【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于探地雷达图像反演岩体内部裂隙参数的方法。适用于岩体裂隙探测领域。
技术介绍
1、边坡岩体在长期的自然作用，比如风化、地下水作用、地震等因素的影响下，其内部会形成不同规模和形态的裂隙。裂隙是岩体内部的不连续面，裂隙的存在会影响岩体的完整性与力学性质，且在降雨的情况下容易成为雨水入渗的通道，是导致岩质边坡发生崩塌、滑动等的重要因素。因此，岩体裂隙是边坡稳定性分析中需要重点考虑的因素。精确地刻画岩体裂隙的分布、发育情况和扩展规律，能够对边坡稳定性评价和防治工程设计提供科学依据。
2、目前，用于获取岩体裂隙参数的方法主要有摄影测量法、钻孔法、平硐法等。
3、摄影测量法可以获取大量的露头裂隙的参数信息，进而推断内部裂隙的参数，无法直接获取岩体内部裂隙的参数。但边坡的几何参数从坡体表面到内部是不同的，例如，在深谷地区，由于河流的切割，边坡会形成不同强度的卸荷区，导致靠近坡表的裂隙的长度、宽度等均大于内部裂隙，仅通过露头推断内部裂隙的几何与位置参数并不可靠。
4、钻孔法需人工向坡体打钻，存在工作量大、效率低、风险大的缺陷，且难以获取整个坡体的裂隙分布情况。
5、平硐法需在坡体内开挖平硐，进而在平硐内部由地质人员人工测量裂隙的几何信息，但开挖平硐耗资巨大，并且与钻孔法类似，只能统计到平硐附近一定区域的裂隙信息，想获取到整个边坡内部的裂隙的分布状况显然是不可行的。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题是：针对上述存在的问题
2、本专利技术所采用的技术方案是：一种基于探地雷达图像反演岩体内部裂隙参数的方法，其特征在于，包括：
3、获取岩体的探地雷达图像；
4、基于探地雷达b-scan图像，通过基于cnn的图像识别模型，将图像上裂隙识别为预设裂隙分布形式中的一种；
5、基于裂隙的分布形式，确定表征该类裂隙所需的几何参数类型，结合探地雷达b-scan图像的图像特征ⅰ的和探地雷达a-scan图像的图像特征ⅱ反演该裂隙相应类型的几何参数值；
6、所述图像特征ⅰ包括图像中裂隙对应的采集道数；所述图像特征ⅱ包括图像中波峰之间的时间差。
7、所述基于探地雷达b-scan图像，将图像上裂隙识别为预设裂隙分布形式中的一种，包括：
8、将探地雷达b-scan图像输入基于cnn的图像识别模型，识别出b-scan图像中裂隙对应的裂隙分布形式。
9、所述基于裂隙的分布形式，确定表征该类裂隙所需的几何参数，包括：
10、基于裂隙的分布形式，对照预设的分布形式与几何参数对应关系表，确定表征该裂隙所需的几何参数。
11、所述预设裂隙分布形式，包括：与探测面平行的单条裂隙、与探测面垂直的单条裂隙、倾斜于探测面的单条裂隙；
12、以及，与探测面平行的一对平行裂隙、与探测面垂直的一对平行裂隙、倾斜于探测面的一对平行裂隙、正交分布的一对裂隙、开口向上的v形裂隙、开口向下的v形裂隙。
13、所述基于裂隙的分布形式，确定表征该裂隙所需的几何参数，结合探地雷达b-scan图像的图像特征ⅰ的和探地雷达a-scan图像的图像特征ⅱ反演该裂隙对应的几何参数值，具体如下：
14、对于与探测面平行的一对平行裂隙，其对应的几何参数，包括：第一条裂隙的左端点横坐标x1，第一条裂隙的左端点纵坐标y1，第一条裂隙的长度l1，第二条裂隙的左端点横坐标x2，两条裂隙的间距δd，第二条裂隙的长度l2；
15、
16、l1＝δn1×δl
17、l2＝δn2×δl
18、x1＝n1×δl+xi
19、x2＝n2×δl+xi
20、其中，c为电磁波在空气中的传播速度，εr为岩石基质的相对介电常数，t1为地面直达波与第一条碗状曲线顶端之间的时间差，δt为两条碗状曲线顶端之间的时间差，n1、n2为图像中两条碗状类双曲线平直段左端对应的采集道数，δl为道间距，xi为发射天线的初始位置。
21、对于正交分布的一对裂隙，其对应的几何参数，包括：水平裂隙的左端点横坐标x1，水平裂隙的左端点纵坐标y1，水平裂隙的长度l1，竖直裂隙的顶端横坐标x2，竖直裂隙的顶端纵坐标y2，竖直裂隙的长度l2；
22、
23、l1＝δn1×δl
24、x1＝n1×δl+xi
25、x2＝n2×δl+xi
26、l2＝δn2×δl
27、其中，c为电磁波在空气中的传播速度，εr为岩石基质的相对介电常数，t1为图像中地面直达波与碗状曲线顶端间的时间差，t2为图像中地面直达波与高窄双曲线顶端之间的时间差，δn1为图像中碗状类双曲线平直段跨越的采集道数，δl为道间距，n1为图像中碗状类双曲线平直段左端对应的采集道数，n2为图像中高窄双曲线顶端对应的采集道数；xi为发射天线的初始位置，δn2表示在垂直于原始探测平面的另一方向上b-scan图像中碗形双曲线水平段跨越的采集道数。
28、对于开口向上的v形裂隙或开口向下的v形裂隙，其对应的几何参数，包括：端点a的横坐标x1，端点b的横坐标x2，顶点c的横坐标x3，端点a的纵坐标y1，端点b的纵坐标y2，顶点c的纵坐标y3；
29、x1＝n1×δl+xi
30、x2＝n2×δl+xi
31、x3＝n3×δl+xi
32、
33、其中，c为电磁波在空气中的传播速度，εr为岩石基质的相对介电常数，n1、n2、n3为图像中三处弧状转折点对应的采集道数，δl为道间距，xi为发射天线的初始位置，t1、t2、t3为图像中三处弯折点与地面直达波对应的时间之差。
34、一种基于探地雷达图像反演岩体内部裂隙参数的装置，其特征在于，包括：
35、雷达图像获取模块，用于获取岩体的探地雷达图像；
36、分布形式识别模块，用于基于探地雷达b-scan图像，将对应裂隙裂隙识别为预设裂隙分布形式中的一种；
37、几何参数反演模块，用于基于裂隙的分布形式，确定表征该类裂隙所需的几何参数结合探地雷达b-scan图像的图像特征ⅰ的和探地雷达a-scan图像的图像特征ⅱ反演该类裂隙相应的几何参数值；
38、所述图像特征ⅰ包括图像中裂隙对应的采集道数；所述图像特征ⅱ包括图像中波峰之间的时间差。
39、一种存储介质，其上存储有能被处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现所述方法的步骤。
40、一种数据处理设备，具有存储器和处理器，存储器上存储有能被处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现所述方法的步骤。
41、本专利技术的有益效果是：本专利技术基于b-scan图像识别出图像上裂隙的分布形式，进而确定该裂隙分布形式对应的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于探地雷达图像反演岩体内部裂隙参数的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于探地雷达图像反演岩体内部裂隙参数的方法，其特征在于，所述基于探地雷达B-scan图像，将图像上裂隙识别为预设裂隙分布形式中的一种，包括：
3.根据权利要求1所述的基于探地雷达图像反演岩体内部裂隙参数的方法，其特征在于，所述基于裂隙的分布形式，确定表征该类裂隙所需的几何参数，包括：
4.根据权利要求1所述的基于探地雷达图像反演岩体内部裂隙参数的方法，其特征在于，所述预设裂隙分布形式，包括：与探测面平行的单条裂隙、与探测面垂直的单条裂隙、倾斜于探测面的单条裂隙；
5.根据权利要求4所述的基于探地雷达图像反演岩体内部裂隙参数的方法，其特征在于，所述基于裂隙的分布形式，确定表征该裂隙所需的几何参数，结合探地雷达B-scan图像的图像特征Ⅰ的和探地雷达A-scan图像的图像特征Ⅱ反演该裂隙对应的几何参数值，包括：
6.根据权利要求4所述的基于探地雷达图像反演岩体内部裂隙参数的方法，其特征在于，所述基于裂隙的分布形式，确定表征该裂隙所
7.根据权利要求4所述的基于探地雷达图像反演岩体内部裂隙参数的方法，其特征在于，所述基于裂隙的分布形式，确定表征该类裂隙所需的几何参数，结合探地雷达B-scan图像的图像特征Ⅰ的和探地雷达A-scan图像的图像特征Ⅱ反演该裂隙对应的几何参数值，包括：
8.一种基于探地雷达图像反演岩体内部裂隙参数的装置，其特征在于，包括：
9.一种存储介质，其上存储有能被处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现权利要求1～7任意一项所述方法的步骤。
10.一种数据处理设备，具有存储器和处理器，存储器上存储有能被处理器执行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被执行时实现权利要求1～7任意一项所述方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于探地雷达图像反演岩体内部裂隙参数的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于探地雷达图像反演岩体内部裂隙参数的方法，其特征在于，所述基于探地雷达b-scan图像，将图像上裂隙识别为预设裂隙分布形式中的一种，包括：
3.根据权利要求1所述的基于探地雷达图像反演岩体内部裂隙参数的方法，其特征在于，所述基于裂隙的分布形式，确定表征该类裂隙所需的几何参数，包括：
4.根据权利要求1所述的基于探地雷达图像反演岩体内部裂隙参数的方法，其特征在于，所述预设裂隙分布形式，包括：与探测面平行的单条裂隙、与探测面垂直的单条裂隙、倾斜于探测面的单条裂隙；
5.根据权利要求4所述的基于探地雷达图像反演岩体内部裂隙参数的方法，其特征在于，所述基于裂隙的分布形式，确定表征该裂隙所需的几何参数，结合探地雷达b-scan图像的图像特征ⅰ的和探地雷达a-scan图像的图像特征ⅱ反演该裂隙对应的几何参数值，包括：
6.根据权利要求4所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑俊，宋智书，王炯超，郭吉超，朱安龙，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：
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