[发明专利]一种岩质边坡结构面自动分组及位移预测方法

权利要求书

1.一种岩质边坡结构面自动分组及位移预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：通过无人机获取岩质边坡的不同角度的多张图像，对不同角度的多张图像进行集成，构建岩质边坡三维模型；

步骤2：对无人机采集获得的边坡三维模型的结构面信息进行分组；

步骤3：根据边坡结构面的分组和无人机采集的数据对岩质边坡位移进行预测。

2.如权利要求1所述的岩质边坡结构面自动分组及位移预测方法，其特征在于，所述步骤1具体包括：

步骤1.1：地面进行控制点选取，通过无人机对待测岩质边坡进行多角度拍摄；

步骤1.2：对岩质边坡的不同角度的多张图像进行集成，进行超高密度点云图像构建，以生成点云模型；

步骤1.3：对点云模型进行纹理修正、精细化处理和去噪处理，获得岩质边坡三维模型；

步骤1.4：获得边坡结构面点云坐标和出露迹长，对结构面产状进行拟合。

3.如权利要求1所述的岩质边坡结构面自动分组及位移预测方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：

步骤2.1：结构面视作无厚度的无限延伸的平面，并用结构面法向量来表示；

步骤2.2：将人工鱼群算法与K-Means算法结合，建立AFSA-RSK结构面分类算法，利用鱼群算法对结构面产状聚心集进行搜寻，并通过K-Means算法进行聚类；

步骤2.3：聚类完成后，对人工鱼群算法的步长和视野进行修正，动态调整聚类过程；

步骤2.4：修正视野与步长后，每执行一步与前步结果进行比较，并将两者间误差较小的值记录下来，达到最大迭代次数后，输出记录的最优结果，并与K-Means算法计算结果比较，若优于K-Means算法计算结果，则输出结果；否则，再次修改步长，重新迭代，超过最大迭代次数后输出结果。

4.如权利要求3所述的岩质边坡结构面自动分组及位移预测方法，其特征在于，所述步骤2.1具体为：

用倾角α(0≤α≤90°)和倾向β(0≤β≤360°)表征结构面的空间位置，建立XYZ坐标系，X轴代表正东方向，Y轴代表正北方向，Z轴代表极射球面的正上方，球面半径为1，(n₁、n₂、n₃)为结构面法向量投影在X、Y、Z轴的坐标大小，(n₁、n₂、n₃)为垂直于结构面的法向量，将(n₁、n₂、n₃)的坐标值等效在球面坐标系中，按照投影原理，倾角为α，倾向为β的结构面可由垂直于该结构面的单位法向量n表示，法向量n垂直于结构面，投影在坐标面上表达式为：

则结构面法向量可表示：

n＝(n₁,n₂,n₃)＝(sinαsinβ,sinαcosβ,cosα) (2)。