结构面提取结果对比分析介绍

将实验数据导入本书开发的岩体结构面提取原型系统进行计算和提取。图6-9是岩体点云实验数据，图6-10为法向量聚类分组后的点子集经过不同颜色区分后的中间成果，图6-11是用SEQ-NV-RANSAC算法提取的岩体结构面结果，与图6-7Riquelme等（2014）提取的结果进行比较可以看出，本书方法分割提取出的5组优势结构面中，J1、J2、J4、J5的平面拟合效果较好，与Riquelme等（2014）的平面结果也较为相似，而J3组结构面则有一定的偏差。这是因为在聚类分组时，需要根据局部结构面的法向量方向和空间位置进行判断，当结构面位置相连且法向量相近时，可以认为它们属于同一个结构面，从而进行合并操作。不同的判断方法和阈值会得到不同的合并结果。J3组结构面由于局部凸起和凹陷呈现出不平坦的特征，其局部块体数据的法向量有一定偏差，造成两种提取结果的差异性。

图6-9　岩体点云实验数据

此外，表6-8中详细列举了本书介绍的整体考虑岩体点云数据配准，四叉树-八叉树联合序列组织，以及改进的RANSAC算法提取岩体结构面的产状与最佳估值进行精度对比分析的情况。

图6-10　法向量聚类分组中间结果示意图

图6-11　岩体结构面提取结果(www.xing528.com)

表6-8　本书方法计算的产状精度分析　单位（°）

从表中可以看出，与最佳估值相比，本书方法计算提取的结构面产状中，倾向最大相差7.67°，倾角最大相差3.87°，倾向和倾角的差值最大值也出现在J3组结构面中，与前文对Riquelme等（2014）提取结果的分析相一致。因为岩体中J3组结构面较之于其他朝向的结构面呈现出起伏状，表面的平面特征也并不明显，所以在平面拟合计算时会得到略有不同的平面结果，这是由岩体对象的非平面性所造成的，符合客观实际情况。

同时，将Riquelme等（2014）和本书方法提取的岩体结构面结果视为等精度观测值，根据测量误差理论，按等精度双观测值的中误差公式进行计算：

由上述结果分析看出：采用本书提出的结构面计算提取方法得到的产状与最佳估值（Riquelme et al，2014）提取的结果相比，其中误差并不大，其数量级在工程地质岩体结构面提取中完全符合测量要求（刘子侠，2009）。同时针对J3组结构面的分析可知，由于J3处岩体表面特征的非平面性和不规律性，在采用不同方法分割计算并拟合出J3组结构面时，得到的结果会略有不同，这也是符合客观实际情况的，其结果的差异并不影响后续岩体力学性质的分析。因此验证了点云数据配准、四叉树-八叉树的联合序列组织和改进RANSAC算法提取结构面方法是真实可靠的，且在此基础上计算的倾向和倾角也符合精度要求，可以在实际工程中予以应用。