CN117592333A - 一种改进的地质剖面中地层区域精确识别方法及系统 - Google Patents
一种改进的地质剖面中地层区域精确识别方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117592333A CN117592333A CN202311583117.2A CN202311583117A CN117592333A CN 117592333 A CN117592333 A CN 117592333A CN 202311583117 A CN202311583117 A CN 202311583117A CN 117592333 A CN117592333 A CN 117592333A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- stratum
- area
- formation
- region
- boundary
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 claims abstract description 88
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 3
- 238000004040 coloring Methods 0.000 claims description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 2
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 71
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 8
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000000151 deposition Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 210000003462 vein Anatomy 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 1
- 238000003708 edge detection Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 1
- 238000007789 sealing Methods 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
- G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
- G06F17/10—Complex mathematical operations
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F18/00—Pattern recognition
- G06F18/20—Analysing
- G06F18/24—Classification techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/42—Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Algebra (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Geometry (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
本发明涉及地质工程及信息化领域,特别是一种改进的地质剖面中地层区域精确识别方法及系统,方法包括以下步骤:在地质剖面图绘制过程中,若地层区域为简单沉积地层,通过封闭多边形区域之间的布尔运算实现地层区域的准确求解;若地层区域为特殊地层,得到像素点构成的地层近似边界线以及地层区域之后,将所述地层近似边界线和地层区域进行放大,获取地层近似边界线和地层区域之间的空白间隙;确定空白间隙区域里面的像素点所属的地层区域,从而得到精确的地层边界线;所述精确的地层边界线用于在有限元分析中的网格划分。实现地层区域的准确求解,满足高精度计算的数据要求。
Description
技术领域
本发明涉及地质工程及信息化领域,特别是一种改进的地质剖面中地层区域精确识别方法及系统。
背景技术
在地质勘察中,获取地质剖面的方式通常为通过踏勘、探槽、钻孔等手段获取关键点位的地层分布信息,再将其绘制出来,所得地质剖面如图1。在进行地质剖面相关计算时,如边坡稳定性分析,通过手动描绘地质区域(封闭图形),将其输入程序作为地层区域基础数据,计算量大或者地层复杂时,手动描绘则工作量大,计算效率低。
虽然现有的地层区域的自动识别方法,实现了地质剖面图到地质剖面计算数据的直接转换,解决了手动绘制的繁琐与错误,提高了计算效率与准确性,但是又出现了新的问题,在基于位图操作画出地质剖面图的过程中,直接将所有地质界线转换为像素线统一处理,避免了对断层、岩脉等复杂地质体的直接处理,因此适用范围广,基本可以适用于所有的地质剖面,但正因为基于位图操作,导致其获取的地层区域边界为像素边界(斜边会出现锯齿或台阶),所得地层区域也是近似区域,因此地层区域之间会存在一定缝隙,如图2中地层间的白色缝隙,尽管可以通过提高放大系数k来提高近似精度,但随放大系数k的增大,位图尺寸以及计算量也成倍增加,然而最终结果依旧是近似结果。对于边界精度要求不高的相关计算仍不失为一种好的方法,但是对于有限元等需要网格划分的数值计算,对边界要求较高,相邻区域必须紧密相邻,不能重叠或错开,否则会造成网格划分失败,无法进行计算。
发明内容
为了解决上述现有技术中存在绘出的边界线存在空白间隙的问题,在基于位图操作的近似识别方法的基础上进行改进,提出一种可以精确识别地层区域边界的方法。
为了实现上述发明目的,本发明提供了以下技术方案:
一种改进的地质剖面中地层区域精确识别方法,包括以下步骤:
在地质剖面图绘制过程中,
若地层区域为简单沉积地层,通过封闭多边形区域之间的布尔运算实现地层区域的准确求解;
若地层区域为特殊地层,得到像素点构成的地层近似边界线以及地层区域之后,将所述地层近似边界线和地层区域进行放大,获取地层近似边界线和地层区域之间的空白间隙;确定空白间隙区域里面的像素点所属的地层区域,从而得到精确的地层边界线;所述精确的地层边界线用于在有限元分析中的网格划分。
作为优选方案,所述像素点构成的地层近似边界线获取步骤包括:
获取近似边界线的点集,所述点集中包括点的坐标;将点集中点的坐标转换为位图坐标;以所述位图坐标为中心点,按照预设的边长构建矩形区域,将矩形区域作为新的像素点,将所述新的像素点连接,构成地层近似边界线。
作为优选方案,将所述矩形区域的尺寸放大k’倍,k’≥w/(k·tol),w为在创建地质剖面位图时所用地质界线像素宽度,k是位图的放大系数,tol是计算容差。
作为优选方案,所述确定空白间隙区域里面的像素点所属的地层区域的步骤包括:与地层区域距离最近的空白间隙区域里面的像素点属于该地层区域,并对应添加地层区域属性。
作为优选方案,步骤还包括,得到准确的地层边界线后,对各地层区域分别着色。
作为优选方案,通过封闭多边形区域之间的布尔运算实现地层区域的准确求解,具体包括以下步骤:提取地层线的点集,形成多个封闭多边形区域;通过布尔运算计算多个封闭多边形区域的交集区域,该交集区域即为地层区域的准确求解。
作为优选方案,所述得到准确的地层边界线,包括以下步骤:
设置计算容差,将计算容差放大为像素长度,以像素点的中心为圆心,提取所有在计算容差半径范围内的像素点及其对应的地层区域,并将该点存入对应地层名的精确边界点集中,确定精确边界点集中精确坐标点所属的地层区域;
对于其中一个地层区域,将该地层区域的精确坐标点按照对应近似边界线的点集中的顺序排序,得到排序后的精确边界点集,将排序后的精确边界点依次连接,得到地层区域的精确边界线。
作为优选方案,所述计算容差的取值范围是小于或等于0.001m。
基于相同的构思,还提出了一种改进的地质剖面中地层区域精确识别系统,包括至少一个处理器,以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行上述任一项所述的方法。
基于相同的构思,还提出了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述任一项所述的方法。
与现有技术相比,本发明的有益效果:
该方法将将地层区域分为两种类型进行分别处理,即简单沉积地层和其他特殊地层(如岩脉、断层)。简单沉积地层通过封闭多边形区域之间的布尔运算进行求解,其他特殊地层以位图操作为基础,在近似边界的基础上通过局部放大进行求解,实现地层区域的准确求解。两种处理方式相结合,既提高了求解效率,又解决了复杂地层区域求解的问题,可避免计算分析中手动描绘地层区域的繁琐与错误,满足高精度计算的数据要求,提高计算效率与准确性。
附图说明
图1为本发明背景技术中常见的地质剖面示意图;
图2为本发明背景技术中像素边界所得近似地层区域局部示意图;
图3为本发明实施例1中的矩形包围盒示意图;
图4为本发明实施例1中地质界线修正示意图;
图5为本发明实施例1中透镜体区域提取示意图;
图6为本发明实施例1中待求区域与地面线区域示意图;
图7为本发明实施例1中待求区域裁剪更新示意图;
图8(a)为本发明实施例1中的调整前地质界线调整前后示意图;
图8(b)为本发明实施例1中的调整后地质界线调整前后示意图;
图9为本发明实施例1中地质界线封闭区域示意图;
图10为本发明实施例1中交集区域包含多个地层名示意图;
图11为本发明实施例1中交集区域包含唯一地层名示意图;
图12为本发明实施例1中待求区域裁剪更新示意图;
图13为本发明实施例1中的地质剖面位图示意图;
图14为本发明实施例1中地质区域填充示意图;
图15为本发明实施例1中尖灭地层示意图;
图16为本发明实施例1中节点局部放大示意图;
图17为本发明实施例1中节点局部填充示意图。
具体实施方式
下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例,凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。
实施例1
本发明所涉及的一种改进的地质剖面中地层区域精确识别方法及系统,将地层区域分为两种类型进行处理,即简单沉积地层和其他特殊地层(如岩脉、断层)。
简单沉积地层为一层一层堆叠而成,可以通过封闭多边形区域之间的布尔运算(如差集、交集、并集等),即通过将地质界线所组成的多边形区域进行一系列运算,最终实现地层区域的准确求解。
对于其他特殊地层,很难通过简单布尔运算得到单独的地层区域,因此采用一种地质剖面中地层区域近似识别方法,利用位图操作方法可以适用于任意地层的优势,以位图操作为基础,在近似边界的基础上通过局部放大等手段,进一步计算近似地层区域所对应的精确边界,最终实现地层区域的准确求解,得到精确的地层边界。
由于通过位图近似计算的方式得到地层区域的精确解,计算量庞大,因此为提高整个方法的计算效率,对于简单地层采用多边形布尔运算的方式,对于其他特殊地层采用位图操作的方式。
利用位图操作方法,采用地质剖面中地层区域近似识别方法,得到近似地层边界包括以下步骤:
1.提取地质界线
在地质剖面中,任意建立一个局部平面坐标系,则可得知地质界线(包括地面线、地层分界线,主要表现形式为折线)的各个关键点在局部坐标系的坐标(代表地质界线的折线的顶点坐标)、地层名及其位置坐标(标注位置坐标)。将各条地质界线关键点坐标依次分别存入单独的列表中,即将地质界线数字化为坐标点集,点集的连线即为地质界线,以下所述地质界线(地面线、地层线)均指其所对应的点集。将地面线点集单独存放,其他地质界线(地层线)则存入地层线列表中,即列表中元素为某条地层线的点集。同理,将地层名及其位置坐标成对同时存入地层名列表中,即列表中元素均为地层名和位置坐标的数据对。
遍历所有地质界线(地面线、地层线):
对于某一条地质界线,获取其起点和终点,判断起点(或终点)是否为其他地质界线的起点(或终点),如果是则将两条地质界线合并为一条地质界线。
2.修正地质界线
根据地质界线(地面线、地层线)的关键点坐标和地层名的位置坐标,计算出这些坐标的矩形包围盒RectBox,即该矩形左侧范围为所有点坐标的X值最小值,右侧范围为所有点坐标的X值最大值,顶部范围为所有点坐标的Y值最大值,底部范围为所有点坐标的Y值最小值,如图3。
遍历所有地质界线,获取其起点和终点,首先判断该地质界线是否为透镜体边界,即起点与终点相同;如果不是透镜体则再判断该地质界线的起点和终点与其他地质界线有无交点:
如果起点无交点,则说明起点处并不是该分界线的结束点,将地质界线沿起点处方向延伸至矩形包围盒外部(超出长度无要求,超出即可,便于计算);如果终点无交点,则说明终点处也不是该分界线的结束点,将地质界线沿终点处方向延伸至矩形包围盒外部。修正完的地质剖面如图4所示。
地质界线修正完成后,将矩形包围盒底边作为地质界线,存入地层线列表中。
3.提取透镜体区域
遍历地层线列表,以查找透镜体:
对于某一条地层线,判断该地层线是否为透镜体边界(即起点和终点相同)。如果是透镜体边界,则存储到透镜体列表中。查找完透镜体边界后,根据透镜体边界所围成的区域面积,将透镜体列表中元素按面积从小到大排序。
遍历排序后的透镜体列表(如此可避免大的透镜体包含小的透镜体时,一个透镜体出现多个不同的地层名的情况):
透镜体区域提取示意图如图5所示,对于某一个透镜体地质界线,以该界线形成地层区域封闭图形,同时遍历地层名列表,提取各个地层名的位置点坐标,判断该坐标是否位于该透镜体区域边界所形成的封闭多边形内部。如果在区域边界内部,则该透镜体区域的地层名即为当前地层名,将该透镜体地质界线与该地层名建立对应关系,并存储到结果列表中,同时将该地质界线和地层名从对应的地层线列表和地层名列表中删除。
4.剔除无效区域
以矩形包围盒RectBox四个角点为顶点,形成多边形区域(矩形),作为最初的待求区域。提取包围盒的左右侧边界值leftX、rightX和顶底部边界值topY、botY。
提取地面线的点集,获得该地质界线的X坐标范围[minX,maxX]。以该点集为基础,同时添加两个点:p1(Min{minX,leftX},topY)、p2(Max{maxX,rightX},topY),这两个点用于形成封闭多边形区域,且覆盖即将剔除的无效区域,如图6。
将初始待求区域减去地面线区域(差集),即可得到有效待求区域,即地面线以下的区域才是实际的地层所在区域,将该区域作为最新的待求区域,如图7。
5.提取非透镜体地层区域
此时地层线列表中已经不存在透镜体边界线,遍历地层线列表:
对于某一条地层线,提取其起点ps(xs,ys)和终点pe(xe,ye)。
根据起终点坐标,判断该地层线起终点是否均在待求区域左侧出露(xs<leftX&xe<leftX)或右侧出露(xs>rightX&xe>rightX),如果起终点均在待求区域左侧或右侧出露,则直接提取地层线点集与待求区域进行计算,否则对该地层线进行进一步判断和处理:
对于其起点ps,先判断其是否位于矩形区域左右侧之间(即leftX<xs<rightX),如果是则进一步判断是否位于矩形区域底部下方(即ys<botY):
如果是位于下方则将该地层线从起点延伸并超出矩形区域左侧,同时添加点p1(minX,topY),其中minX为该地层线延伸后的最小X坐标,如图8;如果不是则判断该点是否在待求区域上表面,如果不在上表面则表明该地层线没有出露,其上部必然还有其他地层,因此跳过该地层线,直接取下一条地层线进行遍历和判断。
对于其终点pe,类似地,先判断其是否位于矩形区域左右侧之间(即leftX<xe<rightX),如果是则进一步判断是否位于矩形区域底部下方(即ye<botY):
如果是位于下方则将该地层线从终点延伸并超出矩形区域右侧,同时添加点p2(maxX,topY),其中maxX为该地层线延伸后的最大X坐标,如图8;如果不是则判断该点是否在待求区域上表面,如果不在上表面则跳过该地层线,直接取下一条地层线进行遍历和判断。
提取该地层线的点集,形成封闭多边形区域,如图9。计算待求区域与地层线形成区域的交集区域,该交集区域即为可能的地层(如果该区域不包含其他地层线)。
此时,遍历地层名列表,提取地层名位置坐标,判断该坐标是否位于交集区域(即计算点坐标是否位于交集区域多边形内部),如果是则将地层名存储到临时地层名列表,如果不是则判断下一个。遍历完地层名列表后,判断位于交集区域的地层名是否唯一:
如果临时地层名列表中地层名不唯一,表明该交集区域包含多个待求地层,并不是单一地层,则清空临时地层名列表,进行下一条地层线的遍历,如图10;如果列表中没有一个地层名,表明该交集区域不包含任何待求地层,为无效区域,将该地层线从对应列表中删除;如果列表中地层名唯一,表明该交集区域即为所求的某一地层所在区域,如图11,其地层名则为上述所得地层名,则将该地层区域边界与该地层名建立对应关系,并存储到结果列表中,同时将地层线和地层名从对应列表中删除,此外还需将待求区域减去交集区域(差集),剩下的区域作为最新的待求区域,如图12。
由于地层分布可能较为复杂,因此遍历一次地层线列表,可能并不会得到所有待求地层及其对应的地层名,因此需要进行多次遍历,直到地层线列表无变化,才能结束遍历。
6.创建地质剖面位图
此时,地层区域中的简单地层已被提取完成,若还有断层、岩脉等特殊地层,即地层线列表不为空,则进一步进行处理。
根据包围盒尺寸与放大系数k创建地质剖面位图:将剩余的待求区域边界和地质界线列表中剩余的地质界线点坐标乘以放大系数k后,以黑色线(像素点拟合的线)将其绘制到位图中。具体包括以下步骤:
以矩形包围盒的高H、宽W为尺寸,放大系数为k,创建尺寸高k·H、宽k·W的白色背景的位图(Bitmap,使用像素点来描述图像,也称为点阵图像),并将矩形包围盒和地层分界线的关键点坐标乘以放大系数k后,以黑色线(像素点拟合的线)将其绘制到位图中。其中,地层分界线的关键点坐标是(x,y)的值,像素点在位图中也有行列坐标,将xy直接看做行列坐标绘制到位图中,就实现了坐标向像素点的转换,将矩形包围盒和地层分界线的关键点坐标乘以放大系数k后,以黑色线(像素点拟合的线)将其绘制到位图,就放大了位图,xy坐标在转换为行列坐标时,由于坐标原点相差较远,绘制的位图可能很大,因此将xy坐标转换为坐标原点在矩形包围盒左下角或者左上角的相对坐标,再将相对坐标作为行列坐标绘制到位图。地质剖面位图是由多个像素点构成的像素图,比如800X900的像素点构成的像素图。图中的点为像素点矩阵,每个元素是黑色或白色。
其中,k为单位距离所包含的像素点个数,取值大小根据所需精度确定,例如,1m包含100个像素点,则k=100。由于地质剖面中,点坐标单位可能是米m(或分米dm、厘米cm等),其数值放到位图中单位则是像素,也就是1个像素点表示1m,可能造成精度降低,因此为保证计算精度,需对地质界线坐标进行适当缩放。例如,地质界线单位为m,则可以取k=1000,即位图中1000个像素点表示1m。相应地,放大系数k值越大,计算精度越高,计算量也会越大。特别地,当不需要缩放时,可以取k=1。可以看出,所有白色像素区域即为地层区域(或无效区域),白色像素区域的边界即为地层区域的边界。
7.获取地层区域边界
遍历地层名列表中剩余的所有地层名,提取该地层名的位置点坐标pi,将其通过放大系数k进行缩放得到新坐标pki,在上述位图中提取坐标pki处的像素点,将其设置为某一颜色值Ci,同时提取其上下左右相邻的像素点,若为空白区域则设置为同一颜色值Ci,通过迭代循环可将与坐标pki处相邻的所有空白区域像素点设置为颜色值Ci。同时,将地层名与颜色值Ci建立对应关系。区域填充完成后,所得位图如图14。
遍历地层名列表中剩余的所有地层名,根据地层名与颜色值的对应关系,获得该地层对应的颜色值Ci,利用阈值处理以及边缘检测等图像处理技术,将该颜色值区域分离出来并提取区域边界,同时将其与当前地层名建立对应关系,所得区域边界即为当前地层名的近似边界。
在上述得到地层区域近似边界的基础上,后续步骤是本案的核心发明点:
8.计算精确边界
提取精确边界待选点集:遍历所有剩余地层线,提取地层线的点集,同时提取待求区域边界的点集,以及剩余地层线与待求区域边界的交点,存储到待选点集列表中。这些点,就是所有可能构成剩余地层区域精确边界的点。
得到待选点集后,通常的思路是计算所有点到某一地层区域近似边界的距离,将距离足够近的点作为该区域的精确边界点集,再将其按一定顺序连接起来即可。但对于地层边界夹角较小(如尖灭型地层),如图15,由于像素对实际边界的近似,导致尖灭点距离真实点较远而被舍弃,因此通常思路很难得到此类地层的准确边界。
实际上,对于地层边界夹角较小的地层,提高放大系数来避免边界点被舍弃从而降低误差是可行的,但是计算量并不是所有计算机都能承受的,因此此处采用局部放大的方式,提高精度的同时,又避免了大量计算,具体如下:
对于待选点集中的某一个点Pi,将其转换为位图坐标。以Pi为中心,根据边长di所形成的矩形区域,截取前述填充位图中的像素点,形成尺寸为di×di的局部新位图,同时将其放大一定倍数k’,最后所得位图尺寸为k’·di×k’·di。其中边长di可根据地层尖灭处厚度取值;在实现时,地质界线的像素宽度为w(例如取w=2),要想局部放大k’后真实边界点与像素近似边界的距离不大于tol,则k’需满足k’≥w/(k·tol),w为在创建地质剖面位图时所用地质界线像素宽度,k是位图的放大系数,tol是计算容差。
遍历所有剩余地层线,将其坐标转换为新位图坐标系下的坐标值,并以黑色线的方式绘制到新位图中,其中超出新位图范围的地层线不会绘制,此时可得点Pi处的局部位图,如图16。此时,白色区域为未知地层区域,黑色区域为地层线区域,有灰度的区域为已知地层区域。
将地层区域进一步扩散至地层线附近:提取局部位图中的所有白色像素点,存入临时列表中,遍历列表中的像素点,若上下左右有灰度像素点,则将当前白色像素点设置为相同的颜色值,同时将当前像素点从临时列表中移除,重复上述遍历直到列表为空。遍历完成后,局部位图中没有了未知地层区域,只剩下已知地层区域和地层线区域。此时,地层区域边界变得离真实边界更近了,如图17。
设置计算容差tol(通常可以认为两个点距离小于某一值(tol)后可以视为同一点,如tol=0.001m,本案中通常计算容差tol取值范围为≤0.001m。),将计算容差tol根据放大系数k和k’转换为局部位图中的像素长度,以局部位图中Pi处的像素点为中心,提取所有在tol半径范围内的像素点的颜色值所对应的地层名,并将该点Pi存入对应地层名的精确边界点集中。此时,该精确坐标点属于哪些地层已得知。
遍历精确边界待选点集中的所有点,即可将精确边界点集分配到各个地层中。对于某一地层,以近似边界点集为基础,计算所有精确点集最近的近似边界点,并将精确点按照对应近似点在近似边界点集中的顺序排序,即可得到正确顺序的精确边界点集,连起来即为该地层区域的精确边界。例如,所得某地层的精确边界点集为{P0,P1,P2,P3},其距离最近的近似边界点在近似边界点集中的索引为{5,9,8,3},则精确边界点集的准确顺序为{P3,P0,P2,P1},即{P0,P1,P2,P3}是边界点集,但顺序不确定,但近似边界点集是顺序正确的。近似点集可以看做一条有起止点的线,比如P0,近似点集中距离P0最近的点在索引为9的位置,距离P3最近的点在索引为1的位置,那么P3距离起点更近,因此在真实边界点集中,P3距离起点也更近,因此最终按照索引的大小排序即可确定各精确点距离起点的先后关系。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种改进的地质剖面中地层区域精确识别方法,其特征在于,包括以下步骤:
在地质剖面图绘制过程中,
若地层区域为简单沉积地层,通过封闭多边形区域之间的布尔运算实现地层区域的准确求解;
若地层区域为特殊地层,得到像素点构成的地层近似边界线以及地层区域之后,将所述地层近似边界线和地层区域进行放大,获取地层近似边界线和地层区域之间的空白间隙;确定空白间隙区域里面的像素点所属的地层区域,从而得到精确的地层边界线;所述精确的地层边界线用于在有限元分析中的网格划分。
2.如权利要求1所述的一种改进的地质剖面中地层区域精确识别方法,其特征在于,所述像素点构成的地层近似边界线获取步骤包括:
获取近似边界线的点集,所述点集中包括点的坐标;将点集中点的坐标转换为位图坐标;以所述位图坐标为中心点,按照预设的边长构建矩形区域,将矩形区域作为新的像素点,将所述新的像素点连接,构成地层近似边界线。
3.如权利要求2所述的一种改进的地质剖面中地层区域精确识别方法,其特征在于,将所述矩形区域的尺寸放大k’倍,k’≥w⁄(k∙tol),w为在创建地质剖面位图时所用地质界线像素宽度,k是位图的放大系数,tol是计算容差。
4.如权利要求1所述的一种改进的地质剖面中地层区域精确识别方法,其特征在于,所述确定空白间隙区域里面的像素点所属的地层区域的步骤包括:与地层区域距离最近的空白间隙区域里面的像素点属于该地层区域,并对应添加地层区域属性。
5.如权利要求1所述的一种改进的地质剖面中地层区域精确识别方法,其特征在于,步骤还包括,得到准确的地层边界线后,对各地层区域分别着色。
6.如权利要求1所述的一种改进的地质剖面中地层区域精确识别方法,其特征在于,通过封闭多边形区域之间的布尔运算实现地层区域的准确求解,具体包括以下步骤:提取地层线的点集,形成多个封闭多边形区域;通过布尔运算计算多个封闭多边形区域的交集区域,该交集区域即为地层区域的准确求解。
7.如权利要求1-6任一所述的一种改进的地质剖面中地层区域精确识别方法,其特征在于,所述得到准确的地层边界线,包括以下步骤:
设置计算容差,将计算容差放大为像素长度,以像素点的中心为圆心,提取所有在计算容差半径范围内的像素点及其对应的地层区域,并将该点存入对应地层名的精确边界点集中,确定精确边界点集中精确坐标点所属的地层区域;
对于其中一个地层区域,将该地层区域的精确坐标点按照对应近似边界线的点集中的顺序排序,得到排序后的精确边界点集,将排序后的精确边界点依次连接,得到地层区域的精确边界线。
8.如权利要求7所述的一种改进的地质剖面中地层区域精确识别方法,其特征在于,所述计算容差的取值范围是小于或等于0.001m。
9.一种改进的地质剖面中地层区域精确识别系统,其特征在于,包括至少一个处理器,以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至8中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311583117.2A CN117592333A (zh) | 2023-11-24 | 2023-11-24 | 一种改进的地质剖面中地层区域精确识别方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311583117.2A CN117592333A (zh) | 2023-11-24 | 2023-11-24 | 一种改进的地质剖面中地层区域精确识别方法及系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117592333A true CN117592333A (zh) | 2024-02-23 |
Family
ID=89914739
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311583117.2A Pending CN117592333A (zh) | 2023-11-24 | 2023-11-24 | 一种改进的地质剖面中地层区域精确识别方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117592333A (zh) |
-
2023
- 2023-11-24 CN CN202311583117.2A patent/CN117592333A/zh active Pending
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11327194B2 (en) | Method for identifying boundary of sedimentary facies, computer device and computer readable storage medium | |
CN103544711B (zh) | 遥感影像的自动配准方法 | |
Becker | Generation and application of rules for quality dependent façade reconstruction | |
CN104331928B (zh) | 一种基于三角网的等高线高程自动赋值方法 | |
US20210201570A1 (en) | Method and apparatus for generating digital surface model using satellite imagery | |
CN107146280A (zh) | 一种基于切分的点云建筑物重建方法 | |
Canaz Sevgen et al. | An improved RANSAC algorithm for extracting roof planes from airborne lidar data | |
CN110188778B (zh) | 基于影像提取结果的居民区要素轮廓规则化方法 | |
CN115564926B (zh) | 基于影像建筑物结构学习的三维面片模型构建方法 | |
CN110400371B (zh) | 一种水平构造地貌实体的三维模型构建方法 | |
CN114140466B (zh) | 基于图像处理的植物根系测量方法、系统及装置 | |
CN106777117B (zh) | 一种水平岩层构造地貌的自动识别方法 | |
KR101078238B1 (ko) | 항공 레이저 측량의 점군 집합을 활용한 하천 지역 내 3차원 인공 제방선 추출 방법 | |
CN114092658A (zh) | 一种高精度的地图构建方法 | |
CN117592333A (zh) | 一种改进的地质剖面中地层区域精确识别方法及系统 | |
CN117058338A (zh) | 基于cad的三维建筑模型构建方法、系统、设备及介质 | |
CN114428990B (zh) | 一种基于AutoCAD自适应曲线趋势的自动填图方法 | |
CN113642542B (zh) | 基于位置约束的手写汉字同名笔画提取方法 | |
CN114863033B (zh) | 一种基于点云数模的断面提取方法 | |
CN116164771A (zh) | 一种基于语义地图的矿区道路实时检测方法 | |
CN116229446A (zh) | 路面文字识别的处理方法、装置及介质 | |
CN107545601B (zh) | 一种架空输电线路树高断面自动生成方法 | |
CN105181721A (zh) | 基于岩心扫描的富泥披储层泥质含量计算方法 | |
CN106680830A (zh) | 一种数字线划图半自动测图方法 | |
CN115143936A (zh) | 一种基于激光点云的输电工程杆塔倾斜度测量方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |