三维激光扫描系统在岩体结构面识别中的应用
第5 卷　第1 期
2007 年3 月 中国水利水电科学研究院学报Journal of China Institute of Water Resources and Hydropower Research
Vol15 　No11  March ,2007  收稿日期:2006208224
基金项目:水利部“948”项目(200518)
作者简介:何秉顺(1980 - ) ,男,河北石家庄人,助理工程师,博士生,主要从事边坡稳定分析方面的研究。Email :hebs@iwhr. com
文章编号:167223031 (2007) 0120043206
三维激光扫描系统在岩体结构面识别中的应用
何秉顺1 ,丁留谦1 ,孙平2
(11 中国水利水电科学研究院防洪减灾研究所,北京　100038 ;
21 中国水利水电科学研究院岩土工程研究所,北京　100044)
摘要:现阶段岩石工程仍主要通过罗盘进行裂隙结构面的工程勘察,而三维激光扫描技术可替代这一传统地质勘
察手段。本文给出了该技术半自动和全自动化的两种岩石结构面识别的方法和步骤。半自动结构面识别方法首
先进行坐标变换,根据扫描坐标点云数据拟合平面,求解岩石产状。全自动结构面识别方法则要根据扫描数据进
行表面重建,应用模糊聚类方法对结构面进行分组,以Fisher 分布的K值作为判断聚类效果的指标,通过去除边界
点,逐步迭代获得出露岩体结构面组的优势方位。最后采用全自动结构面识别方法进行实例分析。研究表明,采
用该技术可方便得到岩石体的优势产状,扩展了岩石勘察的范围。
关键词:岩体;结构面;三维激光扫描技术;模糊尺均值聚类;Fisher 分布
中图分类号:P58512 文献标识码:A
1 　研究背景
三维激光扫描技术(Light Detection And Ranging ,LiDAR) 是一种先进的全自动高精度立体扫描技术,
主要面向高精度逆向工程的三维建模与重构,它可以高效地采集大量的三维坐标点,将各种大型的、复
杂的、不规则的实景三维数据完整地采集到电脑中,从而快速重构出目标的三维点云模型。所采集的三
维点云数据还可进行各种后处理工作,如测绘、计量、分析、仿真、模拟展示监测、建立虚拟现实等。三维
激光扫描技术代表了一种新的测量手段,在美国卡特里娜飓风后的新奥尔良堤防系统评估[1 ] 、美国加州
海岸边坡变形监测[2 ] 等工程中都取得了良好的应用效果。
岩体产状要素是工程地质与岩石工程最重要的基础数据之一,结构面的存在影响着岩体的强度及
稳定性[3 ] ,地质上通常采用地质罗盘仪来测量结构面产状,但是这种传统测量手段存在一定的缺点,如:
获取大量测量数据费时费力;在高边坡或恶劣环境下,测量人员无法靠近岩石表面,危险性大;由于测量
人员本身素质参差不齐,可能造成测量结果的不准确和过度主观。三维激光扫描技术则可以短时间、远
距离、高精度的获得目标表面的坐标点,进而拟和表面,获取出露岩石表面产状要素,因此可以对岩石结
构面的产状进行识别。
本文对三维激光扫描技术的原理进行介绍,结合结构面识别的工程实践,给出了半自动和全自动化
的两种结构面识别的方法和步骤,并将该方法进行了应用。
2 　三维激光扫描技术原理
本文采用的测量仪器是中国水利水电科学研究院引进的RIEGL LMS- Z420i 三维激光扫描仪,由扫
描仪主机、数码相机、外接电源、三角架组成。此外,激光扫描仪还可跟差分GPS、全站仪等配合使用,把
观测坐标系统与工程坐标系统或大地坐标进行转换。
激光扫描仪主机中包含一部激光测距仪和一组可以引导激光以等角速度扫描的反射棱镜,激光测
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距仪可以主动发射激光,同时接收“目标”反射信号并进行测距。针对每一个扫描点可以测得测站到扫
描点的斜距,配全扫描点的水平垂直方向角,可推得每一扫描点与测站之间的三维空间相对坐标差,若
测站的三维坐标已知,则可以求得每个扫描点的三维坐标。三维激光扫描仪扫描所得的初步资料是一
群密布点云的三维坐标群,这些点云需要使用后处理软件进行处理才能得到适用的空间信息。三维激
光扫描仪扫描距离较远,通常扫描范围为2～1 000m。因此该仪器特别适合于陡峭危险的边坡,操作人
员可以远距离、高精度地获得岩石表面数据。
3 　半自动岩石结构面识别方法
311 　坐标转换　三维激光扫描仪具有自身坐标系统,一般认为自身位置就被定义为坐标原点(0 ,0 ,0) 。
如果将三维激光扫描数据用于CAD 或GIS 中,还需要将扫描数据转化为大地坐标系或工程坐标系。在
野外工程测量中,宜将全站仪或差分GPS 接收机同三维激光扫描仪配合使用,直接获得扫描目标的大
地坐标。但是,地质上通常确定岩石结构面倾向、倾角时,只需确定正北方向,因此在岩石结构面识别过
程中,并不需要大地坐标系,只用局部坐标系,获得激光扫描仪自身坐标系y 轴与正北方向的夹角,通
过坐标变换即可。
4 　全自动岩石结构面识别方法
半自动岩石结构面识别方法仍然受到人工的干预,具有一定的主观性。全自动方法用表面重建、模
糊K 均值聚类[4 ] 、按照Fisher 分布[5 ] 计算结构面组K 值、去除边界点重新聚类等4 个步骤最后获得出露
岩石结构面的优势产状,整个过程中无人工干预。在使用激光扫描仪扫描完岩石表面之后,用全自动岩
石结构面识别方法即可获得岩体产状要素。本文只说明岩石结构面倾向、倾角的确定方法。三维激光
扫描技术还可用于确定节理间距、表面糙率、迹长等,具体应用方法另文说明。
三维激光扫描系统在岩体结构面识别中的应用　何秉顺　丁留谦　孙平
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Delaunay 三角网方法。首先需要过滤掉无关数据,包括植被、碎石等,只保留有效数据点。
当岩石表面数据点三角网化之后,岩石的表面由数千甚至上百万个小三角形组成,每个三角形具有
3 个结点,每个结点是实际的扫描数据点,因此在不新增插值数据点的情况下可以确定每个小三角面的
法向量方向。把每个小三角面的产状绘制于极点图,则大致可以看出结构面产状的分组情况。由于扫
描数据的高密度性,每一个优势结构面组大约由数千或者数万个三角面组成,因此需要利用模式识别聚
类方法和统计方法对极点图上的结构面产状进行分组,确定优势产状以及分布。这种方法的优势在于
完全消除了人为的影响,使岩石结构面的识别更加客观、准确。
412 　结构面分组　使用K 均值模糊聚类方法进行岩体结构面分组,模糊K 均值聚类分析是根据原始
信息,给出初始K 组模糊矩阵U (隶属函数矩阵) ,并计算出初始聚类中心向量矩阵V ,确立一个目标函
数Jm ( U ,V) ,通过最小二乘原理,经多次迭代,寻求一个恰当的K 组聚类中心向量矩阵V ,使目标函数
达到最小,然后按照最大隶属度的原则实现结构面组的分类。
　　根据聚类中心计算结果,获得的该岩体3 组优势结构面的平均产状(倾向P倾角PFisher 分布K 值) 分
别是:第一组3418P25412P150 ,第二组5215P9613P136 ,第三组8315P17112P163 ,三组优势结构面Fisher 分布
K 值均达到100 以上,说明去除边界点和零星散点后聚类效果良好。
6 　结论
(1) 三维激光扫描仪能够代替罗盘进行岩石结构面勘察。相比传统岩石勘察手段,三维激光扫描技
术省时省力,精度高,而且大大扩展了岩石勘察的范围,使用激光扫描仪能够收集到很多以前无法接近
的地点的岩石结构面数据,减少了人员受伤的可能性; (2) 半自动结构面识别方法,需要首先变换扫描数
据坐标系统,使之与地理坐标系相对应,再根据选取的数据点拟合表面。此方法适用于某一具体结构面
产状确认; (3) 全自动结构面识别方法,使用模糊K 均值聚类方法,通过计算Fisher 分布K 值,逐步迭代
出整个出露岩体结构面的优势方位,因而此方法适用于大范围岩体结构面优势产状组识别。
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The application of 3-D laser scanning technology in rock
joint sets identif ication
HE Bing- shun1 , DINGLiu-qian1 , SUN Ping2
(11 Dept . of Water Hazard Research , IWHR , Beijing 　100038 , China ;
2 Dept . of Geotechnical Engineering , IWHR , Beijing 　100044 , China)
Abstract :The joint sets of rock mass are commonly identified by means of compass today. There are lots
of shortcomings with this traditional method. The long distance high resolution 3-D laser scanning
technology (LIDAR) provides new methods that may replace the traditional one. The procedures of
semiautomatic and automatic methods with their engineering application to rock face identification have
been introduced in this paper. The semiautomatic method will transform the coordinate system and get the
stratum-dip direction and stratum-dip angle by fitting the plane from the scanning points. The automatic
method will reconstruct the surface and utilize the fuzzy K mean clustering method to cluster the facets.
The K value of the fisher distribution is the key index to justify the clustering method and to filter non-key
points off . Finally the dominant joint sets and their direction of the outcrop will be obtained when the K
value is big enough. A case study of application of the automatic method is presented. The result reveals
that LIDAR is applicable to exploitation of rock mass.
Key words :rock mass ; joint sets ; LIDAR ; fuzzy K-means cluster algorithm; fisher distribution
(责任编辑:韩昆)
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