《表5 不同过滤因子f的优势结构面识别结果(k=7,j=17°)°表5 不同过滤因子f的优势结构面识别结果(k=7,j=17°)》

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《基于三维点云的岩体结构面信息快速化识别方法研究》

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根据以上分析结果，识别的结构面中总仍出现局部离散结构面，主要原因可能有：（1）点云数据中存在一些产状接近、点云数量相对较少的区域，且总量相对较大，较小的j值无法有效分组；（2）在两组结构面相邻位置往往出现一些交界的离散点，相邻结构面越多，这种交界的离散点越多，一些识别的结构面中的点云法向量往往与岩体结构面的法向量不一致。因此，在阈值j不断增大的过程中，随着筛选条件的增加，部分异常点被纳入正确结构面的可能性在增加，但同时也意味着，部分异常点被其他异常区域纳入的可能性也在增加，结构面的数量在减少但部分异常区域所含异常点的数量在增加，从而导致识别结果不理想。由于现场岩体表面起伏更加复杂，需要采用过滤因子f对点云中的噪点进行过滤优化。以k=7，j=17°的结果为例来讨论引入f后的影响。表5为不同过滤因子f情况下的计算结果，根据优势结构面识别结果看出，当f增大时，可以有效的过滤掉部分离散点集；f增大到90以上后，点云中优势结构面的分组为3～4组，与预期值相近。根据图9不同过滤值f情况下的结构面组数变化结果，随着过滤因子f数值的增加，识别的结构面组数呈现降低趋势；当过滤数量较低时，如低于5%时，优势结构面组数随着f的增加急速降低；当过滤数量大于100时，即过滤百分率约为5%时，逐渐趋于稳定值3，这表明该岩体表面主要赋存3组优势结构面，并且3组优势结构面的有效点数目高于100；当f=300时，过滤百分率达到15%，优势结构面组数降为2，这说明对于该结构面，过滤值f的上限不可超过300。根据图10结果，本次岩体点云识别的关键参数取最优取值k=7，j=17°，f=200时的结构面极点图和玫瑰花图，此时过滤比率约为5%，点云中共3组优势结构面，产状分别为（倾向/倾角）19.51°/27.42°，46.47°/16.64°，5.14°/13.98°。