[发明专利]基于图像识别的滑坡颗粒堆积特征识别方法

说明书

本发明公开了一种基于图像识别的滑坡颗粒堆积特征识别方法。本发明基于人工智能算法，对块石颗粒边界进行自动快速识别，并自动计算颗粒几何尺寸和运动方向特征。可以为滑坡堆积体稳定性分析、防治加固、渗流稳定性等提供科学参数。

技术领域

本发明涉及地质灾害识别技术领域，具体涉及一种基于图像识别的滑坡颗粒堆积特征识别方法。

背景技术

我国地质构造复杂，地震频发，西部山区地震和地质灾害给人们的生命财产造成了巨大损失，也严重威胁国家重大战略实施和生态文明建设，其中大型岩质滑坡灾害是最主要的一类地震地质灾害。强震山区斜坡岩体不但遭受严重的构造碎裂，同时被多期次的地震损伤，造成斜坡岩体较为破碎。滑坡过程中，高陡斜坡失稳块体加速下滑，运动过程碰撞碎裂效应，导致滑体进一步解体，远程堆积。快速识别西部山区滑坡，对该区地质灾害防治有重要意义。

岩质滑坡堆积颗粒几何和分布特征，蕴藏了滑坡启动、运动和堆积等大量信息，统计分析滑坡堆积块石颗粒特征，对了解滑坡滑前岩体破碎情况、滑坡运动过程动力解体程度、滑坡堆积体扩散角和休止角等有重要意义，同时可以为滑坡堆积体稳定性分析、防治加固、渗流稳定性等提供科学参数。

目前对于滑坡堆积颗粒的分析主要通过筛分法，但些法颗粒范围较小，通常适用小于2cm的角砾；现场窗口法，通过对1mx1m的窗口进行拍照，而后于室内识别颗粒，分析颗粒几何特征，多个窗口拼接来获得一定范围的岩块颗粒特征，但此方法分析面积较小，效率较低，不适用于西部山区大型、巨型滑坡。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于图像识别的滑坡颗粒堆积特征识别方法解决了滑坡颗粒堆积特征识别不准确的问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于图像识别的滑坡颗粒堆积特征识别方法，包括以下步骤：

S1、将滑坡堆积区的图像分成N*M个区块，并采用自适应Canny算法对每一个区块进行堆积体滑坡堆积颗粒边缘检测，得到堆积体颗粒；

S2、采用分水岭算法对堆积体颗粒边界进行初步识别；

S3、对初步分割后的每个堆积体颗粒进行判断是真颗粒还是空隙或孔洞，若面积是大于阈值T1，则该颗粒被确定为真颗粒，否则该颗粒被视为假颗粒，并将之忽略，遍历所有颗粒后进入步骤S4；

S4、根据集水盆区域的质心确定基点坐标，根据基点坐标确定边界点；

S5、确定边界点中的假边界点，并将假边界点的横坐标设置为0；

S6、根据边界点的横坐标值确定岩石碎裂颗粒的长轴方向和短轴方向，并根据长轴方向和短轴方向确定岩石碎裂颗粒的边界；

S7、根据岩石碎裂颗粒的边界确定假边界点的真实边界；

S8、根据岩石碎裂颗粒的边界和假边界点的真实边界计算岩石碎裂颗粒的真实面积和真实周长，获得颗粒数量与真实面积、周长的数量统计信息；

S9、根据颗粒基点坐标，获得基点坐标与真实面积、周长的空间分布信息；

S10、通过真实面积和真实周长计算颗粒圆度，根据颗粒圆度获得颗粒的空间分布信息，根据颗粒圆度建立N*M个区块的空间分布模型：

M(d)/M₀＝1-exp(-(d/d₀)^v)

上式中，d为颗粒长轴尺寸，M(d)为颗粒长轴尺寸小于d的颗粒总质量，M₀为所有颗粒的总质量，d₀为质量百分数达到50％的颗粒尺寸，v为颗粒圆度；

S11、根据颗粒的数量统计信息、空间分布信息和分布模型，获得滑坡堆积体颗粒的空间分布规律。