CN108305322B - 一种基于无人机的岩溶区地质缺陷体检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于无人机的岩溶区地质缺陷体检测方法，包括：选定所述岩溶区中包括待建隧道的检测区域；通过无人机对所述检测区域进行航拍，以获取影像信息；以及根据所述影像信息对所述检测区域进行三维建模以得到三维场景，从而从所述三维场景中得出所述地质缺陷体的信息。本发明能够识别岩溶区的地质缺陷体构造特征，为隧道施工提供中观层面的地质缺陷体检测。

Description

一种基于无人机的岩溶区地质缺陷体检测方法
技术领域
本发明涉及一种地质缺陷体检测方法，尤其涉及一种基于无人机的岩溶区地质缺陷体检测方法。
背景技术
我国幅员辽阔，地质条件复杂多样，一定程度上为隧道工程的修建制造了障碍。近些年，随着我国西部大开发战略和基础设施的进一步发展，越来越多地出现了在岩溶地区修建隧道的工况。
我国的岩溶分布广泛，类型众多，是世界上岩溶面积最大的国家之一。全国碳酸盐类岩石面积达130多万平方公里，约占国土面积的1/7，如果包括埋藏型岩溶，则有约200万平方公里，占全国面积的1/5。由于岩溶构造形式多样、分布复杂，现有的技术手段难以准确查明地质缺陷的基本情况，致使岩溶区修建隧道仍是风险极高的工程活动。
目前，业内采用的方法主要是从洞内利用地震波法、电磁波法和红外探水等等进行探测。由于溶洞、暗河等岩溶构造形状多样、规模各异、性质多变，经常使得利用地震反射波描述地质缺陷的地震波法失效，雷达成像法难以反映构造的全貌而产生误判，瞬变电磁法也因自身的不完善而难以应用，红外探水方法也因只对含水构造具有相对的定性的参考意义。
同时，超前钻探因造价高昂且长时间占用开挖面而无法大规模使用。然而，在岩溶区修建隧道是无法回避的。尤其近几年，公路、铁路建设进一步挺进高大、高寒、偏僻地区。如何完善岩溶构造地质检测是亟待解决的关键问题。
发明内容
由于岩溶构造具有自身独特的发育规律，不仅决定于地壳构造运动的内部应力，还取决于地质历史上天气因素和流水的侵蚀，具有极强的地貌发育特征。有鉴于此，提出采用无人机通过三维建模，利用高精度立体影像，识别岩溶区的地质缺陷体，为隧道施工提供中观层面的岩溶构造地质缺陷体检测。进一步地，本发明可以结合地表物探，以达到精细查明浅层岩溶区地质缺陷体信息的目的。
本发明公开了一种基于无人机的岩溶区地质缺陷体检测方法，包括如下步骤：选定所述岩溶区中包括待建隧道的检测区域；通过无人机对所述检测区域进行航拍，以获取影像信息；以及根据所述影像信息对所述检测区域进行三维建模以得到三维场景，从而从所述三维场景中得出所述地质缺陷体的信息。
优选地，所述岩溶区地质缺陷体检测方法还包括：根据所述地质缺陷体的信息确定需要进行地表探测的区域；以及对需要进行地表探测的区域进行地表物探，以检测所述地质缺陷体的进一步的信息。
优选地，所述地质缺陷体的信息为所述地质缺陷体的位置、规模、性质和产状的一者或多者。
优选地，利用高密度电法进行所述地表探测。
优选地，进行地表物探的步骤包括：在地表沿所述待建隧道中线布设第一测线，在地表垂直所述待建隧道中线布设第二测线，沿所述第一测线和所述第二测线进行地表物探。
优选地，所述无人机对所述检测区域进行倾斜摄影。
优选地，所述地质缺陷体为溶沟、岩溶裂隙带、岩溶漏斗、溶洞或暗河。
优选地，所述影像信息的航向重叠度为75％-90％，旁向重叠度为70％-80％。
优选地，所述影像信息的分辨率在3-5厘米的范围内。
优选地，将地质缺陷体投影至待建隧道的埋深处，估测出所述地质缺陷体向下延伸到所述待建隧道的埋深处的信息。
优选地，所述检测区域的宽度为所述待建隧道的中心轴两侧分别小于或等于1000米的距离，所述检测区域的长度为所述待建隧道的长度。
在本发明中，将无人机技术创造性地应用于从未涉足的岩溶区地质检测领域，从而能够简单准确地检测出岩溶区中的地质缺陷体的信息。进一步地，利用如高密度电法的地表探测，在无人机数字影像识别的基础上，对重点区域进行地表探测，进一步查明地质缺陷体的信息。
附图说明
图1为本发明的基于无人机的岩溶区地质缺陷体检测方法的流程图；
图2为本发明实施例的三维场景的示意图。
具体实施方式
下面将参考附图，对本发明做进一步详细的说明，以便于本发明更加清楚和易于理解。本领域的普通技术人员可以认识到，在不偏离本发明的精神和范围的情况下，可以用各种不同的方式或其组合对所描述的实施例进行修正。因此，附图和描述在本质上是说明性的，而不是用于限制权利要求的保护范围。此外，在本说明书中，附图未按比例画出，并且相同的附图标记表示相同的部分。
下面结合图1-图2详细说明本发明的实施例。
如图1所示，本发明公开了一种基于无人机的岩溶区地质缺陷体检测方法，包括如下步骤：选定岩溶区中包括待建隧道的检测区域；通过无人机对检测区域进行航拍，以获取影像信息；根据影像信息对检测区域进行三维建模以得到三维场景，从而从三维场景中得出地质缺陷体的信息。
根据检测区域的地质、地理以及气候资料以及检测区域的待建隧道的埋深与高程，对检测区域在隧道位置发育情况进行评价。并且根据三维场景中溶洞、溶沟、石芽、岩溶漏斗、岩性分界线等的标志影像特征，得出地质缺陷体的信息。例如，在图2中，根据检测区域的地质、地理以及气候资料以及所述检测区域的待建隧道的埋深与高程，能够容易地判断出三维场景中的区域A为地质缺陷体。
优选地，在检测出地质缺陷体后，明确其信息，如位置、规模、性质和产状，形成地质缺陷体识别成果图。然后，在图中确定需要进行地表探测的区域，利用如高密度电法从地表进行物探，进一步查明地质缺陷体的进一步的信息，地质缺陷体的信息包括地质缺陷体的位置、产状、规模和性质，如含水(泥)性质的一者或多者。其中，物探检测出的地质缺陷体的进一步的信息比从三维场景中得出地质缺陷体的信息更准确、更详尽。
优选地，检测区域的地质、地理以及气候资料包括岩溶区的地质历史演化分析方法、局部侵蚀基准面演化与变迁、检测区域倾斜摄影、岩溶构造发育地貌特征判释检测。
优选地，地质历史演化分析方法包括可溶岩地层沉积建造与构造演化历史分析和古地理古气候历史分析，局部侵蚀基准面演化与变迁包括含新构造运动调查研究。
优选地，含新构造运动调查研究的步骤包括：在查明所述岩溶区局部侵蚀基准面的基础上，根据新构造运动和区域地质演化历史，推断地质历史时期该区域局部侵蚀基准面的演化与变迁。
优选地，岩溶区的岩溶构造的评价包括：评价所述岩溶区的岩溶构造的种类、位置、产状、规模与性质。
优选地，对地质缺陷体进行地表物探的步骤包括：在地表沿待建隧道中线布设第一测线，沿所述第一测线对所述地质缺陷体进行地表物探。进一步地，在地表垂直待建隧道中线布设第二测线，沿第二测线对地质缺陷体进行地表物探。
优选地，航拍时间选在冬、秋季节为宜，以减少植被覆盖对影像信息的干扰。
优选地，无人机对检测区域进行倾斜摄影。
优选地，所述地质缺陷体为溶沟、岩溶裂隙带、岩溶漏斗、溶洞或暗河。
优选地，影像信息的航向重叠度为75％-90％，旁向重叠度为70％-80％。
优选地，影像信息的分辨率在3-5厘米的范围内。
优选地，将地质缺陷体投影至待建隧道的埋深处，估测出所述地质缺陷体向下延伸到所述待建隧道的埋深处的信息，以确定地质缺陷体对隧道施工的影响区域。
优选地，检测区域的宽度为待建隧道的中心轴两侧分别小于或等于1000 米的距离，所述检测区域的长度为待建隧道的长度。
在本发明中，将无人机技术创造性地应用于从未涉足的地质检测领域，从而能够简单准确地检测出岩溶区中的地质缺陷体的信息。进一步地，利用如高密度电法的地表探测，在无人机数字影像识别的基础上，对重点区域进行地表探测，进一步查明地质缺陷体的信息。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于无人机的岩溶区地质缺陷体检测方法，包括如下步骤：
选定所述岩溶区中包括待建隧道的检测区域；
通过所述无人机对所述检测区域进行航拍，以获取影像信息；以及
根据所述影像信息对所述检测区域进行三维建模以得到三维场景，从而从所述三维场景中得出所述地质缺陷体的信息，
其中，所述岩溶区地质缺陷体检测方法还包括：根据所述地质缺陷体的信息确定需要进行地表探测的区域；以及对需要进行地表探测的区域进行地表物探，以检测所述地质缺陷体的进一步的信息，
其中，所述影像信息的航向重叠度为75％-90％，旁向重叠度为70％-80％，所述影像信息的分辨率在3-5厘米的范围内，
其中，将地质缺陷体投影至待建隧道的埋深处，估测出所述地质缺陷体向下延伸到所述待建隧道的埋深处的信息。
2.根据权利要求1所述的岩溶区地质缺陷体检测方法，其中，所述地质缺陷体的信息包括所述地质缺陷体的位置、规模、性质和产状的一者或多者。
3.根据权利要求1所述的岩溶区地质缺陷体检测方法，其中，利用高密度电法进行所述地表探测。
4.根据权利要求1所述的岩溶区地质缺陷体检测方法，其中，进行地表物探的步骤包括：在地表沿所述待建隧道中线布设第一测线，沿所述第一测线对所述地质缺陷体进行地表物探。
5.根据权利要求1所述的地质缺陷体检测方法，其中，在地表垂直所述待建隧道中线布设第二测线，沿所述第二测线进行地表物探。
6.根据权利要求1所述的岩溶区地质缺陷体检测方法，其中，所述地质缺陷体为溶沟、岩溶裂隙带、岩溶漏斗、溶洞或暗河，所述无人机对所述检测区域进行倾斜摄影。
7.根据权利要求1所述的岩溶区地质缺陷体检测方法，其中，所述检测区域的宽度为所述待建隧道的中心轴两侧分别小于或等于1000米的距离，所述检测区域的长度为所述待建隧道的长度。
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Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109613616B (zh) * 2018-12-20 2021-04-02 中交第三航务工程局有限公司 一种浅层岩溶隧道地质综合立体探测方法
CN109520479A (zh) * 2019-01-15 2019-03-26 成都建工集团有限公司 基于无人机倾斜摄影辅助土方开挖施工的方法
CN111986319A (zh) * 2019-05-22 2020-11-24 中国电建集团铁路建设有限公司 一种结合无人机三维激光扫描与洞内探测的油气田区隧道施工瓦斯检测方法
CN110672073B (zh) * 2019-10-17 2021-11-02 中南大学 一种基于三维遥感技术辅助隧址区施工的方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104457551A (zh) * 2015-01-07 2015-03-25 西南大学 铁路路基塌陷监测系统及监测方法
CN106372297A (zh) * 2016-08-29 2017-02-01 上海交通大学 砂土岩溶地层中盾构与溶洞安全垂直距离的确定方法
CN107292004A (zh) * 2017-06-07 2017-10-24 中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司 一种基于bim技术的水库成库验证方法
CN107478611A (zh) * 2017-08-02 2017-12-15 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 一种计算岩石裸露率的方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7796468B2 (en) * 2004-02-26 2010-09-14 Saudi Arabian Oil Company Prediction of shallow drilling hazards using seismic refraction data
CN103513293B (zh) * 2013-10-12 2016-04-13 广西大学 隧道地质综合超前预报专家系统及其实现方法
CN204329887U (zh) * 2015-01-07 2015-05-13 西南大学 铁路路基塌陷监测系统
CN107045147A (zh) * 2017-04-05 2017-08-15 浙江省水利河口研究院 一种探查河道溶洞的多维探测装置及方法
CN107462935A (zh) * 2017-08-11 2017-12-12 北京市政建设集团有限责任公司 一种隧道穿越富水糜凌岩带突水突泥灾害预测方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104457551A (zh) * 2015-01-07 2015-03-25 西南大学 铁路路基塌陷监测系统及监测方法
CN106372297A (zh) * 2016-08-29 2017-02-01 上海交通大学 砂土岩溶地层中盾构与溶洞安全垂直距离的确定方法
CN107292004A (zh) * 2017-06-07 2017-10-24 中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司 一种基于bim技术的水库成库验证方法
CN107478611A (zh) * 2017-08-02 2017-12-15 珠江水利委员会珠江水利科学研究院 一种计算岩石裸露率的方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"一种隧道充泥型溶洞超前预报及加固技术研究";李灿;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20131215;6-21 *

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