摘要
对于高陡岩质斜坡而言,三维实景建模精度较低且自动解译困难。提出一种基于无人机多角度贴近摄影测量技术的高精度三维实景模型构建方法,实现毫米级三维实景模型的构建,为后续结构面的精细解译提供数据支撑。同时,将突变理论运用到由实景模型生成的三维岩体结构面点云检测中,通过在尖点突变模型中判断点云物理信息是否处于突变状态,实现结构面的自动识别,简化了传统算法需要输入大量参数的过程。在此基础上,开发了岩体结构面自动解译(ARFD-RMS)平台,实现了岩体结构面识别与解译过程的自动化和可视化。利用上述方法,以西藏昌都地区色曲特大桥北岸高陡岩质斜坡为实验对象,构建出毫米级三维实景模型,识别并解译出斜坡中结构面明显出露区域的659条裂隙,并通过与人工罗盘测量的结构面数据对比,自动解译结果的误差在6°以内,验证了算法的准确性。此外,通过开源点云数据集测试了ARFD-RMS平台的适用性,结果表明该平台能胜任不同地区的结构面解译任务。