CN113538668A - 地质模型构建方法、系统、存储介质以及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种地质模型构建方法、系统、存储介质以及电子设备，涉及地质勘探技术领域，该方法通过利用激光扫描仪获取待建模地质区域的激光点云模型，以及通过对不同拍摄角度的影像数据进行空中三角测量，获取该待建模地质区域的密集点云模型，并且将该激光点云模型以及密集点云模型进行融合，得到精度更高的点云融合模型之后进行三维地质模型重建。本发明的有益效果是：不仅能够实现对待建模地质区域的三维数字化模型的构建，而且能够综合三维激光建模技术以及倾斜摄影技术的优点，可以全方位地获得被测物体的表面坐标，从而获得更加精细的三维地质模型。

Description

地质模型构建方法、系统、存储介质以及电子设备

技术领域

本发明属于地质勘探技术领域，尤其涉及一种地质模型构建方法、系统、存储介质以及电子设备。

背景技术

地质露头是地质勘探人员了解地下地质情况的重要资料来源，随着地质研究的深入发展，对目标地质区域的描述要求越来越精细化、复杂化，而且地质体的表征尺度变小。因此，地质单元表征技术方法亟待改进。尤其是对于地下溶洞系统的研究更为复杂，需要更为精细化的地质表征技术。由于露头的地质现象的刻画难度逐步提高，传统的地质勘测手段如米尺、罗盘、相机拍照等获取地质参数的方法已经难以满足目前勘探开发的需求。而且传统的地质测量手段，如通过标杆、地质锤作为比例尺，进行相机拍照，针对典型地质现象的尺寸进行测量的方法容易出现误差、且测量过程繁琐。

发明内容

本发明正是基于传统的地质测量手段，如通过标杆、地质锤作为比例尺，进行相机拍照，针对典型地质现象的尺寸进行测量的方法容易出现误差、且测量过程繁琐的技术问题，提出了一种地质模型构建方法、系统、存储介质以及电子设备，以提供一种能够实现对待建模地质区域的三维数字化模型的构建。

第一方面，本发明实施例提供了一种地质模型构建方法，包括：

利用激光扫描仪对待建模地质区域进行扫描，获取该待建模地质区域的激光点云模型；

获取该待建模地质区域不同拍摄角度的影像数据；

对所述影像数据进行空中三角测量，得到该待建模地质区域的密集点云模型；

将所述激光点云模型与所述密集点云模型进行点云数据融合，得到点云融合模型；

基于所述点云融合模型，构建三维地质模型，以利用所述三维地质模型对该待建模地质区域进行分析。

可选地，基于所述点云融合模型，构建三维地质模型，包括：

将所述点云融合模型中的点云数据进行连接，生成不规则三角网；

给所述不规则三角网中的每个三角面赋予三角面片，获得白体模型；

从原始的影像数据中提取纹理，并将所述纹理贴附在所述白体模型的对应区域上，以获得所述三维地质模型。

可选地，在给所述不规则三角网中的每个三角面赋予三角面片，获得白体模型之后，还包括：

判断所述白体模型上是否存在孔洞区域；

当存在所述孔洞区域，确定该孔洞区域的直径大小；

当所述孔洞区域的直径不大于预设尺寸时，利用直线条对该孔洞区域进行填补；

当所述孔洞区域的直径大于预设尺寸时，根据该孔洞区域的边界线条的曲率构建相似曲率线条对该孔洞区域进行填补。

可选地，对所述影像数据进行空中三角测量，得到该待建模地质区域的密集点云模型，包括：

从所述影像数据中确定第一连接点，并根据所述第一连接点对所述影像数据进行空中三角测量，以得到该待建模地质区域的密集点云模型。

可选地，在从所述影像数据中确定第一连接点，并根据所述第一连接点对所述影像数据进行空中三角测量，以得到该待建模地质区域的密集点云模型之后，还包括：

判断是否存在未匹配影像，其中，所述未匹配影像为无法用于进行空中三角测量的影像数据；

当存在所述未匹配影像时，判断该未匹配影像是否处于所述密集点云模型中的点云密度均匀区域；

当该未匹配影像处于所述密集点云模型中的点云密度均匀区域时，删除该未匹配影像；

当该未匹配影像处于所述密集点云模型中的点云密度不均匀区域时，在该未匹配影像以及与该未匹配影像相邻的影像的重叠区域中添加第二连接点，并基于该第二连接点对该未匹配影像重新进行空中三角测量，得到新的密集点云模型。

可选地，所述第二连接点设置在所述重叠区域中的四个边角以及中心点上。

可选地，所述方法还包括：

预先在所述待建模地质区域上设置多个尺度标识点，并量测所述尺度标识点之间的距离；

将所述尺度标识点作为三维地质模型上的尺度约束点，并将该尺度标识点之间的距离作为所述尺度约束点的距离，以获得具有尺寸信息的三维地质模型。

第二方面，本发明实施例还提供了一种地质模型构建系统，包括：

激光点云模型获取模块，配置为利用激光扫描仪对待建模地质区域进行扫描，获取该待建模地质区域的激光点云模型；

影像获取模块，配置为获取该待建模地质区域不同拍摄角度的影像数据；

密集点云模型构建模块，配置为对所述影像数据进行空中三角测量，获得该待建模地质区域的密集点云模型；

融合模块，配置为将所述激光点云模型与所述密集点云模型进行点云数据融合，得到点云融合模型；

地质模型构建模块，配置为基于所述点云融合模型，构建三维地质模型，以利用所述三维地质模型对该待建模地质区域进行分析。

可选地，所述地质模型构建模块包括：

不规则三角网构建单元，配置为将所述点云融合模型中的点云数据进行连接，生成不规则三角网；

白体模型构建单元，配置为给所述不规则三角网中的每个三角面赋予三角面片，获得白体模型；

纹理贴合单元，配置为从原始的影像数据中提取纹理，并将所述纹理贴附在所述白体模型的对应区域上，以获得所述三维地质模型。

可选地，所述系统还包括：

孔洞检测模块，配置为判断所述白体模型上是否存在孔洞区域；

孔洞尺寸确定模块，配置为确定该孔洞区域的直径大小；

孔洞填补模块，配置为当所述孔洞区域的直径不大于预设尺寸时，利用直线条对该孔洞区域进行填补；当所述孔洞区域的直径大于预设尺寸时，根据该孔洞区域的边界线条的曲率构建相似曲率线条对该孔洞区域进行填补。

可选地，所述密集点云模型构建模块具体配置为从所述影像数据中确定第一连接点，并根据所述第一连接点对所述影像数据进行空中三角测量，以得到该待建模地质区域的密集点云模型。

可选地，所述系统还包括：

第一检测模块，配置为判断是否存在未匹配影像，其中，所述未匹配影像为无法用于进行空中三角测量的影像数据；

第二检测模块，配置为在所述第一检测模块检测到所述未匹配影像时，判断该未匹配影像是否处于所述密集点云模型中的点云密度均匀区域；

影像处理模块，配置为在该未匹配影像处于所述密集点云模型中的点云密度均匀区域时，删除该未匹配影像；在该未匹配影像处于所述密集点云模型中的点云密度不均匀区域时，在该未匹配影像以及与该未匹配影像相邻的影像的重叠区域中添加第二连接点，并将添加了第二连接点的未匹配影像发送至所述密集点云模型构建模块重新进行空中三角测量，得到新的密集点云模型。

可选地，所述第二连接点设置在所述重叠区域中的四个边角以及中心点上。

可选地，所述系统还包括：

尺度标识点设置模块，配置为预先在所述待建模地质区域上设置多个尺度标识点，并量测所述尺度标识点之间的距离；

三维地质模型尺度计算模块，配置为将所述尺度标识点作为三维地质模型上的尺度约束点，并将该尺度标识点之间的距离作为所述尺度约束点的距离，以获得具有尺寸信息的三维地质模型。

第三方面，本发明实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有程序代码，所述程序代码被处理器执行时，实现如上述实施例中任一项所述的地质模型构建方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序代码，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如上述实施例中任一项所述的地质模型构建方法。

在本发明实施例提供的一种地质模型构建方法，通过利用激光扫描仪获取待建模地质区域的激光点云模型，以及通过对不同拍摄角度的影像数据进行空中三角测量，获取该待建模地质区域的密集点云模型，并且将该激光点云模型以及密集点云模型进行融合，得到精度更高的点云融合模型之后进行三维地质模型重建。可见，本发明实施例提供的地质模型构建方法，通过点云数据融合，不仅能够实现对待建模地质区域的三维数字化模型的构建，而且能够综合三维激光建模技术以及倾斜摄影技术的优点，可以全方位地获得被测物体的表面坐标，从而获得更加精细的三维地质模型。

附图说明

通过结合附图阅读下文示例性实施例的详细描述可更好地理解本发明的范围。其中所包括的附图是：

图1示出了本发明实施例一提出的一种地质模型构建方法的流程示意图；

图2示出了本发明实施例二提出的一种地质模型构建方法的流程示意图；

图3示出了本发明实施例三提出的一种地质模型构建系统的结构示意图；

图4示出了本发明实施例五提出的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方法，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

实施例一

根据本发明的实施例，提供了一种地质模型构建方法，图1示出了本发明实施例一提出的一种地质模型构建方法的流程示意图，如图1所示，该地质模型构建方法可以包括：步骤110至步骤150。

在步骤110中，利用激光扫描仪对待建模地质区域进行扫描，获取该待建模地质区域的激光点云模型。

这里，三维激光扫描技术是是利用激光测距的原理，通过记录被测物体表面上的大量的密集的点的三维坐标、反射率和纹理等信息，可快速复建出被测目标的三维地质模型及线、面、体等各种图件数据。由于三维激光扫描系统可以密集地大量获取目标对象的数据点，可以为后续的内业处理、数据分析等工作提供准确依据。

因此，使用激光扫描仪对待建模地质区域进行扫描，可以获得该待建模地质区域的激光点云模型，从而对该待建模地质区域进行三维重建。

在步骤120中，获取该待建模地质区域不同拍摄角度的影像数据。

这里，通过获取不同拍摄角度的影像数据，可以全方位获取地物信息。其中，可以采用无人机或单反相机来获取该待建模地质区域不同拍摄角度的影像数据。

以无人机为例，无人机在对待建模地质区域进行影像采集的全过程使用固定焦距相机。在拍摄时，该固定焦距相机与待建模地质区域的距离尽量保持一致，无人机与地面的拍摄角度分别为30°、90°以及150°。即无人机分别以30°、90°和150°的拍摄角度对待测绘地质区域进行拍摄，从而获得不同角度的影像数据。值得说明的是，通过30°、90°以及150°的拍摄角度采集的影像数据能够更优的获取地表信息，减少孔洞区域。

另外，无人机在进行拍摄时，根据特定顺序采集待建模地质区域的影像数据。而且，其拍摄的每张相邻影像之间的重叠率保持大于75％。例如，无人机在预设的航向带中飞行并进行图像采集。无人机在对当前拍摄点进行拍摄后，飞行至下一预设拍摄点继续对该拍摄点下的待建模地质区域进行拍摄，从而使得摄像头采集到的图像在该航向上的图像重叠度保持在预设范围。

另外，无人机的航线可以为在同一平面中为多条相互平行的直线，多条航线下拍摄的图像的旁向重叠度也保持在预设范围内。预设拍摄点为航线上的点，相邻预设拍摄点之间的距离以及相邻航线的距离均可根据实际情况进行设置，以使得无人机采集的图像在航向方向上的重叠度在预设范围内，以及图像在旁向方向上的重叠度在预设范围内，从而保证无人机不遗漏的拍摄完整个待监控区域的图像。

以单反相机为例，在激光扫描仪采集待建模地质区域的点云数据时，可以利用激光扫描仪自带的高精度相机来获取不同拍摄角度的影像数据。

在步骤130中，对所述影像数据进行空中三角测量，得到该待建模地质区域的密集点云模型。

这里，空中三角测量是以像片上量测的像点坐标为依据，采用严密的数学模型，按最小二乘法原理，用少量地面控制点为平差条件，在电子计算机上解求测图所需控制点的地面坐标。其中，将所述影像数据输入相应的软件平台进行空中三角测量，即可自动匹配出所有影像数据的同名点，并且从影像数据中抽取出更多的特征点，从而获得该待建模地质区域的密集点云模型。

在步骤140中，将所述激光点云模型与所述密集点云模型进行点云数据融合，得到点云融合模型。

这里，由于利用激光扫描仪获取的待建模地质区域的激光点云模型以及通过空中三角测量获得的待建模地质区域的密集点云模型中均包含大量的点云数据，可以将所述激光点云模型中的点云数据与所述密集点云模型中的点云数据进行点云数据融合，从而得到点云融合模型。

其中，将激光点云模型以及密集点云模型进行融合，是对两个点云模型中的点云数据进行配准。可以使用迭代最邻近配准法，将激光点云模型与密集点云模型中的点云数据进行配准，从而得到点云融合模型。

在步骤150中，基于所述点云融合模型，构建三维地质模型，以利用所述三维地质模型对该待建模地质区域进行分析。

这里，在得到点云数据融合后的点云融合模型后，即可根据该点云融合模型获得该待建模地质区域的三维地质模型，从而获得反映该待建模地质区域的真实场景的三维地质模型。

在本实施例中，通过利用激光扫描仪获取待建模地质区域的激光点云模型，以及通过对不同拍摄角度的影像数据进行空中三角测量，获取该待建模地质区域的密集点云模型，并且将该激光点云模型以及密集点云模型进行融合，得到精度更高的点云融合模型之后进行三维地质模型重建。因此，通过点云数据融合，不仅能够实现对待建模地质区域的三维数字化模型的构建，而且能够综合三维激光建模技术以及倾斜摄影技术的优点，可以全方位地获得被测物体的表面坐标，从而获得更加精细的三维地质模型。

在一个可选的实施方式中，步骤150中，基于所述点云融合模型，构建三维地质模型，可以包括步骤151至步骤153。

在步骤151中，将所述点云融合模型中的点云数据进行连接，生成不规则三角网。

这里，将点云融合模型中的点云数据进行连接，生成不规则三角网，是要基于点云构建不同层次细节度下的三角网(TIN)模型。

在步骤152中，给所述不规则三角网中的每个三角面赋予三角面片，获得白体模型。

这里，给所述不规则三角网中的每个三角面赋予三角面片，从而获得该白体模型。其中，该三角面片的颜色优选为白色。

在步骤153中，从原始的影像数据中提取纹理，并将所述纹理贴附在所述白体模型的对应区域上，以获得所述三维地质模型。

这里，贴合纹理是从原始的影像数据上提取纹理，并将所述纹理贴附在所述白体模型的对应区域上，以获得所述三维地质模型。

其中，用于贴合的纹理优先从原始的影像数据中选用无杂物遮挡、姿态均匀一致无错位的影像。

值得说明的是，贴合纹理可以采用瓦片技术，通过将白体模型分割成若干个一定大小的子区域(瓦片)，基于集群处理系统的并行处理机制将每个瓦片打包建立成为一个任务自动分配给各计算节点进行模型与纹理影像的配准和纹理贴附，同时为带纹理的模型建立多细节、多层次的LOD，便于优化相应的文件组织结构，提高模型分层次浏览的效率，从而生成最终的三维地质模型。

由此，通过构建不规则三角网、给不规则三角网中的每个三角面赋予三角面片以及进行模型纹理贴合，能够获得一个具有真实纹理的三维地质模型。

在一个可选的实施方式中，在步骤152之后，还可以包括以下步骤：

判断所述白体模型上是否存在孔洞区域；

当存在所述孔洞区域，确定该孔洞区域的直径大小；

当所述孔洞区域的直径不大于预设尺寸时，利用直线条对该孔洞区域进行填补；

当所述孔洞区域的直径大于预设尺寸时，根据该孔洞区域的边界线条的曲率构建相似曲率线条对该孔洞区域进行填补。

当三维地质模型上出现孔洞区域，说明该孔洞区域无影像或者该区域在影像采集阶段的时候就没有采集到对应的影像。为了得到完整的三维地质模型，则需要对三维地质模型上的孔洞区域进行填补。

在本实施方式中，针对不同尺寸的孔洞区域采用不同的填补方法。当所述孔洞区域的直径不大于预设尺寸时，利用直线条对该孔洞区域进行填补。当所述孔洞区域的直径大于预设尺寸时，根据该孔洞区域的边界线条的曲率构建相似曲率线条对该孔洞区域进行填补。

值得说明的是，在所述孔洞区域的直径大于预设尺寸时，如果利用直线条进行填补会导致模型过于生硬，通过构建相似曲率线条对该孔洞区域进行填补，能够实现孔洞区域的完美过度。

其中，该预设尺寸优选为0.2米。即当孔洞区域的直径小于0.2米时，直接用直线条进行填补；当孔洞区域的直径大于0.2米时，可根据孔洞区域的边界线条的曲率，构建相似曲率线条填补，从而对白体模型进行填补，获得填补后的白体模型。

由此，通过根据孔洞区域的直径大小选择不同的填补方法，能够快速对三维地质模型进行填补，而且能够填补得更加平滑。

在一个可选的实施方式中，步骤130中，对所述影像数据进行空中三角测量，得到该待建模地质区域的密集点云模型，包括：

从所述影像数据中确定第一连接点，并根据所述第一连接点对所述影像数据进行空中三角测量，以得到该待建模地质区域的密集点云模型。

这里，每张影像数据上设置的第一连接点包括8个，分别位于每个影像数据的边角以及中心位置，即在影像数据的四个边角位置各分布1个连接点，在该影像数据的中心位置呈正方形分布4个连接点。第一连接点这样的分布具有稳定性和代表性，当连接点的数量多了，会不利于操作和平差。进而通过该第一连接点进行空中三角测量，反算确定每个影像的位置，从而得到该待建模地质区域的密集点云模型。

由此，通过第一连接点，能够获得快速以及准确地对影像数据进行空中三角测量。

在一个可选的实施方式中，在从所述影像数据中确定第一连接点，并根据所述第一连接点对所述影像数据进行空中三角测量，以得到该待建模地质区域的密集点云模型之后，还包括：

判断是否存在未匹配影像，其中，所述未匹配影像为无法用于进行空中三角测量的影像数据；

当存在所述未匹配影像时，判断该未匹配影像是否处于所述密集点云模型中的点云密度均匀区域；

当该未匹配影像处于所述密集点云模型中的点云密度均匀区域时，删除该未匹配影像；

当该未匹配影像处于所述密集点云模型中的点云密度不均匀区域时，在该未匹配影像以及与该未匹配影像相邻的影像的重叠区域中添加第二连接点，并基于该第二连接点对该未匹配影像重新进行空中三角测量，得到新的密集点云模型。

这里，在执行完空中三角测量后，根据空中三角测量的计算结果，如果出现未匹配影像，说明根据该第一连接点无法对该未匹配影像进行空中三角测量，从而无法确定该未匹配影像的位置，导致丢失掉该未匹配影像。

通过判断该未匹配影像是否处于所述密集点云模型中的点云密度均匀区域，当该未匹配影像处于所述密集点云模型中的点云密度均匀区域时，说明依据该区域的点云数据即能对该区域进行三维重建，以反映该区域的真实情况。因此，可以直接剔除未匹配影像。

当该未匹配影像处于所述密集点云模型中的点云密度不均匀区域时，说明该未匹配影像的区域出现了影像丢失，仅依据该区域的点云对该区域进行三维重建，可能会无法反映该区域的真实情况。

因此，在该未匹配影像以及与该未匹配影像相邻的影像的重叠区域中添加第二连接点，其中，所述第二连接点设置在所述重叠区域中的四个边角以及中心点上。从而基于该第二连接点对该未匹配影像重新进行空中三角测量，得到新的密集点云模型。

在一个可选的实施方式中，在步骤110之前，所述方法还包括：

预先在所述待建模地质区域上设置多个尺度标识点，并量测所述尺度标识点之间的距离；

将所述尺度标识点作为三维地质模型上的尺度约束点，并将该尺度标识点之间的距离作为所述尺度约束点的距离，以获得具有尺寸信息的三维地质模型。

这里，通过在该待建模地质区域上预先设置多个尺度标识点，并量测所述尺度标识点之间的距离。从而将所述尺度标识点作为三维地质模型上的尺度约束点，并将该尺度标识点之间的距离作为所述尺度约束点的距离，可以获得具有尺寸信息的三维地质模型。

其中，可以在待建模地质区域放置6个球形目标特征点作为尺度标识点，三个目标特征点设置在激光扫描仪的前方，三个目标特征点则设置于激光扫描仪的后方。另外，该目标特征点的设置尽量呈等边三角形设置。经过实验得出尺度标识点设置为等边三角形的排列最优，等边三角形的排列具有区域代表性。并且，该目标特征点的尺寸应大于影像采集设备的最低分辨率。即能够在影像上被一眼分辨出来。在进行激光扫描时，激光扫描仪于目标特征点的距离保持在1.5至3m之间。

值得说明的是，该尺度标识点的目的是用于赋予三维地质模型尺度信息。该尺度标识点不只用于激光点云模型的尺度约束，也可以用于倾斜摄影测量的尺度标识点。

由此，通过预先设置尺度标识点，并测定该尺度标识点的距离，能够在三维重建的过程中利用该尺度标识点来对三维地质模型的尺度进行约束，从而获得一个具有真实尺寸信息的三维地质模型。

实施例二

在上述实施例的基础上，本发明的实施例二还可以提供一种地质模型构建方法。图2示出了本发明实施例二提出的一种地质模型构建方法的流程示意图，如图2所示，该地质模型构建方法可以包括：步骤210至步骤290。

在步骤210中，尺度标识点设置。

这里，通过在该待建模地质区域上预先设置多个尺度标识点，并量测所述尺度标识点之间的距离。从而将所述尺度标识点作为三维地质模型上的尺度约束点，并将该尺度标识点之间的距离作为所述尺度约束点的距离，可以获得具有尺寸信息的三维地质模型。

其中，可以在待建模地质区域放置6个球形目标特征点作为尺度标识点，三个目标特征点设置在激光扫描仪的前方，三个目标特征点则设置于激光扫描仪的后方。另外，该目标特征点的设置尽量呈等边三角形设置。经过实验得出尺度标识点设置为等边三角形的排列最优，等边三角形的排列具有区域代表性。

并且，该目标特征点的尺寸应大于影像采集设备的最低分辨率。即能够在影像上被一眼分辨出来。在进行激光扫描时，激光扫描仪于目标特征点的距离保持在1.5至3m之间。

值得说明的是，该尺度标识点的目的是用于赋予三维地质模型尺度信息。该尺度标识点不只用于激光点云模型的尺度约束，也可以用于倾斜摄影测量的尺度标识点。

由此，通过预先设置尺度标识点，并测定该尺度标识点的距离，能够在三维重建的过程中利用该尺度标识点来对三维地质模型的尺度进行约束，从而获得一个具有真实尺寸信息的三维地质模型。

在步骤220中，利用激光扫描仪进行扫描。

这里，三维激光扫描技术是是利用激光测距的原理，通过记录被测物体表面上的大量的密集的点的三维坐标、反射率和纹理等信息，可快速复建出被测目标的三维地质模型及线、面、体等各种图件数据。由于三维激光扫描系统可以密集地大量获取目标对象的数据点，可以为后续的内业处理、数据分析等工作提供准确依据。

因此，可以将激光扫描仪安装到三脚架上，将三脚架和激光扫描仪放置在稳定水平的地面上。进而通过旋转激光扫描仪或三脚架，使得激光扫描仪能够对待建模地质区域进行扫描，从而获得该待建模地质区域的激光点云模型。

在步骤230中，影像数据采集。

这里，可以采用无人机或单反相机来获取该待建模地质区域不同拍摄角度的影像数据。

以无人机为例，无人机在对待建模地质区域进行影像采集的全过程使用固定焦距相机。在拍摄时，该固定焦距相机与待建模地质区域的距离尽量保持一致，无人机与地面的拍摄角度分别为30°、90°以及150°。即无人机分别以30°、90°和150°的拍摄角度对待测绘地质区域进行拍摄，从而获得不同角度的影像数据。

值得说明的是，通过30°、90°以及150°的拍摄角度采集的影像数据能够更优的获取地表信息，减少孔洞区域。

另外，无人机在进行拍摄时，根据特定顺序采集待建模地质区域的影像数据。而且，其拍摄的每张相邻影像之间的重叠率保持大于75％。例如，无人机在预设的航向带中飞行并进行图像采集。无人机在对当前拍摄点进行拍摄后，飞行至下一预设拍摄点继续对该拍摄点下的待建模地质区域进行拍摄，从而使得摄像头采集到的图像在该航向上的图像重叠度保持在预设范围。

另外，无人机的航线可以为在同一平面中为多条相互平行的直线，多条航线下拍摄的图像的旁向重叠度也保持在预设范围内。预设拍摄点为航线上的点，相邻预设拍摄点之间的距离以及相邻航线的距离均可根据实际情况进行设置，以使得无人机采集的图像在航向方向上的重叠度在预设范围内，以及图像在旁向方向上的重叠度在预设范围内，从而保证无人机不遗漏的拍摄完整个待监控区域的图像。

以单反相机为例，在激光扫描仪采集待建模地质区域的点云数据时，可以利用激光扫描仪自带的高精度相机来获取不同拍摄角度的影像数据。其中，利用单反相机进行影像采集可以是采用激光扫描仪自带的高精度相机，360°旋转进行采集影像数据。其中，在室内10m以内，影像数据的图片质量为4倍，这类参数采集的影像能够更优的获取被测物体表面的信息，减少孔洞区域的出现。另外，需要保证每张影像之间的重叠率保持大于90％。

值得说明的是，步骤220以及步骤230可以同时进行，也可以分开进行。如先进行步骤220采集激光点云模型，再拍摄不同拍摄角度的影像数据。

在步骤240中，空中三角测量。

这里，对采集的不同拍摄角度的影像数据进行空中三角测量，从而得到该待建模地质区域的密集点云模型。

其中，空中三角测量是以像片上量测的像点坐标为依据，采用严密的数学模型，按最小二乘法原理，用少量地面控制点为平差条件，在电子计算机上解求测图所需控制点的地面坐标。其中，将所述影像数据输入相应的软件平台进行空中三角测量，即可自动匹配出所有影像数据的同名点，并且从影像数据中抽取出更多的特征点，从而获得该待建模地质区域的密集点云模型。

另外，在执行完空中三角测量后，根据空中三角测量的计算结果，如果出现未匹配影像，说明根据该第一连接点无法对该未匹配影像进行空中三角测量，从而无法确定该未匹配影像的位置，导致丢失掉该未匹配影像。

通过判断该未匹配影像是否处于所述密集点云模型中的点云密度均匀区域，当该未匹配影像处于所述密集点云模型中的点云密度均匀区域时，说明依据该区域的点云数据即能对该区域进行三维重建，以反映该区域的真实情况。因此，可以直接剔除未匹配影像。

当该未匹配影像处于所述密集点云模型中的点云密度不均匀区域时，说明该未匹配影像的区域出现了影像丢失，仅依据该区域的点云对该区域进行三维重建，可能会无法反映该区域的真实情况。

因此，在该未匹配影像以及与该未匹配影像相邻的影像的重叠区域中添加第二连接点，其中，所述第二连接点设置在所述重叠区域中的四个边角以及中心点上。从而基于该第二连接点对该未匹配影像重新进行空中三角测量，得到新的密集点云模型。

在步骤250中，点云融合。

这里，将所述激光点云模型与所述密集点云模型进行点云数据融合，得到点云融合模型。

其中，由于利用激光扫描仪获取的待建模地质区域的激光点云模型以及通过空中三角测量获得的待建模地质区域的密集点云模型中均包含大量的点云数据，可以将所述激光点云模型中的点云数据与所述密集点云模型中的点云数据进行点云数据融合，从而得到点云融合模型。

值得说明的是，将激光点云模型以及密集点云模型进行融合，是对两个点云模型中的点云数据进行配准。可以使用迭代最邻近配准法，将激光点云模型与密集点云模型中的点云数据进行配准，从而得到点云融合模型。

在步骤260中，构建不规则三角网。

这里，将步骤250生成的点云融合模型中的点云数据进行连接，生成不规则三角网，是要基于点云构建不同层次细节度下的三角网(TIN)模型。

其中，不规则三角网(TIN,Triangulated Irregular Network)是采用一系列相连接的三角形拟合地表或其他不规则表面，常用来构造数字地面模型，特别是数字高程模型。最常用的生成方法是Delaunay剖分方法。

在进行点云融合之后，会得到一个点云融合模型。该点云融合模型包括大量的点云数据，通过将该点云融合模型中的点云数据进行连接，生成不规则三角网，可以实现待建模地质区域的三维可视化。

其中，还可以对不规则三角网进行优化，具体优化过程是将内部三角的尺寸调整至与原始影像的分辨率相匹配的比例，同时对相对平坦地区的三角网络进行简化，从而降低数据冗余。

在步骤270中，构建白体模型。

这里，在步骤260中获得的不规则三角网中，给所述不规则三角网中的每个三角面赋予三角面片，从而获得该白体模型。其中，该三角面片的颜色优选为白色。

在步骤280中，三维地质模型优化。

这里，由于三维地质模型的构建过程中，由于影像采集不完整或激光扫描缺少等操作都可能会导致三维地质模型出现孔洞区域。因此，为获得更加精细、完整的三维地质模型在获得白体模型之后，需要对该白体模型进行优化。该三维地质模型的优化具体包括以下步骤：

判断所述白体模型上是否存在孔洞区域；

当存在所述孔洞区域，确定该孔洞区域的直径大小；

当所述孔洞区域的直径不大于预设尺寸时，利用直线条对该孔洞区域进行填补；

当所述孔洞区域的直径大于预设尺寸时，根据该孔洞区域的边界线条的曲率构建相似曲率线条对该孔洞区域进行填补。

这里，当三维地质模型上出现孔洞区域，说明该孔洞区域无影像或者该区域在影像采集阶段的时候就没有采集到对应的影像。为了得到完整的三维地质模型，则需要对三维地质模型上的孔洞区域进行填补。

在本实施方式中，针对不同尺寸的孔洞区域采用不同的填补方法。当所述孔洞区域的直径不大于预设尺寸时，利用直线条对该孔洞区域进行填补。当所述孔洞区域的直径大于预设尺寸时，根据该孔洞区域的边界线条的曲率构建相似曲率线条对该孔洞区域进行填补。

值得说明的是，在所述孔洞区域的直径大于预设尺寸时，如果利用直线条进行填补会导致模型过于生硬，通过构建相似曲率线条对该孔洞区域进行填补，能够实现孔洞区域的完美过度。

其中，该预设尺寸优选为0.2米。即当孔洞区域的直径小于0.2米时，直接用直线条进行填补；当孔洞区域的直径大于0.2米时，可根据孔洞区域的边界线条的曲率，构建相似曲率线条填补，从而对白体模型进行填补，获得填补后的白体模型。

由此，通过根据孔洞区域的直径大小选择不同的填补方法，能够快速对三维地质模型进行填补，而且能够填补得更加平滑。

另外，三维地质模型优化还可以包括对不感兴趣区域进行删除，例如大片的平地或荒漠等不在研究范围内的区域可以进行删除，从而对三维地质模型进行简化，使得三维地质模型更加精简。

在步骤290中，贴合纹理。

这里，贴合纹理是从原始的影像数据上提取纹理，并将所述纹理贴附在所述白体模型的对应区域上，以获得所述三维地质模型。

其中，用于贴合的纹理优先从原始的影像数据中选用无杂物遮挡、姿态均匀一致无错位的影像。

由此，通过在白体模型上进行纹理贴附，能够得到一个具有真实纹理的三维地质模型。

值得说明的是，贴合纹理可以采用瓦片技术，通过将白体模型分割成若干个一定大小的子区域(瓦片)，基于集群处理系统的并行处理机制将每个瓦片打包建立成为一个任务自动分配给各计算节点进行模型与纹理影像的配准和纹理贴附，同时为带纹理的模型建立多细节、多层次的LOD，便于优化相应的文件组织结构，提高模型分层次浏览的效率，从而生成最终的三维地质模型。

在本实施例中，通过利用激光扫描仪获取待建模地质区域的激光点云模型，以及通过对不同拍摄角度的影像数据进行空中三角测量，获取该待建模地质区域的密集点云模型，并且将该激光点云模型以及密集点云模型进行融合，得到精度更高的点云融合模型之后进行三维地质模型重建。因此，通过点云数据融合，不仅能够实现对待建模地质区域的三维数字化模型的构建，而且能够综合三维激光建模技术以及倾斜摄影技术的优点，可以全方位地获得被测物体的表面坐标，从而获得更加精细的三维地质模型。

下面，通过一个示例对上述实施例进行说明：

在对溶洞进行三维地质模型重建时，先在溶洞扫描区域放置6个球形目标特征点作为尺度标识点。激光扫描仪设置在需要采集区域的中间位置，三个尺度标识点位于激光扫描仪的前方，三个尺度标识点位于激光扫描仪的后方。而且，该尺度标识点与激光扫描仪的距离在1.5-3m之间。而且，尺度标识点之间尽量呈等边三角形布置，可用于两个扫描站点之间的三个匹配特征点。另外，尺度标识点的尺寸需大于图像采集设备的最低分辨率，在影像上能够一眼分辨出尺度标识点。

然后，激光扫描仪安装到三脚架上，将三脚架和激光扫描仪放置在稳定水平的地面上。在扫描过程中，三脚架不得移动。旋转激光扫描仪，从而利用激光扫描仪自带的高精度相机，360°旋转进行采集点云数据和影像数据。其中，三维扫描仪的扫描参数设置为在室内10m以内，图片质量为4倍。这类参数采集的点云和影像能够更优的获取地表信息，减少孔洞区域，每张影像之间重叠率保持大于90％，特定顺序采集地质露头的影像数据。

进而，将获取到的激光点云模型以及根据不同拍摄角度的数据图像得到的密集点云模型进行点云数据融合，得到点云融合模型，从而基于该点云融合模型进行对溶洞的三维重建。

在获得溶洞的三维地质模型之后，可以从该三维地质模型中进行三维地质参数采集。对比尺度标识点的实际测量距离和该尺度标识点在三维地质模型上的量测距离，认为实际测量值为真实距离，计算出模型长度的误差，每一组标识点代表一个区域，后期针对量取的溶洞参数和裂缝参数进行误差修正。对于溶洞内部采用量测工具提取洞内充填物、溶洞形态参数、裂缝参数(密度、长度、开度)，对于溶洞量测2m范围内重点提取裂缝参数。地质参数的提取需先提前选取合适区域对裂缝以及溶洞的不同的量化参数进行测量和提取。从而对提取的参数进行分析，明确溶洞发育特征、裂缝发育特征，然后对缝洞组合关系以及不同参数之间的匹配关系进行总结。

实施例三

根据本发明的实施例，还提供了一种地质模型构建系统，图3示出了本发明实施例三提出的一种地质模型构建系统的结构示意图，如图3所示，该系统可以包括：

激光点云模型获取模块，配置为利用激光扫描仪对待建模地质区域进行扫描，获取该待建模地质区域的激光点云模型；

影像获取模块，配置为获取该待建模地质区域不同拍摄角度的影像数据；

密集点云模型构建模块，配置为对所述影像数据进行空中三角测量，获得该待建模地质区域的密集点云模型；

融合模块，配置为将所述激光点云模型与所述密集点云模型进行点云数据融合，得到点云融合模型；

地质模型构建模块，配置为基于所述点云融合模型，构建三维地质模型，以利用所述三维地质模型对该待建模地质区域进行分析。

可选地，所述地质模型构建模块包括：

不规则三角网构建单元，配置为将所述点云融合模型中的点云数据进行连接，生成不规则三角网；

白体模型构建单元，配置为给所述不规则三角网中的每个三角面赋予三角面片，获得白体模型；

纹理贴合单元，配置为从原始的影像数据中提取纹理，并将所述纹理贴附在所述白体模型的对应区域上，以获得所述三维地质模型。

可选地，所述系统还包括：

孔洞检测模块，配置为判断所述白体模型上是否存在孔洞区域；

孔洞尺寸确定模块，配置为确定该孔洞区域的直径大小；

孔洞填补模块，配置为当所述孔洞区域的直径不大于预设尺寸时，利用直线条对该孔洞区域进行填补；当所述孔洞区域的直径大于预设尺寸时，根据该孔洞区域的边界线条的曲率构建相似曲率线条对该孔洞区域进行填补。

可选地，所述密集点云模型构建模块具体配置为从所述影像数据中确定第一连接点，并根据所述第一连接点对所述影像数据进行空中三角测量，以得到该待建模地质区域的密集点云模型。

可选地，所述系统还包括：

第一检测模块，配置为判断是否存在未匹配影像，其中，所述未匹配影像为无法用于进行空中三角测量的影像数据；

第二检测模块，配置为在所述第一检测模块检测到所述未匹配影像时，判断该未匹配影像是否处于所述密集点云模型中的点云密度均匀区域；

影像处理模块，配置为在该未匹配影像处于所述密集点云模型中的点云密度均匀区域时，删除该未匹配影像；在该未匹配影像处于所述密集点云模型中的点云密度不均匀区域时，在该未匹配影像以及与该未匹配影像相邻的影像的重叠区域中添加第二连接点，并将添加了第二连接点的未匹配影像发送至所述密集点云模型构建模块重新进行空中三角测量，得到新的密集点云模型。

可选地，所述第二连接点设置在所述重叠区域中的四个边角以及中心点上。

可选地，所述系统还包括：

尺度标识点设置模块，配置为预先在所述待建模地质区域上设置多个尺度标识点，并量测所述尺度标识点之间的距离；

三维地质模型尺度计算模块，配置为将所述尺度标识点作为三维地质模型上的尺度约束点，并将该尺度标识点之间的距离作为所述尺度约束点的距离，以获得具有尺寸信息的三维地质模型。

实施例四

根据本发明的实施例，还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有程序代码，所述程序代码被处理器执行时，实现如上述实施例任一项所述的地质模型构建方法。

实施例五

根据本发明的实施例，还提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序代码，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如上述实施例任一项所述的地质模型构建方法。

图4示出了本发明实施例五提出的一种电子设备的结构示意图，如图4所示，该电子设备400可以包括：处理器401，存储器402，多媒体组件403，输入/输出(I/O)接口404，通信组件405以及电子设备本体406。

其中，处理器401用于控制该电子设备400的整体操作，以完成上述的的方法中的全部或部分步骤。存储器402用于存储各种类型的数据以支持在该电子设备400的操作，这些数据例如可以包括用于在该电子设备400上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。该存储器402可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，简称SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，简称EPROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，简称PROM)，只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。电子设备本体406包括用于电子设备探测的所有部件，多媒体组件403可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器402或通过通信组件405发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口404为处理器401和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件405用于该装置400与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(Near Field Communication，简称NFC)，2G、3G或4G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件405可以包括：Wi-Fi模块，蓝牙模块，NFC模块。

以上结合附图详细说明了本发明的技术方案，考虑到相关技术中，基于传统的地质测量手段，如通过标杆、地质锤作为比例尺，进行相机拍照，针对典型地质现象的尺寸进行测量的方法容易出现误差、且测量过程繁琐。本发明提供一种地质模型构建方法、系统、存储介质以及电子设备，通过利用激光扫描仪获取待建模地质区域的激光点云模型，以及通过对不同拍摄角度的影像数据进行空中三角测量，获取该待建模地质区域的密集点云模型，并且将该激光点云模型以及密集点云模型进行融合，得到精度更高的点云融合模型之后进行三维地质模型重建。不仅能够实现对待建模地质区域的三维数字化模型的构建，而且能够综合三维激光建模技术以及倾斜摄影技术的优点，可以全方位地获得被测物体的表面坐标，从而获得更加精细的三维地质模型。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台电子设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种地质模型构建方法，其特征在于，包括：

利用激光扫描仪对待建模地质区域进行扫描，获取该待建模地质区域的激光点云模型；

获取该待建模地质区域不同拍摄角度的影像数据；

对所述影像数据进行空中三角测量，得到该待建模地质区域的密集点云模型；

将所述激光点云模型与所述密集点云模型进行点云数据融合，得到点云融合模型；

基于所述点云融合模型，构建三维地质模型，以利用所述三维地质模型对该待建模地质区域进行分析。

2.根据权利要求1所述的地质模型构建方法，其特征在于，基于所述点云融合模型，构建三维地质模型，包括：

将所述点云融合模型中的点云数据进行连接，生成不规则三角网；

给所述不规则三角网中的每个三角面赋予三角面片，获得白体模型；

从原始的影像数据中提取纹理，并将所述纹理贴附在所述白体模型的对应区域上，以获得所述三维地质模型。

3.根据权利要求2所述的地质模型构建方法，其特征在于，在给所述不规则三角网中的每个三角面赋予三角面片，获得白体模型之后，还包括：

判断所述白体模型上是否存在孔洞区域；

当存在所述孔洞区域，确定该孔洞区域的直径大小；

当所述孔洞区域的直径不大于预设尺寸时，利用直线条对该孔洞区域进行填补；

当所述孔洞区域的直径大于预设尺寸时，根据该孔洞区域的边界线条的曲率构建相似曲率线条对该孔洞区域进行填补。

4.根据权利要求1所述的地质模型构建方法，其特征在于，对所述影像数据进行空中三角测量，得到该待建模地质区域的密集点云模型，包括：

从所述影像数据中确定第一连接点，并根据所述第一连接点对所述影像数据进行空中三角测量，以得到该待建模地质区域的密集点云模型。

5.根据权利要求4所述的地质模型构建方法，其特征在于，在从所述影像数据中确定第一连接点，并根据所述第一连接点对所述影像数据进行空中三角测量，以得到该待建模地质区域的密集点云模型之后，还包括：

判断是否存在未匹配影像，其中，所述未匹配影像为无法用于进行空中三角测量的影像数据；

当存在所述未匹配影像时，判断该未匹配影像是否处于所述密集点云模型中的点云密度均匀区域；

当该未匹配影像处于所述密集点云模型中的点云密度均匀区域时，删除该未匹配影像；

当该未匹配影像处于所述密集点云模型中的点云密度不均匀区域时，在该未匹配影像以及与该未匹配影像相邻的影像的重叠区域中添加第二连接点，并基于该第二连接点对该未匹配影像重新进行空中三角测量，得到新的密集点云模型。

6.根据权利要求5所述的地质模型构建方法，其特征在于，所述第二连接点设置在所述重叠区域中的四个边角以及中心点上。

7.根据权利要求1所述的地质模型构建方法，其特征在于，所述方法还包括：

预先在所述待建模地质区域上设置多个尺度标识点，并量测所述尺度标识点之间的距离；

将所述尺度标识点作为三维地质模型上的尺度约束点，并将该尺度标识点之间的距离作为所述尺度约束点的距离，以获得具有尺寸信息的三维地质模型。

8.一种地质模型构建系统，其特征在于，包括：

激光点云模型获取模块，配置为利用激光扫描仪对待建模地质区域进行扫描，获取该待建模地质区域的激光点云模型；

影像获取模块，配置为获取该待建模地质区域不同拍摄角度的影像数据；

密集点云模型构建模块，配置为对所述影像数据进行空中三角测量，获得该待建模地质区域的密集点云模型；

融合模块，配置为将所述激光点云模型与所述密集点云模型进行点云数据融合，得到点云融合模型；

地质模型构建模块，配置为基于所述点云融合模型，构建三维地质模型，以利用所述三维地质模型对该待建模地质区域进行分析。

9.一种存储介质，所述存储介质上存储有程序代码，其特征在于，所述程序代码被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的地质模型构建方法。

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序代码，所述程序代码被所述处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的地质模型构建方法。

Images