楊 澤,李保天,宋盛淵,秦 龍,劉殿澤,黃 迪

(1.吉林大學(xué) 建設(shè)工程學(xué)院,長春 130026;2.中鐵三局集團(tuán)第六工程有限公司,山西 晉中 030600;3.貴州省交通規(guī)劃勘察設(shè)計研究院股份有限公司,貴陽 550081)

巖體結(jié)構(gòu)面影響著巖體完整性及強度,并使巖體的物理力學(xué)性質(zhì)具有各向異性、非均一性、不連續(xù)性等特點[1]。壩體、隧道、高陡巖質(zhì)斜坡等巖體工程穩(wěn)定性受到結(jié)構(gòu)面控制,其中結(jié)構(gòu)面粗糙度(JRC)又控制著結(jié)構(gòu)面剪切強度[2-5]。因此,精確測量結(jié)構(gòu)面真實形態(tài)并使用相關(guān)系數(shù)表征結(jié)構(gòu)面粗糙度,對分析巖體穩(wěn)定性具有重要的工程意義。

巖體結(jié)構(gòu)面數(shù)據(jù)獲取方法主要分為接觸式采集和非接觸式采集兩類[6]。接觸式采集包括單排針狀輪廓尺[7]、單針自動式輪廓儀等[8-9]。接觸式測量裝置的精度受到人為及探針直徑等因素影響,當(dāng)測量對象為較軟巖體結(jié)構(gòu)面時測量誤差較大且只能測量結(jié)構(gòu)面二維剖面信息,不能完整反映結(jié)構(gòu)面真實信息[10]。非接觸式采集包括ATS照相量測系統(tǒng)[11]、三維激光掃描法[12-13]、圖像攝影法[14-15]等。相比于接觸式測量,非接觸式采集測量速度快,精度受人為和測量設(shè)備影響較小,但在采集過程中存在選址困難、采集范圍小、攝影掃描盲區(qū)大等缺點[16]。

文獻(xiàn)[17]提出巖體結(jié)構(gòu)面粗糙程度可用JRC表示后,結(jié)構(gòu)面粗糙度評價方法便成為工程地質(zhì)領(lǐng)域熱門研究課題之一。目前,結(jié)構(gòu)面粗糙度評價方法可分為二維評價方法和三維評價方法,常見的二維粗糙度評價方法有:起伏角表征法、Z2法、直邊圖解法等[18-20],然而此類粗糙度評價方法只適用于計算結(jié)構(gòu)面二維剖面線或出露線狀結(jié)構(gòu)面,所得結(jié)果與結(jié)構(gòu)面真實粗糙度相差較大,存在片面性。因此,學(xué)者們推進(jìn)結(jié)構(gòu)面粗糙度評價方法由二維向三維轉(zhuǎn)變,使結(jié)構(gòu)面粗糙度表征更接近于真實值。目前,常見的三維評價方法有Z2s表征法、RS表征法、光照百分比法(BAP)法、SRv表征法及分形維數(shù)表征法等[21-23]。上述表征方法雖可反映結(jié)構(gòu)面的真實粗糙程度,但大多數(shù)三維表征法均采用三角單元作為計算基礎(chǔ),在求算過程中,不同的三角剖分方式所得結(jié)果存在差異。再者結(jié)構(gòu)面室內(nèi)重復(fù)力學(xué)試驗技術(shù)尚不成熟[24-25],三維粗糙度表征系數(shù)如何與JRC建立聯(lián)系還亟待解決。

巖體結(jié)構(gòu)面粗糙度評價不僅局限于評價方法的研究,不同采樣尺寸、采樣間距所得到的結(jié)構(gòu)面粗糙度結(jié)果亦存在差異。文獻(xiàn)[26]開展研究得出結(jié)構(gòu)面粗糙度隨著結(jié)構(gòu)面尺寸的增大而增大,并將此現(xiàn)象稱為正尺寸效應(yīng);文獻(xiàn)[27]通過改進(jìn)后Grasselli法得出隨著結(jié)構(gòu)面尺寸和采樣間距的增大,結(jié)構(gòu)面粗糙度逐漸趨于穩(wěn)定的結(jié)論,認(rèn)為結(jié)構(gòu)面粗糙度存在尺寸效應(yīng)和間距效應(yīng);文獻(xiàn)[28]使用Z2s法研究認(rèn)為隨著采樣間距增大結(jié)構(gòu)面粗糙度系數(shù)逐漸減小。除此之外,相關(guān)學(xué)者還提出結(jié)構(gòu)面粗糙度正尺寸與負(fù)尺寸聯(lián)合尺寸效應(yīng)、無尺寸效應(yīng)等。以上研究工作為結(jié)構(gòu)面尺寸效應(yīng)與間距效應(yīng)研究進(jìn)行了有益的探索,但尚未得出定論。

鑒于此,本文對EI-Soudani提出的RS表征法進(jìn)行改進(jìn),更為準(zhǔn)確地表征了結(jié)構(gòu)面真實形態(tài)信息。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合無人機(jī)多角度貼近攝影測量技術(shù),以察達(dá)地區(qū)高陡巖質(zhì)斜坡結(jié)構(gòu)面為研究對象求解表征結(jié)構(gòu)面粗糙度的RS表征值,并深入探討不同三角剖分方式對RS表征值的影響以及結(jié)構(gòu)面粗糙度尺寸效應(yīng)及間距效應(yīng)規(guī)律。

1 研究區(qū)概況

本文以藏東南某鐵路察達(dá)工點左岸高陡巖質(zhì)斜坡結(jié)構(gòu)面為例,開展結(jié)構(gòu)面粗糙度尺寸效應(yīng)、間距效應(yīng)的研究。研究區(qū)位于西藏自治區(qū)昌都市洛隆縣南部臘久鄉(xiāng)八美村,山脈呈北西-南東走向,全區(qū)被念青唐古拉山、伯舒拉嶺及他念他翁山等山脈所分隔。研究區(qū)構(gòu)造區(qū)屬于碩般多斷裂帶,新構(gòu)造運動主要表現(xiàn)為地殼的垂直抬升。區(qū)內(nèi)坡度較陡,坡體節(jié)理裂隙發(fā)育(圖1(a)),在斜坡坡腳附近可見大量崩塌滾落塊石,塊石直徑可達(dá)數(shù)米(圖1(b))。研究區(qū)整體上屬于高山峽谷地貌,區(qū)內(nèi)地勢總體呈南高北低,海拔高度為2 312～6 427 m,地形起伏大,地勢陡峭,切割較深,呈現(xiàn)出“V”形谷(圖1(c))。區(qū)內(nèi)巖性主要為花崗巖,屬于粗?；◢弾r,且具片麻理,受斷裂活動影響,巖體結(jié)構(gòu)破碎,風(fēng)化程度高。區(qū)域內(nèi)地下水主要賦存類型為第四系孔隙水。區(qū)內(nèi)植被不發(fā)育。

研究區(qū)坡面傾向約257°,坡角約55°,斜坡巖體節(jié)理裂隙發(fā)育。其中一條規(guī)模較大沖溝切割了左岸巖體,揭示該處應(yīng)該存在一條規(guī)模巨大裂隙,影響著應(yīng)力分布規(guī)律。區(qū)內(nèi)存在3組結(jié)構(gòu)面發(fā)育,按走向分類,NW向結(jié)構(gòu)面最為發(fā)育,是控制斜坡穩(wěn)定性的極不利長大結(jié)構(gòu)面。斜坡上方處存在孤石及松弛巖塊,孤石直徑最大可達(dá)數(shù)米,由于強烈風(fēng)化并產(chǎn)生卸荷松弛巖體所形成,其余則是上部崩解掉落的巖塊區(qū)內(nèi)。

2 數(shù)據(jù)采集與處理

2.1 高精度三維模型構(gòu)建

斜坡三維模型精度直接影響結(jié)構(gòu)面粗糙度系數(shù)計算的精準(zhǔn)性。因此本文提出基于無人機(jī)多角度貼近攝影測量技術(shù)構(gòu)建高陡巖質(zhì)斜坡高精度三維點云模型并獲取結(jié)構(gòu)面點云信息。此方法具有分辨率高,拍攝范圍廣等優(yōu)點。利用無人機(jī)獲取高精度高陡巖質(zhì)斜坡三維點云模型,主要分為以下4步:1)場地勘測。根據(jù)現(xiàn)場地形條件,選擇無人機(jī)起降的位置,應(yīng)盡可能平坦開闊。此外,須對斜坡大致走向進(jìn)行判斷并估計拍攝范圍,為后續(xù)無人機(jī)航線設(shè)計提供重要參考。2)低分辨率三維地形采集。此步驟采用無人機(jī)傾斜攝影和地形跟隨飛行技術(shù)。在地面控制系統(tǒng)輸入無人機(jī)拍攝范圍,設(shè)置飛行模式為地形跟隨模式,輸入數(shù)字高程數(shù)據(jù)(DEM),確定方位角,設(shè)置無人機(jī)飛行速度與圖像重疊,無人機(jī)航向重疊率為80%,旁向重疊率為60%。完成以上操作后便可進(jìn)行無人機(jī)傾斜攝影,并進(jìn)行3D建模。3)多角度航線設(shè)計。根據(jù)研究區(qū)地形特征擬合出飛行平面,并結(jié)合現(xiàn)場調(diào)查所得結(jié)構(gòu)面發(fā)育分組情況在飛行平面上規(guī)劃無人機(jī)多角度拍攝航線,最后基于步驟2對建立的低分辨率三維模型進(jìn)行檢查并設(shè)計拍攝角度,為消除拍攝過程中的盲區(qū)需采用多角度進(jìn)行拍攝。4)全景高分辨率圖像采集。將上一步設(shè)計的多角度路線輸入無人機(jī)當(dāng)中,本研究采用大疆M300-RTK無人機(jī)進(jìn)行作業(yè),無人機(jī)質(zhì)量為6.3 kg,最大飛行時間為55 min、最大可承受風(fēng)速為15 m/s,RTK垂直精準(zhǔn)度為1.5 cm+1×10-6×距基站基線距離(m),水平精準(zhǔn)度為1 cm+1×10-6×距基站基線距離(m),如圖2(a)所示。無人機(jī)所搭載禪思P1相機(jī)如圖2(b)所示,質(zhì)量約800 g、相機(jī)尺寸為198 mm×166 mm×129 mm、相機(jī)4 500萬像素全畫幅傳感器面積為35.9 mm×24 mm、鏡頭焦距為35 mm、工作溫度為-20～50 ℃。在進(jìn)行無人機(jī)多角度貼近攝影之前,首先對相機(jī)進(jìn)行檢校,得到相機(jī)當(dāng)前標(biāo)定參數(shù)文件。在無人機(jī)攝影過程中,該參數(shù)會被自動寫入,以此消除畸變對影像的影響。遙控?zé)o人機(jī)進(jìn)入目標(biāo)區(qū)域后,無人機(jī)自動執(zhí)行所規(guī)劃多角度拍攝航線,當(dāng)無人機(jī)作業(yè)中遇到地形復(fù)雜坡面凹凸不平且存在視角盲區(qū)的區(qū)域,需操縱無人機(jī)進(jìn)行多角度拍攝,如圖3(a)所示。前視避障距離需設(shè)置為無人機(jī)拍攝距離之內(nèi),最后拍攝距離設(shè)置為<80 m,從而得到毫米級坡面影像。上述操作完成后便可將影像數(shù)據(jù)導(dǎo)入Context Capture軟件中,對影像進(jìn)行校正,進(jìn)一步消除影像畸變,再經(jīng)過圖像特征匹配提取-空中三角測量-三維模型生成等步驟即可得到斜坡高精度三維實景模型,如圖4所示。

2.2 結(jié)構(gòu)面點云數(shù)據(jù)處理

由于通過上述步驟建立的是高精度研究區(qū)三維點云模型,還需人工識別面狀結(jié)構(gòu)面并進(jìn)行結(jié)構(gòu)面裁剪,提取毫米級結(jié)構(gòu)面點云信息。其具體步驟:1)在Context Capture軟件空間概要模塊中,人為圈定研究區(qū)范圍,選取坐標(biāo)系為WGS84,生成該區(qū)域三維網(wǎng)絡(luò)。在此基礎(chǔ)上,設(shè)置輸出點云密度為3 mm,坐標(biāo)系與上一步保持一致,獲取該區(qū)域帶有圖像色彩數(shù)據(jù)(RGB)信息的Las格式點云文件。2)將獲取的點云文件導(dǎo)入Polyworks軟件中人為識別并裁剪出面狀結(jié)構(gòu)面,提取結(jié)構(gòu)面的形態(tài)信息。以結(jié)構(gòu)面中心為原點建立三維坐標(biāo)軸并將結(jié)構(gòu)面二次裁剪為正方形,使點云數(shù)據(jù)規(guī)范化,如圖5(b)所示,設(shè)置輸出點云文件為TXT格式,以方便后期計算。3)將獲取的不規(guī)則點云文件導(dǎo)入MATLAB軟件中,使用Griddata函數(shù)對點云進(jìn)行插值處理,求取點云規(guī)則化后(x,y)坐標(biāo)所對應(yīng)的結(jié)構(gòu)面高程z,點云間距設(shè)置為Δx=Δy,利用Delaunay三角化原理對結(jié)構(gòu)面進(jìn)行三角剖分,實現(xiàn)結(jié)構(gòu)面點云網(wǎng)格化,如圖5(c)所示。

3 RS表征法簡介與改進(jìn)

3.1 RS表征法

RS表征法是EI-Soudani于1978年提出的采用RS表征值以表示物體面粗糙度的方法,彌補了傳統(tǒng)方法用節(jié)理剖面線來表示整個結(jié)構(gòu)面粗糙度等缺點,考慮了結(jié)構(gòu)面的真實形態(tài)。其原理是將結(jié)構(gòu)面視為由很多三角微元組成,所有三角微元面積總和表示結(jié)構(gòu)面表面的實際面積,RS表征值即為結(jié)構(gòu)面表面積與結(jié)構(gòu)面的垂直投影面積之比,以此表示結(jié)構(gòu)面的粗糙程度,RS表征值可表示為

RS=At/An

(1)

(2)

式中:At為結(jié)構(gòu)面表面實際面積,An為結(jié)構(gòu)面投影面積,Ai為結(jié)構(gòu)面單元的實際面積,如圖6所示。

圖6 RS表征法示意

3.2 RS表征法改進(jìn)

使用原方法進(jìn)行求解RS表征值時存在以下問題:當(dāng)結(jié)構(gòu)面產(chǎn)狀不一致時,其結(jié)構(gòu)面表面積可能存在差異,但卻存在相同垂直投影面積,如圖7所示,從而使得同一個垂直投影面積存在無數(shù)個不同產(chǎn)狀結(jié)構(gòu)面與之對應(yīng),導(dǎo)致所求RS表征值存在誤差。

圖7 不同結(jié)構(gòu)面具有相同垂直投影面積

因此本文對原有方法進(jìn)行改進(jìn),通過最小二乘法對結(jié)構(gòu)面點云進(jìn)行擬合得到唯一擬合平面,使用擬合后平面面積代替結(jié)構(gòu)面垂直投影面積,如圖8所示。

圖8 結(jié)構(gòu)面點云的擬合平面

建立擬合平面方程表達(dá)式

Ax+By+Cz+D=0,C≠0

(3)

將其轉(zhuǎn)換為如下形式

(4)

z=a0x+a1y+a2

(5)

構(gòu)建最小二乘誤差函數(shù):

(6)

式中:(xi,yi,zi)為輸入的三維點云坐標(biāo),i>3且不共線,當(dāng)誤差函數(shù)最小時,得到擬合平面。

視a,b,c為自變量,分別對方程(6)求導(dǎo),可得

(7)

移項,整理可得

(8)

為方便求解,用矩陣形式表示上述方程組并轉(zhuǎn)換形式得到a,b,c表達(dá)式為

(9)

將點云數(shù)據(jù)代入上式,即可求得a,b,c的值,得到擬合平面。

將(x1,y1),(xmax,y1),(x1,ymax),代入擬合平面方程中求出所對應(yīng)的z1,z2,z3,利用公式

(10)

求得唯一擬合平面面積S,用此擬合平面面積代替其垂直投影面積。通過計算尺寸均為2 m的結(jié)構(gòu)面RS表征值,采用垂直投影面積時得到RS表征值為1.010,采用最小二乘法擬合平面時得到RS表征值為1.074,兩種情況所得結(jié)果相差較大。因此,通過此方法使得結(jié)構(gòu)面與底面面積一一對應(yīng),解決了RS表征法在求解結(jié)構(gòu)面粗糙度時的不確定性。

4 粗糙度定量分析

4.1 三角剖分對RS表征值的影響

在多個三角微元相互疊加求解結(jié)構(gòu)面實際面積過程中,相鄰4點存在兩種三角剖分方式,如圖9所示。不同剖分方式是否會對RS表征值產(chǎn)生影響,原方法沒給有給出合理解釋。鑒于此,本文分別在不同結(jié)構(gòu)面尺寸、不同采樣間距下對兩種剖分方式的RS表征值進(jìn)行計算,以探究剖分方式對RS表征值的影響。

圖9 不同的三角剖分方式

本文選取的結(jié)構(gòu)面為5 m×5 m,研究不同采樣間距下不同剖分方式對RS表征值的影響,結(jié)果見表1。結(jié)果顯示:兩種剖分方式得到的RS表征值差值隨著采樣間距增大呈減小趨勢,且差值都在小數(shù)點后四位,最大差值率為0.61%,當(dāng)采樣間距等于0.01 m時,RS表征值差值<0.000 5,且最大差值率最小。因此在不同采樣間距下剖分方式對RS表征值影響較小,僅當(dāng)采樣間距極小時會有所差異,其他情況下可以忽略兩種剖分方式不同所引起的誤差。

鑒于上述結(jié)論,本文將采樣間距設(shè)置為0.01 m,結(jié)構(gòu)面選取為2 m×2 m、2.5 m×2.5 m、3 m×3 m、3.5 m×3.5 m、4 m×4 m、5 m×5 m、5.5 m×5.5 m,研究在不同結(jié)構(gòu)面尺寸下不同剖分方式對RS表征值的影響,結(jié)果見表2。結(jié)果顯示:兩種不同剖分方式所得RS表征值最大差值率均<1%。其中最大差值率為0.78%,最小值為0.17%。因此在不同結(jié)構(gòu)面尺寸下剖分方式不會對RS表征值產(chǎn)生較大影響。

4.2 粗糙度尺寸效應(yīng)

在探究結(jié)構(gòu)面尺寸效應(yīng)過程中,采用控制變量法,控制參數(shù)單一變化其他參數(shù)保持不變。結(jié)構(gòu)面初始結(jié)構(gòu)面尺寸設(shè)置為0.1 m×0.1 m,以固定步長0.1 m,正方形形心為中心向兩邊同時增加到最大采樣尺寸,如圖10所示,采樣間距設(shè)置為0.01 m,其他參數(shù)保持不變,求取RS表征值。

圖10 結(jié)構(gòu)面采樣尺寸范圍劃分圖

為判別有效采樣尺寸閾值,規(guī)定當(dāng)在某一區(qū)間內(nèi),第i+1個表征值與第i個表征值差值<0.000 5時,便認(rèn)定其存在有效采樣區(qū)間。為直觀判別有效采樣區(qū)間,對上述閾值進(jìn)行換算可得

Arc[(RSi+1-RSi)/D]<3.5°

(11)

式中:RSi表示某一尺寸結(jié)構(gòu)面第i個RS表征值,RSi+1表示某一尺寸結(jié)構(gòu)面第i+1個RS表征值,D表示采樣步長。

如圖11所示,對27條結(jié)構(gòu)面的RS表征值研究發(fā)現(xiàn),其粗糙度均存在尺寸效應(yīng):RS表征值隨著結(jié)構(gòu)面尺寸的變化而變化,最終趨于穩(wěn)定。但變化規(guī)律與有效采樣尺寸及其所對應(yīng)的RS表征值存在差異,這是由于同一區(qū)域結(jié)構(gòu)面的形成條件與類型不同所導(dǎo)致,拉張破壞形成的結(jié)構(gòu)面表面相比于剪切破壞所形成結(jié)構(gòu)面的表面更為粗糙,使得有效采樣尺寸所對應(yīng)的RS表征值較大。一些結(jié)構(gòu)面(J6、J7、J14)整體上粗糙程度較為平均,起伏程度變化較緩,使得RS表征值相對穩(wěn)定。而另一些結(jié)構(gòu)面(J20、J23、J25)中心部分起伏度較陡,隨著結(jié)構(gòu)面尺寸的增大,起伏度逐漸變緩,導(dǎo)致RS表征值先增大后減小最后趨于穩(wěn)定。還有與之起伏程度變化情況相反的結(jié)構(gòu)面(J2、J3、J16),中心部分起伏度較緩,隨著尺寸增大,起伏度逐漸變陡,致使RS表征值先增大最后趨于穩(wěn)定。

圖11 巖體結(jié)構(gòu)面粗糙度評價結(jié)果隨采樣尺寸變化情況

在其中J2、J17等幾個結(jié)構(gòu)面中出現(xiàn)了一個結(jié)構(gòu)面存在多個有效采樣尺寸的現(xiàn)象,本文定義:同一個結(jié)構(gòu)面中,把前幾個出現(xiàn)的有效采樣尺寸稱為“假有效采樣尺寸”,最后出現(xiàn)的有效采樣尺寸稱為“真有效采樣尺寸”,以此來判別“真假有效采樣尺寸”。出現(xiàn)此類現(xiàn)象的原因是:當(dāng)采樣尺寸較小時,任一結(jié)構(gòu)面都可以找到起伏度變化相對平緩的區(qū)域;隨著采樣尺寸增大,會納入一些凸起不平起伏較大的單元,導(dǎo)致RS表征值增大,隨著采樣尺寸的繼續(xù)增大,當(dāng)納入凸起單元信息變化不大時,RS表征值重新趨于穩(wěn)定,達(dá)到新的有效采樣尺寸。此類現(xiàn)象多出現(xiàn)于大尺寸結(jié)構(gòu)面中,在計算過程中要避免“假有效采樣尺寸”的出現(xiàn)。

4.3 粗糙度間距效應(yīng)

為研究結(jié)構(gòu)面粗糙度的間距效應(yīng),保持采樣尺寸,采樣方向不變,只改變結(jié)構(gòu)面采樣間距。選取尺寸效應(yīng)明顯的7個典型結(jié)構(gòu)面進(jìn)行研究,如結(jié)構(gòu)面J8、J10等。對結(jié)構(gòu)面點云進(jìn)行處理得到0.001 m的等間距點云數(shù)據(jù)并將采樣間距設(shè)置如下:先從0.001 m以步長0.001 m增大到0.05 m,再從0.05 m以步長0.01 m增大到0.1 m,共設(shè)置55個采樣間距。由于樣本數(shù)較多,僅展示采樣間距為0.03 m、0.05 m、0.1 m、0.2 m時的結(jié)構(gòu)面三維網(wǎng)格模型,如圖12所示。

圖12 不同采樣間距下巖體結(jié)構(gòu)面表面形態(tài)變化情況

使用改進(jìn)后的RS表征法研究結(jié)構(gòu)面粗糙度的間距效應(yīng),結(jié)果如圖13所示。所有結(jié)構(gòu)面RS表征值對采樣間距十分敏感且變化趨勢相近,當(dāng)采樣間距為0.001～0.002 m時,曲線斜率較小,RS表征值變化趨勢較緩;當(dāng)采樣間距在0.002～0.02 m之間時,曲線變化十分明顯,呈指數(shù)形式減小,RS表征值變化幅度在小數(shù)點后兩位;當(dāng)采樣間距>0.02 m時,曲線斜率發(fā)生明顯變化,變化趨勢重新趨于平緩且RS表征值趨近于1,變化幅度在小數(shù)點后四位。結(jié)合不同采樣間距下的結(jié)構(gòu)面三維網(wǎng)格模型可以看出,當(dāng)結(jié)構(gòu)面采樣間距越小時,點云分割精度更高,結(jié)構(gòu)面形態(tài)越接近真實狀況,更多細(xì)節(jié)被展示出來,結(jié)構(gòu)面粗糙度越接近真實值。因此可以得出:當(dāng)采樣間距≤0.002 m時,RS表征值更能反映結(jié)構(gòu)面真實粗糙程度;當(dāng)采樣間距>0.002 m時,RS表征值與結(jié)構(gòu)面真實粗糙程度相差較大,不符合實際。確定采樣間距為0.02 m為本文所研究的各尺寸結(jié)構(gòu)面一階大起伏、二階小凸起的臨界網(wǎng)格尺寸(采樣間距),且該網(wǎng)格尺寸存在普適性。通過改進(jìn)后的RS表征法對粗糙度間距效應(yīng)進(jìn)行分析,所得結(jié)果與實際觀察結(jié)果相符,得出最符合結(jié)構(gòu)面真實粗糙度的采樣間距區(qū)間。此方法對采樣間距敏感,因此較適用于求解高密度結(jié)構(gòu)面點云數(shù)據(jù)下的結(jié)構(gòu)面粗糙度表征值。

圖13 巖體結(jié)構(gòu)面粗糙度評價結(jié)果隨采樣間距變化情況

5 結(jié) 論

1)提出了一種無人機(jī)多角度貼近攝影測量技術(shù),快速構(gòu)建研究區(qū)高精度三維模型,從而獲取毫米級結(jié)構(gòu)面三維點云數(shù)據(jù),解決了傳統(tǒng)測量方法所建模型精度低等問題,為結(jié)構(gòu)面粗糙度定量分析提供數(shù)據(jù)支撐。

2)提出了采用點云擬合平面代替垂直投影面積對RS表征法改進(jìn)的新方法,并探究了不同三角剖分方式對RS表征值的影響。結(jié)果表明,改進(jìn)RS表征法具有較高的準(zhǔn)確性,同一采樣尺寸與間距下,兩種三角剖分方式對RS表征值的影響極小,可任選一種剖分方式求算RS表征值。

3)采用改進(jìn)后RS表征法定量化研究巖體結(jié)構(gòu)面粗糙度的尺寸效應(yīng)與間距效應(yīng)。所選取的27個結(jié)構(gòu)面都表現(xiàn)出明顯的尺寸效應(yīng),存在有效采樣尺寸,部分結(jié)構(gòu)面存在“假有效采樣尺寸”與“真有效采樣尺寸”,并提出“真有效采樣尺寸”的確定方法。在進(jìn)行間距效應(yīng)研究時,改進(jìn)后RS表征法對采樣間距敏感,間距效應(yīng)表現(xiàn)明顯,得出采樣間距≤0.002 m時,RS表征值更能反映結(jié)構(gòu)面真實粗糙程度。此外,本文所研究結(jié)構(gòu)面的一階大起伏、二階小凸起臨界網(wǎng)格尺寸為0.02 m,且此網(wǎng)格尺寸存在普適性。