘察设计研究院股份有限公司，贵阳 550001；2.成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室，成都 610059)

通过三维激光扫描技术获取公路岩质高边坡岩体的结构面三维点云数据，采用C++开发编程得到插件程序对结构面进行自动识别，最终得到边坡岩体结构面地质图，为岩质边坡稳定性分析提供详实的地质资料，保证了边坡治理的可靠性和经济性，弥补了传统人工工程地质调绘时间周期长、精度低等不足，有很强的现实意义。

三维空间影像技术；岩质高边坡；结构面；稳定性分析

1 前言

山区修筑高速公路，由于地形条件复杂，为减少隧道工程，降低工程造价，不可避免对坡体进行切脚开挖，特别对于坡体出露中厚层状硬质岩体，岩层产出倾向坡体或近水平时，建设中常出现高陡的人工岩质边坡，动辄五六十米高，甚至最高达到近180 m。人工边坡开挖后，大部分虽然坡体整体稳定，但由于坡体受结构面切割和开挖爆破的影响，坡面不可避免出现大量锲形体破坏的松动岩体，现场如何准确确定坡面锲形体破坏块体的位置和通过结构面调查分析出锲形体的破坏模式是岩土工程师面临的难题。对于复杂施工场地、高陡边坡等条件下结构面调查往往易出现测量精度低、工作效率差、调查人员安全难以保障等难题。地质工程师通常只能采用地质罗盘现场对结构面进行量测以点带面对坡体进行锲形体破坏分析，坡面松动岩体通过肉眼观察，对松动危岩体进行清除。由于人工工程地质调查的现实局限性，导致边坡防护的治理方案为安全起见保守地进行全坡面加固防护，缺乏应有的针对性。有时也会遗漏大型的锲形体破坏块体导致遗留较大的安全隐患。

本文以实际边坡工程为背景，采用三维空间影像技术，对开挖的岩质高边坡进行工程地质调绘，得出边坡坡面的结构面的空间分布情况和松动块体的具体位置和大小，为边坡加固防护提供详尽准确的基础资料，保证了边坡治理的安全和经济性。

2 岩体结构面三维点云数据的识别方法

三维影像技术主要通过无人机航拍和三维激光扫描技术目标对象表面的三维形态，通过点云数据进行处理提取目标对象的矢量化三维空间形态信息。三维点云数据“刻画”客观世界物体空间特征，其是带有灰度信息(或彩色信息)的海量点三维坐标，而岩体结构本身就是复杂的空间物体，如何准确的在复杂地质体中识别这个“面”，并准确获取这个面的宏观产状就成为一个重要而且基础的问题。岩体结构面的外在表现形式错综复杂，往往还受到风化、开挖等因素的后期改造，这给岩体结构面的识别、提取造成很大困难。根据三维空间影像技术特点，在点云数据中的岩体结构面识别一般采用几何形态和色彩信息进行识别。

2.1 结构面几何形态判识方法

三维空间点云数据或者模型网格数据，都能够反映结构面的几何形态，但是反映的真实情况要与点云数据质量、采样点密度、精度都有很大的关系。除了三维点云数据本身有关之外，还与结构面出露的形态也有很大的关系，根据岩体结构面的出露几何特征进行判识。对于几何特征上表现为一个规整的平面，可直接进行判识，如图1所示；对于云数据中几何特征不明显、出露迹线规模一般较小、结构面闭合、产状有一定变化，地表出露的“面”较小或没有的结构面采用类比判识，如图2所示；对于结构面不是很发育，成组出现的特性也不是很明显，同组结构面的产状差异也比较大，规模相对较小时采用推理判识；当坡体出露工程地质条件复杂时，应结合现场调查判断建立结构面的判别标志，现场对结构面进行分组。

图1 三维点云数据中直接判识结构面

图2 类比判识结构面

2.2 结构面色彩信息判识

通过点云数据彩色信息、灰度信息识别岩体结构面。三维空间影像的点云数据不仅包含扫描物体表面的点坐标信息，同时包含有灰度或者彩色信息。点云灰度信息是由扫描物体反射激光强度所决定的，而点云彩色信息是由数码相机获取的。这些色彩信息可以帮助我们对岩体结构面进行更为准确的识别。图3中，点云数据具有彩色信息，在彩色的三维空间影像中，具有与真实场景相近的色彩，有着较为真实的光线阴影关系，仿佛置身于实物现场，这些色彩信息很大程度上可以帮助我们提高识别的精度与速度。

图3 彩色点云数据中的结构面识别

3 岩体结构面三维点云数据的提取方法

岩体结构面是沿空间展布具有一定起伏度的“面”，在一定空间范围内可以将其看作是一个平面。利用平面的几何特征描述表达结构面的空间展布规律，由此在三维点云数据中通过对出露的结构面信息采用平面进行拟合，从而实现结构面的识别与提取，并由平面方程参数计算获得结构面产状信息。结构面的提取方法总结起来可以包括3种：人工手动操作的结构面识别；人工干预的半自动结构面识别；结构面的自动识别。

3.1 人工手动操作的结构面识别

地质结构面三维点云数据中有着较为明确的影像特征，由此确定该结构面上的3个不在同一直线上的坐标点，由三点坐标就能建立一个平面方程，通过人工对岩体结构面认知的前提下，采用几何平面表征地质结构面的空间形态。通过人工利用空间特征选择这些行迹当中“不在一条直线”上的3个点便可完成结构面的识别。在复杂的岩体结构中，往往由于结构面的粗糙起伏和地形后期改造影响，3个点在结构面不同位置的选择会形成有一定参数差异的平面方程。因此，点云数据中选取3个点坐标时，应注意点的位置要具有空间代表性，选择结构面出露明显且产状稳定的位置。另外，利用生成平面的空间影像特征，检验与结构面的拟合程度，观察是否具有宏观上的空间代表性。图4中展现了一个典型的结构面出露形态，其结构面倾角较小，在坡表仅出露一迹线，很难找到一个完整的光面，由此对于此类结构面的识别中，应抓住其地形特征，尽量利用空间的转折部位，选择明确的迹线边界进行结构面的“三点”识别。

图4 “三点法”拟合提取岩体结构面

在有完整光面出露情况下，三维点云数据中形态清楚明显，利用点云数据中结构面出露面上的所有点(或者大部分点)来拟合一平面。多点拟合识别结构面，不仅表达的是宏观上结构面的总体分布趋势，而且克服了地质罗盘单点测产状而存在的误差。这种方法特别适合调查一些控制性的、有一定起伏的结构面，综合给定其空间分布特征。如图5所示，三维点云数据中选择特征明显的出露光面，尽可能多的选择点云数据，这些数据具有代表性、起伏度小、分布范围最广，由选取的点云数据生成一拟合平面。多点拟合生成结构面能够得出综合的结构面产状，比单点位置的传统罗盘测量更具有代表性。

图5 “多点法”拟合提取岩体结构面

3.2 人工干预的半自动结构面识别方法

所谓的人工干预半自动结构面识别，指的是在结构面识别过程中人为指定一定的搜索范围和参数，然后由计算机程序进行自动查找，从而生成拟合平面的方法。以徕卡扫描仪为例，其在三维处理软件在Cyclone中，就提供了平面搜索生成工具。通过后软件程序搜索获得结构面平面(如图6、7)，搜索过程中根据结果可以不断调整搜索半径等参数，直到获取理想的数据结果。这种方法，结构面的提取准确性较高，是在人工识别结构面的前提下，有针对性的选择岩体结构面点云数据中代表性的点，然后人为指定搜索半径，计算机自动查找在指定点空间内最优的拟合平面方程，从而确定结构面拟合生成的平面。

图6 选取结构面上的点

图7 搜索结构面

3.3 结构面的自动识别

结构面的识别客观的讲具有一定的人为因素，同一个岩体边坡不同的地质调查人员对于岩体结构的认识并不会完全相同，这与专业知识、主观感受等因素有关。但这样的结果对于科学研究而言并不是期望看到的。那么岩体结构可以利用三维空间影像技术对其几何特征进行表达和存储，而且岩体结构面是具有一定几何规律的，那么通过数学的方法采用计算机自动完成结构面的识别和提取。采用C++开发编程得到插件程序对结构面进行自动识别，假设要处理的点云数据是无结构的三维点云数据，也就是点云数据上的点是没有相应的法向量信息(大部分的点云数据都是无结构的点云数据，既使有，通过拼接处理等过程，法向量也会丢失)。

(1) 进行点云法向量估算。法向量估算的过程是，程序自动选择点云数据中的种子点，通过搜索周围的一定数量的点坐标数据，进行拟合平面处理。对于搜索周围一定数量的点常用的有两种方法，一个是KNN算法(K nearest neighbors)，另一个是FDN(Fixed Distance neighbors)算法，因为FDN算法是跟点云的间距、密度有关，为了避免不同扫描间距的数据需要设定搜索距离问题，采用的KNN算法，就是搜索选定点最短距离的周围K点进行平面拟合。

(2) 根据平面拟合进行法向量估计算法，每个点除了有个平面外，还有生成这个平面的残差。这个残差值大小我们可以用来判断点云是否是连续的一个面。残差值大的话可能周围有很多噪音点，可能这个点处于物体边缘，也可能表明这些点云弯曲度大不能用一个平面所表达。

3.4 结构面空间出露迹线提取方法

对于结构面与坡面投影平面大角度相交，出露形式是线状的，可以直接利用Polyline(多义线)进行拟合提取，而对于角度相交的结构面，则需要判断投影平面与结构面交线位置确定结构面迹线。对于三维激光扫描设备而言，获取的彩色点云数据是利用数码照片的彩色像素点与点坐标信息进行拟合，然后对点云数据中的结构面进行识别。在数码照片上利用不同颜色的线条，在数码照片上勾画短小结构面位置(不同颜色的线条代表不同分组的结构面)，并将这些线条信息保存到照片中，然后通过这个照片与对应的点云数据相耦合，这样获取的点云数据中彩色信息就显示了我们之前在照片中所做的结构面迹线信息(图8)，这样在点云数据中我们就可以轻松的识别结构面的迹线位置。

图8 点云与带有勾画结构面信息的照片耦合

4 高边坡岩体结构快速地质编录方法

岩质边坡稳定性受结构控制，采用结构面间距、完整性系数、单位面积裂隙条数和总长等指标，表征岩体被结构面切割下的损伤的情况。以一定面积范围内所有结构面空间特征信息，利用结构面间距、单位面积总迹长等参数指标来定量评价岩体的结构，数据真实、完整，是最为可信的研究手段。传统的工程地质调绘采用罗盘、皮尺的现场量测获取结构面产状信息，边坡开挖后，现场大面积量测结构面信息工作量大，同时考虑工作人员的安全，全面量测基本不可能实现，通常采用通过局部点的结构量测代替整个坡面结构面形态，获得的地质信息相对粗略，将可能都在由于地质信息的不准确性而误判边坡的稳定性。采用三维空间影像技术对公路岩质高边坡进行地质调绘，对结构面进行地质编录，可以大大减少现场工作量，将大量的野外工作转变为室内计算机三维场景中的结构面识别与提取，利用传统的调查方法获取有用的地质信息数据，从而实现三维空间影像技术获取公路岩质高边坡地质信息。

以高速公路实际开挖高的边坡为工点，采用三维激光扫描对边坡岩体进行工程地质调绘。该边坡最大开挖高度55 m，边坡长650 m，边坡面积达45 000 m2，边坡上部出露薄至中厚层状白云岩、泥质白云岩，原设计边坡按1∶0.5～1∶0.75进行开挖，每级边坡高10 m，采用主动防护网进行防护。边坡开挖揭示，差异风化明显，边坡上部强风化层岩体极破碎，下部中风化层边坡岩体破碎，边坡开挖揭示地质情况如图9所示。为快速获取边坡岩体的破碎情况和结构面分布情况，边坡岩体结构面三维点云数据由三维激光扫描仪ScanStation2获取完成。为能最大程度的表达岩体的细节信息，同时兼顾现场数据采集时间最终确定采样点间距为4 mm。为避免因岩体结构面凹凸不平而产生点云数据缺失，故在开挖平台处两端交叉扫描，点云数据拼接叠加后三维点云数据完整，基本无数据遗失，后期数据预处理中对空中粉尘等噪音点进行剔除。

图9 边坡上部开挖揭示的地质情况

开挖面三维点云数据与彩色信息进行耦合匹配，Ⅲ、Ⅳ级结构面相对明显简单，易于识别。由于Ⅴ延伸度较小、硬性接触同时随机断续分布的特点，因此不易在三维点云数据中识别提取。采用空间多义线来描述三维点云数据中结构面出露迹线，结构面平整出露条件较好时，三维点云影像数据可直接识别，效果见图10所示。

图10 边坡上部解译结构面迹线空间位置

另利用数码相片标记结构面位置，与三维点云耦合匹配，再对点云数据进行结构面的识别与提取，从而得到了带有彩色信息标记的结构面点云信息(图11)。

图11 边坡上部标记了结构面的照片与点云数据耦合

通过三维激光扫描，获取坡面结构面的云数据，根据结构面空间展布形态，得到结构面的法向矢量，采用结构面计算软件得到结构面的产状。根据软件获得的结构面出露迹线位置和分组产状，采用AutoCAD进行生成边坡岩体结构面地质图(图12)。

图12 点云数据生成的边坡岩体结构面地质图

边坡下部开挖情况如图13所示，根据三维激光扫描获得的三维点云数据解译获得如图13、图14的结构面分布图。

图13 边坡下部揭示的地质情况

图14 点云图像结构面解译图和坡体结构面素描图

(Auto CAD)

根据获取的现场边坡详尽的结构面分布数据，对坡体的完整程度、岩体质量等级、边坡类型进行分级分类。通过走向节理玫瑰花图分析获得倾向发育的优势方位、倾角的发育的范围，通过赤平投影对坡体稳定性进行分析。结合现场对结构面的粗糙程度、张开度、充填度及充填物、结构面充填物胶结的程度、地下水状况等地质内容，综合对边坡稳定性进行定性定量计算分析，对岩体破碎，可能发生边坡锲形体破坏的坡面采用锚索框架、系统锚杆进行加固，完整性较好的坡面采用主动防护网进行防护。

5 结论

(1) 三维空间影像技术运用于边坡岩体地质调绘中，由于该方法快速、不受地形限制等优点，能解决传统人工地质调绘费时费力而精度不高，甚至由于坡面陡峻由于地质人员无法进行调绘情况。成为传统工程地质调绘的有力补充。

(2) 三维空间影像技术获取的边坡岩体结构面精度高的特点，为边坡提供详实的基础资料，有利于边坡稳定性分析计算准确性，保证了边坡治理方案的可靠性和经济性，有很强的现实意义。

[1] 贵州省交通规划勘察设计研究院.织普高速两阶段施工图工程地质勘察报告[R].2012.

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[7] 张卓元，王士天，王兰生.工程地质分析原理[M].地质出版社，2008.

THREE-DIMENSIONAL IMAGING TECHNOLOGY IN THE APPLICATION OF HIGHWAY ROCKY SLOPE GEOLOGICAL ANNOTATION

YU Bang-jiang1, DONG xiu-jun2

1.Gui Zhou Communication Planning and Prospecting Design Academy,Guiyang 550001，China; 2.National Key Laboratory of Geo-Hazard Prevention and Geo-environment Protection of Chengdu University of Technology,Chengdu 610059,China)

By 3D laser scanning technology for highway rock high slope rock mass structural plane three-dimensional point cloud data, using C + + development programming to get the plug-in automatic identification of structural plane, the resulting surface geological map, the slope rock mass structure for rock slope stability analysis provides detailed geological data, ensure the reliability of slope management and economy, make up for the traditional artificial engineering geology annotation time cycle is long, low precision, has the very strong practical significance.

Three-dimensional imaging technology;High rock slope;structural surface;stability analysis

1006-4362(2017)02-0078-06

2017-01-24 改回日期： 2017-03-19

贵州省交通厅科技项目资助(编号：2015-121-025)

P642；TU457

A

喻邦江(1981- )，汉族，男，贵州遵义人，高级工程师，从事岩土工程勘察、设计、研究工作。E-mail:83080765@qq.com