CN105913491A - 三维地质表面模型中的网格化数据处理方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种三维地质表面模型中的网格化数据处理方法，包括以下步骤：生成一个包含增益型采样点集合中所有采样点的初始边界三角形；逐一选定增益型采样点集合中每一个采样点，查找外接圆包含所述采样点的三角形集合；删除三角形集合，在初始边界三角形中形成空洞；连接所述采样点和空洞的每一条边，形成网格化三角形集合；删除网格化三角形集合中与初始边界三角形有相同顶点的网格化三角形，网格化的三角形包含所有的采样点，因此，增益型采样点集合包含原始采样点和插值点，从而，地质表面的单元化的规范性和精度得到显著提高，可以用于地质结构的量化研究。

Description

三维地质表面模型中的网格化数据处理方法

技术领域

本申请涉及地理信息系统领域，尤其涉及一种三维地质表面模型中的数据处理方法。

背景技术

地理信息系统中现有的三维地质表面模型中进行数据处理时，研究的侧重点在于对地质结构进行仿真模拟，即侧重于对地质结构进行渲染和可视化的处理。

在实现现有技术过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

地理信息系统构建的三维地质表面模型中面片单元的规范性差、精度低，无法对地质结构进行量化研究。例如，根据三维地质表面模型对地质结构中裂缝、断层等进行研究。

发明内容

本申请实施例提供一种三维地质表面模型中的数据处理方法，该数据处理方法面片单元规范性强、精度高，可以用于地质结构的量化研究。具体的，一种三维地质表面模型中的数据处理方法，包括以下步骤：

生成一个包含增益型采样点集合中所有采样点的初始边界三角形；

逐一选定增益型采样点集合中每一个采样点，查找外接圆包含所述采样点的三角形集合；

删除三角形集合，在初始边界三角形中形成空洞；

连接所述采样点和空洞的每一条边，形成网格化三角形集合；

删除网格化三角形集合中与初始边界三角形有相同顶点的网格化三角形。

本申请实施例提供的数据处理的方法和系统，至少具有如下有益效果：

因此，增益型采样点集合包含原始采样点和插值点，从而，地质表面的单元化的规范性和精度得到显著提高，可以用于地质结构的量化研究。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1为本申请实施例提供的三维地质表面模型中的插值数据处理方法流程图。

图2为本申请实施例提供的三维地质表面模型中的网格化数据处理方法流程图。

图3为本申请实施例提供的三维地质表面模型中的畸形三角形数据处理数据处理方法流程图。

图4为本申请实施例提供的三维地质表面模型中的曲面延伸数据处理方法数据处理数据处理方法流程图。

图5为本申请实施例提供的三维地质表面模型中的曲面求交数据处理方法数据处理数据处理方法流程图。

图6为本申请实施例提供的三维地质表面模型中的边界过滤数据处理方法流程图。

图7为本申请实施例提供的三维地质表面模型中的数据处理方法流程图。

具体实施方式

为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

在地质研究中，可以建立三维地质模型，用以可视化地质结构，从而可以形象化表示地质结构。

将地质勘探获得的地质位置信息，以及根据一定规则在地质位置信息中插入一些参照性质的地质位置信息，可以建立由若干点阵构成的可视化模型。这种模型可以大致勾勒出地质结构的大致轮廓，无法进行进一步的量化研究。

进一步的，可以将地质位置信息，即若干个空间点连接起来形成面片，也就是由若干空间点形成的平面切片，从而，可以进一步精细化表示地质结构。

在本申请提供的实施例中，可以将地质勘探获得地质位置信息，即若干个空间点，划分形成若干不规则三角形面单元，或者叫做不规则三角形面片。然后，可以将划分形成的不规则三角形面片，连缀起来拟合地质结构的表面。

然而，由于地质勘探获得地质位置信息的随机性，形成的不规则三角形面片之间差异较大，具体表现在，三角形边长、三角形面积波动幅度较大，不利于后续进行处理。

在本申请实施例中，提供一种在地质位置信息中插入一些参照性质的地质位置信息的方法，以使得不规则三角形面片满足一定的规范性，从而便于后续处理。

请参照图1，本申请实施例提供一种三维地质表面模型中的数据处理方法，包括以下步骤：

S100：获取采样点集合。

采样点集合，具体可以表现为通过地质勘探获得的地质位置信息。地质勘探获得的地质位置信息，具体的，可以为钻孔数据、地震数据、切片数据等。可以记采样点集合PS＝{p₁，p₂…p_n}，p_i＝(x_i，y_i，z_i)，i∈[1，n]，n表示采样点的个数。

S200：计算采样点集合中每个采样点的曲率。

采样点集合PS为离散的空间点数据集合，不包含任何采样点之间的拓扑关系信息。可以通过对采样点集合进行二维Delaunay剖分，获得采样点之间的拓补关系。

在本申请提供的一种实施例中，计算采样点集合中每个采样点的曲率，具体包括：

计算采样点集合中每个采样点的高斯曲率。

根据采样点集合的地质位置信息和其拓扑结构，每个采样点的曲率可以通过下列公式获得：

α(p_i)＝K(p_i)₁×K(p_i)₂。

其中，α(p_i)表示p_i点的高斯曲率，K(p_i)₁和K(p_i)₂分别表示p_i点的两个主曲率。其中p_i点的主曲率是指，在p_i点处的不同方向的法平面与曲面相交曲线的曲率中的最大值和最小值。

若相交曲线以参数形式给出：

s(t)＝(x(t)，y(t)，z(t))，则K(p_i)₁和K(p_i)₂就是此曲线在点p_i处的曲率的最大值和最小值，记做F(x，y，z)。

$F(x,y,z)=\frac{\sqrt{{(\frac{{\∂}^{2}z\∂y}{{\∂}^{2}t\∂t}-\frac{{\∂}^{2}y\∂z}{{\∂}^{2}t\∂t})}^2+{(\frac{{\∂}^{2}x}{{\∂}^{2}t}\frac{\∂z}{\∂t}-\frac{{\∂}^{2}z}{{\∂}^{2}t}\frac{\∂x}{\∂t})}^2+{(\frac{{\∂}^{2}y\∂x}{{\∂}^{2}t\∂t}-\frac{{\∂}^{2}x\∂y}{{\∂}^{2}t\∂t})}^2}}{{(\frac{\∂x^2}{\∂t}+\frac{\∂y^2}{\∂t}+\frac{\∂z^2}{\∂t})}^{3/2}}.$

由此可以求出附带高斯曲率的采样点集合cuvPS＝{p₁，p₂…p_n}，其中

p_i＝(x_i，y_i，z_i，α_i)，i∈[1，n]，n表示采样点的个数，α_i表示点p_i处高斯曲率。

S300：将采样点集合投影到水平面。

S400：在水平面生成用于覆盖采样点集合的水平面投影的控制点集合。

控制点CP_i，i＝1，2…N。N表示控制点的个数。控制点是在原始地层的水平投影面的点，这些控制点将控制地层表面的插值。

根据以下公式分别计算控制点的坐标：

${\mathrm{XCP}}_i=x_{min}+\frac{x_{max}-x_{min}}{x_{revol}+1}\×i;$

${\mathrm{YCP}}_j=y_{min}+\frac{y_{max}-y_{min}}{y_{revol}+1}\×j;$

其中，i＝1，2…M；j＝1，2…N。

XCP_i表示在X方向上第i个点的X坐标；

x_min表示控制点中X坐标的最小值；

x_max表示控制点中X坐标的最大值；

x_revol表示X方向的分辨率；

YCP_i表示在Y方向上第j个点的Y坐标；

y_min表示控制点中Y坐标的最小值；

y_max表示控制点中Y坐标的最大值；

y_revol表示Y方向的分辨率。

控制点CP_i用于控制在矩形区域rect_i内的插值点。矩形区域rect_i以控制点CP_i为中心点，分别以单位步长x_inter和y_inter为边长。

为了取得好的插值效果，X方向的单位步长和Y方向的单位步长应该相等，即x_inter＝y_inter，也就是说，所述参数满足下列公式：

$y_{revol}=\frac{(y_{max}-y_{min})\×(x_{revol}+1)}{x_{max}-x_{\min }}-1.$

S500：根据采样点的曲率计算控制点集合的控制点的曲率。

根据插值方法，可以获得控制点集合CPCS＝{p₁，p₂，……p_n}的高斯曲率，其中，p_i＝(x_i，y_i，α_i)，i∈[1，n]，n表示控制点的个数，α_i表示点p_i处的高斯曲率。

具体的插值方法可以采用距离反比插值算法、克里金插值算法等等。

S600：根据曲率密度转化模型计算控制点的插值密度。

根据以下公式计算控制点的插值密度：

其中，δ_i表示控制点CP_i处的插值密度；

a是转换因子，用以控制整体的密度和离散程度；

α_i表示CP_i处的曲率；

α_min和α_max表示所有控制点的曲率的最大值和最小值。

从而可以得到拥有二维平面坐标和插值密度的控制点集合CPDS＝{p₁，p₂，……p_n}，其中，p_i＝(x_i，y_i，δ_i)，i∈[1，n]，n表示控制点的个数，δ_i表示点p_i处的插值密度。

S700：根据控制点的插值密度确定插值点集合。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，根据控制点的插值密度确定插值点集合，具体包括：

确定投影面内的插值点；

将投影面内的插值点映射生成表面模型的插值点。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，确定投影面内的插值点，具体包括：

确定投影面面片单元的面积；

根据所述面片单元的面积和插值密度，计算位于投影面面片单元的插值点；

将插值点在面片单元内均匀分布，获得插值点集合。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，将投影面内的插值点映射生成表面模型的插值点，具体包括：

根据以下公式确定表面模型的插值点的第三维坐标，从而获得表面模型的插值点集合：

$z\left(p\right(x,y\left)\right)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n\frac{z_i}{{\[d_i(x,y)\]}^{\mathrm{\μ}}}}{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n\frac{1}{{\[d_i(x,y)\]}^{\mathrm{\μ}}}}.$

其中，表示待插值点p(x，y)到采样点集合中第i个点p_i的距离；

权系数的幂指数μ取值为2，表示待插值点和采样点在水平投影面的欧几里得距离。

具体的，针对控制点集合CPDS中的每个控制点，其拥有二维坐标信息和插值密度信息，可以以控制点为中心，以x_inter和y_inter为边长构建出一个小矩形区域。在每个小矩形内部，根据矩形的四个端点和矩形区域内的控制点密度利用线性插值的方法生成矩形内部的地层投影平面二维点集RP_i＝{p₁，p₂，……p_ni}，其中，RP_i表示第i个小矩形中的二维点集。p_j＝(x_j，y_j)表示此小矩形内部第j个点的坐标。ni＝δ_i ²表示第i个小矩形内部的点的个数。由此可知所有的地层投影平面内生成的二维点集RPS的计算方法见公式

然后，采用距离反比插值和克里金插值算法，以采样点集合为样本，使用RPS点集进行插值，恢复三维点云结构。

根据以下公式确定表面模型的插值点的第三维坐标，从而获得表面模型的插值点集合：

$z\left(p\right(x,y\left)\right)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n\frac{z_i}{{\[d_i(x,y)\]}^{\mathrm{\μ}}}}{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n\frac{1}{{\[d_i(x,y)\]}^{\mathrm{\μ}}}}.$

其中，表示待插值点p(x，y)到采样点集合中第i个点p_i的距离；

权系数的幂指数μ取值为2，表示待插值点和采样点在水平投影面的欧几里得距离。

在本申请实施例中，插值点根据控制点的插值密度生成，并且用于对采样点进行补充，从而可以提高生成的面片单元的质量，进而提高面片单元的规范性和精度，以便用于地质结构的量化研究。

在本申请实施例中，进一步的，还提供一种将地质勘探获得地质位置信息，即若干个空间点，划分形成若干不规则三角形面单元，或者叫做不规则三角形面片。然后，可以将划分形成的不规则三角形面片，连缀起来拟合地质结构的表面。

请参照图2，本申请实施例提供一种三维地质表面模型中的网格化数据处理方法，包括以下步骤：

S101：生成一个包含增益型采样点集合中所有采样点的初始边界三角形。

增益型采样点集合包含原始采样点和插值点。

S201：逐一选定增益型采样点集合中每一个采样点，查找外接圆包含所述采样点的三角形集合。

S301：删除三角形集合，在初始边界三角形中形成空洞。

S401：连接所述采样点和空洞的每一条边，形成网格化三角形集合。

S501：删除网格化三角形集合中与初始边界三角形有相同顶点的网格化三角形。

在本申请实施例中，增益型采样点集合包含原始采样点和插值点，从而，地质表面的单元化的规范性和精度得到显著提高，可以用于地质结构的量化研究。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，

逐一选定增益型采样点集合中每一个采样点，查找外接圆包含所述采样点的三角形集合，具体包括：

使用指南针法查找包含所述采样点的一个三角形；

查找所述三角形的邻接三角形；

当所有邻接三角形均不包含所述采样点时，形成外接圆包含所述采样点的三角形集合。

使用该方法可以显著提高数据处理的效率。

在本申请实施例中，上面形成的不规则三角形面片虽然整体质量较高，但如果两个控制点所形成的矩形区域之间的插值密度相差过大，将会导致此两个矩形之间的网格质量不能满足具体需求。

请参照图3，本申请实施例提供一种三维地质表面模型中的畸形三角形数据处理方法，包括以下步骤：

S102：查找畸形三角形。

S202：将畸形三角形外接圆的圆心添加到采样点集合中。

S302：查找采样点集合中每一个采样点的邻接采样点。

S402：根据插值算法使用邻接采样点坐标重新计算所述采样点的坐标。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，查找畸形三角形，具体包括：

根据公式

查找畸形三角形；

其中，δ为阈值参数。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，根据插值算法使用邻接采样点坐标重新计算所述采样点的坐标，具体包括：

使用windowed sine插值核函数重新计算采样点的坐标。

使用插值算法对畸形三角形进行修正，因此，地质表面的单元化的规范性和精度得到显著提高，可以用于地质结构的量化研究地质表面的单元化的规范性和精度得到显著提高，可以用于地质结构的量化研究。

请参照图4，本申请实施例提供一种三维地质表面模型中的曲面延伸数据处理方法，包括以下步骤：

S103：找出地层表面三角网格中所有边界边集合和边界三角形集合。

找出地层表面三角网格中所有边界边集合BES和边界三角形BTS集合。

S203：逐一选定边界边集合内的边界边，该边界边属于一个边界三角形集合内的一个边界三角形。

S303：根据所述边界边的两个端点确定延伸的起点。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，根据所述边界边的两个端点确定延伸的起点，具体包括：

当边界边的两个端点为和确定延伸的起点为

S403：根据所述边界三角形确定延伸的步长。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，根据所述边界三角形确定延伸的步长，具体包括：

当e₁、e₂、e₃分别为所述边界三角形的边长时，确定步长为

S503：根据所述边界边的方向、所述步长、所述边界三角形的法向确定曲面延伸的方向。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，根据所述边界边的方向、所述步长、所述边界三角形的法向确定曲面延伸的方向，具体包括：

根据以下公式计算曲面延伸的方向：

其中，定义三角形T₀的邻接三角形为与T₀共某条边的三角形，定义T₀的k邻接三角形为T₀经过小于等于k次邻接关系可达到的三角形集合，记为φ_k，集合的n_k；

α为当前三角形的影响参数；

为当前面片的法向量；

为当前边界面的k邻接三角形中的第i个三角形的法向量。

S603：根据所述起点、所述步长、所述曲面延伸方向计算出终点。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，根据所述起点、所述步长、所述曲面延伸方向计算出终点，具体包括：

根据以下公式计算出终点：

S703：将所述终点添加到三维地质表面模型的点集合内。

S803：对所述点集合内进行二维Delaunay三角剖分生成拓扑的三角网格。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，对所述点集合内进行二维Delaunay三角剖分生成拓扑的三角网格，具体包括：

生成一个三维地质表面模型的点集合内中所有采样点的初始边界三角形；

逐一选定每一个采样点，查找外接圆包含所述采样点的三角形集合；

删除三角形集合，在初始边界三角形中形成空洞；

连接所述采样点和空洞的每一条边，形成网格化三角形集合；

删除网格化三角形集合中与初始边界三角形有相同顶点的网格化三角形。

在本申请实施例中，曲面延伸的方法，用于处理由于各种客观条件的限制而使得采样点集不能满足曲面相交条件的问题。具体的，在实际的地形中，曲面之间是相交的，然而，由于采集的空间点的使得由空间点构成的面片之间不存在相交关系，那么采用该曲面延伸方法可以使得曲面相交，从而，不能直接进行曲面运算以恢复地层和断层的形状。

请参照图5，本申请实施例提供一种三维地质表面模型中的曲面求交数据处理方法，包括以下步骤：

S104：选定第一曲面内的每一个第一三角面片。

S204：选定第二曲面内的每一个第二三角面片。

S304：判断第一三角面片和第二三角面片是否相交。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，判断第一三角面片和第二三角面片是否相交，具体包括：

判断第一三角面片的包围盒和第二三角面片的包围盒是否相交。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，判断第一三角面片和第二三角面片是否相交，具体包括：

当第一三角面片为第二三角面片为时，根据公式当t∈[0，1]则，第一三角面片与第二三角面片相交。

S404：当第一三角面片和第二三角面片相交时，确定第一三角面片和第二三角面片的交点和交线段。

S504：连接交线段生成交线。

在本申请实施例中，曲面求交数据处理方法，用以求得两个曲面的交线，从而进行曲面分割以恢复地质结构形貌。

请参照图6，本申请实施例提供一种三维地质表面模型中的边界过滤数据处理方法，包括以下步骤：

S105：输入所有三角形集合和所有边界线段集合。

S205：标记所有边界点。

S305：选定所述三角形集合中的任一三角形。

S405：判断所述三角形的顶点是否被标记。

S505：当所述三角形的顶点未被标记时，将所述三角形归入第一曲面集合，否则不对所述三角形进行处理。

S605：遍历第一曲面集合的邻接三角形，当所述邻接三角形的顶点未被标记，并且所述邻接三角形与所述三角形的邻接边不属于边界线段集合时，将所述邻接三角形归入第一曲面集合。

S705：重复上一步，直至获得稳定的第一曲面集合。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，所述方法还包括：

遍历所述三角形集合中的所有三角形；

获得针对每一三角形的曲面集合。

在本申请实施例中，第一曲面集合在空间上对应一个独立的空间断面，从而可以恢复地层形状，有利于对地质结构的量化研究。

同时，混杂在一起的所有三角形集合被拆分为若干独立的空间断面，使得地层形状更加准确。

综上，在本申请实施例中，请参照图7，提供了一种三维地质表面模型中的数据处理方法，包括以下步骤：

S110：获取采样点集合；

S210：使用插值算法，对采样点集合进行插值生成增益型采样点集合，以恢复地质的三维点云结构；

S310：采用delaunay剖分算法，处理增益型采样点集合，生成三角形集合；

S410：查找三角形集合中的畸形三角形；

S510：处理畸形三角形；

S610：使用windowed sinc插值核函数，优化处理畸形三角形后的三角形集合；

S710：根据曲面延伸算法和曲面求交算法，处理优化后的三角形集合，生成曲面边界线；

S810：根据边界过滤算法，生成曲面边界线处的空间曲面集合，用以表征空间断面。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，使用插值算法，对采样点集合进行插值生成增益型采样点集合，具体包括：

计算采样点集合中每个采样点的曲率；

将采样点集合投影到水平面；

在水平面生成用于覆盖采样点集合的水平面投影的控制点集合；

根据采样点的曲率计算控制点集合的控制点的曲率；

根据曲率密度转化模型计算控制点的插值密度；

根据控制点的插值密度确定插值点集合；

汇总采样点集合和插值点集合，形成所述增益型采样点集合。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，处理增益型采样点集合，生成三角形集合，具体包括：

生成一个包含增益型采样点集合中所有采样点的初始边界三角形；

逐一选定增益型采样点集合中每一个采样点，查找外接圆包含所述采样点的三角形集合；

删除三角形集合，在初始边界三角形中形成空洞；

连接所述采样点和空洞的每一条边，形成网格化三角形集合；

删除网格化三角形集合中与初始边界三角形有相同顶点的网格化三角形。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，查找三角形集合中的畸形三角形，具体包括：

根据公式

查找畸形三角形；

其中，a、b、c为三角形的三条边，δ为阈值参数。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，根据曲面延伸算法和曲面求交算法，处理优化后的三角形集合，生成曲面边界线，具体包括：

找出地层表面三角网格中所有边界边集合和边界三角形集合；

逐一选定边界边集合内的边界边，该边界边属于一个边界三角形集合内的一个边界三角形；

逐一选定边界边集合内的边界边，该边界边属于一个边界三角形集合内的一个边界三角形；

根据所述边界三角形确定延伸的步长；

根据所述边界边的方向、所述步长、所述边界三角形的法向确定曲面延伸的方向；

根据所述起点、所述步长、所述曲面延伸方向计算出终点；

将所述终点添加到三维地质表面模型的点集合内；

对所述点集合内进行二维Delaunay三角剖分生成拓扑的三角网格。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，所述方法还包括：

选定第一曲面内的每一个第一三角面片；

选定第二曲面内的每一个第二三角面片；

判断第一三角面片和第二三角面片是否相交；

当第一三角面片和第二三角面片相交时，确定第一三角面片和第二三角面片的交点和交线段；

连接交线段生成交线。

进一步的，在本申请提供的又一实施例中，根据边界过滤算法，生成曲面边界线处的空间曲面集合，具体包括：

输入所有三角形集合和所有边界线段集合；

标记所有边界点；

选定所述三角形集合中的任一三角形；

判断所述三角形的顶点是否被标记；

当所述三角形的顶点未被标记时，将所述三角形归入第一曲面集合，否则不对所述三角形进行处理；

遍历第一曲面集合的邻接三角形，当所述邻接三角形的顶点未被标记，并且所述邻接三角形与所述三角形的邻接边不属于边界线段集合时，将所述邻接三角形归入第一曲面集合；

重复上一步，直至获得稳定的第一曲面集合。

以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (2)

1.一种三维地质表面模型中的网格化数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

生成一个包含增益型采样点集合中所有采样点的初始边界三角形；

逐一选定增益型采样点集合中每一个采样点，查找外接圆包含所述采样点的三角形集合；

删除三角形集合，在初始边界三角形中形成空洞；

连接所述采样点和空洞的每一条边，形成网格化三角形集合；

删除网格化三角形集合中与初始边界三角形有相同顶点的网格化三角形。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，逐一选定增益型采样点集合中每一个采样点，查找外接圆包含所述采样点的三角形集合，具体包括：

使用指南针法查找包含所述采样点的一个三角形；

查找所述三角形的邻接三角形；

当所有邻接三角形均不包含所述采样点时，形成外接圆包含所述采样点的三角形集合。