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岩体中结构面的形态、尺寸、空间展布及组合特征是决定岩体力学性质及其工程性状的重要控制因素，同时也是决定工程岩体稳定性及其破坏模式的关键控制因素。传统的结构面测量方法由于测量手段的限制，无法对岩体结构几何特征进行准确测量与精细描述。近几年来兴起的三维激光扫描技术，作为测量领域内的研究热点，以其精确、快速、远距离、非接触测量等特点使岩体结构的快速、精确测量成为可能。然而，通过三维激光扫描技术所获得的点云数据存在数据量庞大、现有算法易受人工干预等缺点，严重影响了该技术在地质测量领域中的应用。因此，找到一种能够在海量的点云数据中快速提取出岩体结构面的数据并快速转化为结构面几何参数的方法，对于岩体结构的准确描述以及工程岩体的稳定性评判具有重大的工程价值与研究意义。本文主要研究内容及成果如下: (1)基于Meanshift聚类算法的全自动岩体结构面提取方法研究。针对岩体点云数据，在Delaunay法构建不规则三角网(TIN)的基础上，改进Meanshift聚类算法，并用该算法对三角网单元进行划分;随后通过对带宽进行多次取值和计算，得到不同参数条件下三角网单元的聚类分析结果，利用可视化的手段对结果进行对比、分析后得到合适的参数取值。 (2)基于深度图像的岩体结构面提取方法研究。首先基于深度图像获取岩体表面点云数据的高程，利用逐点差分法构建岩体的数字高程模型(DEM);再将DEM数据转化为栅格数据，借助于栅格数据的坡度坡向计算原理及结果直接提取出岩体的结构面。 (3)基于区域生长法的结构面识别方法研究。在结构面的分组结果上，再次进行三角网单元的形心坐标聚类，以确定区域生长法的种子点并提取出独立的岩体结构面;基于最小二乘原理对结构面进行拟合，并计算出了结构面的产状及间距。 运用本文所提出的点云数据分析算法及处理手段，能实现岩体结构面产状的全自动、高效测量，充分发挥三维激光扫描技术在地质工程测量领域其准确、快速、远距离获取对象表面数据的特性，相对传统测量方法及现有半自动测量方法具有巨大的优势。