Цифровая модель обнажения
Цифровое 3D-изображение поверхности обнажения
Пример цифровой модели обнажения горных пород, каньон Вудсайд, штат Юта, США.
Рисунок 1. Пример цифровой модели обнажения, каньон Вудсайд, штат Юта, США. Вверху: обзор DOM в виде цветного облака точек (A) и текстурированной модели (B). Область, отмеченная красным, в увеличенном виде показана на C и D. Внизу: цветное облако точек (C) и текстурированная модель (D), видимые с более близкого расстояния.

Цифровая модель обнажения ( DOM ), также называемая виртуальной моделью обнажения , представляет собой цифровое трехмерное представление поверхности обнажения , в основном в виде текстурированной полигональной сетки .

DOM позволяют интерпретировать и воспроизводимо измерять [1] различные геологические характеристики, например, ориентацию геологических поверхностей, ширину и толщину слоев. Количество идентифицируемых и измеримых геологических характеристик в значительной степени зависит от разрешения и точности модели обнажения. [2]

Использование методов дистанционного зондирования позволяет этим 3D-моделям охватывать труднодоступные области, например, скальные стены высотой в несколько метров. Тот факт, что геологическую интерпретацию можно выполнять на экране, даже в недоступных областях, где использование обычных методов полевых работ может быть небезопасным, и большой объем данных, которые можно собрать за относительно короткое время, являются ключевыми преимуществами использования DOM. [3] Геопривязка цифровых моделей обнажений позволяет интегрировать их с другими пространственными данными, например, результатами цифрового геологического картирования или ГИС .

В качестве альтернативы фотореалистичным текстурированным моделям цифровые 3D-модели обнажений могут быть представлены облаком точек, окрашенным спектральными (RGB) данными соответствующих изображений. Такое представление модели поверхности точно описывает топографию обнажения, но из-за своей дискретной природы его часто трудно интерпретировать (см. Рисунок 1). Текстурирование цифровых полигональных моделей обнажений с изображениями улучшает модели с непрерывными данными высокого разрешения и, следовательно, облегчает геологическую интерпретацию. [2]

Методы создания

Создание текстурированных DOM можно разделить на три основных этапа:

Для достижения требуемого разрешения и точности модели данные в основном собираются с земли [2] (наземные) или с вертолетной платформы ( мобильное картографирование ). [4] Воздушные и спутниковые данные также могут быть интегрированы, но в основном в качестве дополнительных наборов данных для областей обнажения пород, где отсутствуют данные с близкого расстояния. [5]

Цифровая модель поверхности обнажения

Создание цифровой модели поверхности обнажения состоит из следующих этапов:

  1. Сбор данных
Цифровые данные, необходимые для создания модели поверхности обнажения, могут быть получены, как в случае цифровых моделей рельефа , с помощью лазерного сканирования или реконструированы из нескольких изображений, полученных с нескольких точек обзора с использованием методов структуры движения или стереозрения . [6] [7] Неполный список программных пакетов, позволяющих выполнять моделирование на основе изображений, можно найти здесь .
Модели, созданные с помощью вышеупомянутых методов, могут давать сопоставимый масштаб и уровень детализации. [6] Независимо от применяемого метода, первичные полученные данные схожи: трехмерные (X, Y, Z) координаты большого количества точек в форме облака точек , описывающие поверхность обнажения.
2. Объединение облаков точек и географической привязки
Облака точек, полученные с разных точек зрения, необходимо объединить и зарегистрировать в одной системе координат (вместе с изображениями). В процессе регистрации вычисляется 3D-преобразование между общими частями двух облаков точек. Параметры 3D-преобразования можно найти на основе соответствующих точек в двух облаках точек, сопоставления поверхностей и, в случае мобильного картографирования, поддерживаемого GNSS и INS , с помощью метода прямой ориентации датчика [8]
В процессе геопривязки облака точек вычисляется 3D-преобразование между локальной системой координат проекта и геодезической системой координат . Для выполнения этого действия требуются минимум три точки, которые могут быть расположены в облаке точек и их координаты в геодезической системе известны (измерены с использованием методов геодезии или GNSS ).
3. Очистка и прореживание облака точек
Независимо от методологии получения данных, полученное облако точек обычно фильтруется и очищается от нежелательных объектов, например, растительности. Уменьшение общей плотности облака точек может потребоваться в зависимости от сложности поверхности обнажения и размера набора данных.
4. 3D-триангуляция и оптимизация сетки треугольников
Для того чтобы обеспечить возможность текстурирования модели, отредактированное облако точек преобразуется в триангулированную нерегулярную сеть ( сетку треугольников ). Правильная триангуляция трехмерных данных является нетривиальной задачей из-за потенциальных теней сканирования, растительности, резких изменений рельефа и случайных ошибок. Поэтому для улучшения равноугольности, решения топологических проблем или переориентации инвертированных нормалей поверхности часто требуется дополнительное редактирование и оптимизация сетки.

Цифровые изображения

  1. Регистрация изображения
Создание текстурированных 3D-моделей требует определения взаимосвязи между всеми вершинами треугольной сетки и соответствующими точками изображения. Условие коллинеарности может быть использовано для нахождения этой взаимосвязи, но необходимо знать внутренние и внешние параметры ориентации изображения.
Внутренние (внутренние) параметры ориентации камеры определяются в процессе калибровки камеры .
При использовании лазерного сканирования во время сбора данных камера в большинстве случаев жестко связана со сканером и ее ориентация относительно сканера точно измеряется. В таких случаях внешние (внешние) параметры ориентации могут быть легко получены для всех изображений с помощью 3D-преобразования. В противном случае возможно установить внешние параметры ориентации камеры на основе известных координат минимум трех точек на 3D-модели поверхности обнажения и изображения.
В случае трехмерной модели поверхности обнажения, полученной в результате фотомоделирования, внутренние и внешние параметры ориентации изображения могут быть рассчитаны с помощью программного обеспечения для моделирования.
2. Предварительный выбор изображения и цветовой баланс
В зависимости от применяемого подхода к рендерингу (см. следующий раздел ) может потребоваться предварительный выбор изображений, наиболее подходящих для наложения текстур.
Если изображения, используемые в процессе окончательного текстурирования, были получены при разных условиях освещения и цвета соответствующих элементов, видимых на разных изображениях, существенно различаются, может потребоваться корректировка цвета изображения.

Наложение текстур

Существуют различные алгоритмы отображения текстур , например: текстурирование одного изображения, [9] смешивание цветов текстур [10] или текстурирование, зависящее от вида. [11] Часто используется подход с текстурированием одного изображения [3] [12] из-за его простоты и эффективности.

Визуализация

Визуализация больших текстурированных 3D-моделей все еще несколько проблематична и сильно зависит от оборудования. 3D-природа DOM (множественные значения для каждой позиции X, Y) приводит к форме данных, которая не подходит для ввода в большинство географических информационных систем. Однако существует несколько готовых программных пакетов визуализации, которые также позволяют проводить геологическую интерпретацию и измерения:

  • Геологическая студия виртуальной реальности от VRGeoscience Limited
  • Stratabox от Imaged Reality
  • Известь от Virtual Outcrop Group
  • Sirovision от CAE Mining
  • RiSCAN PRO от Riegl
  • ShapeMetrix3D от 3G Software & Measurement; также позволяет извлекать модель поверхности из нескольких изображений
  • 3DM Analyst от Adamtech; также позволяет извлекать модель поверхности из нескольких изображений
  • SketchUp от Google; Не предназначен для обработки больших моделей с большим количеством текстурных материалов.
  • Обработка облаков точек и сеток CloudCompare с открытым исходным кодом.

Цифровые модели обнажений против фотопанелей

Фотопанель представляет собой мозаику из нескольких изображений, обычно используемых в геологии для документирования обнажений и ссылок на геометрические свойства объектов. Масштаб таких фотопанелей приблизительно устанавливается для оценки размера различных геологических объектов. Однако эти измерения обычно содержат ошибки, связанные с искажениями, возникающими при преобразовании 3D-выступов в плоскость 2D-изображения, и с неточностью процесса ручного сшивания изображений . [ необходима цитата ]

Благодаря своей трехмерной природе цифровые модели обнажений обеспечивают правильные и точные измерения характеристик, перечисленных в следующем разделе .

Данные, извлекаемые из цифровых моделей обнажений

Пример цифровой модели обнажения породы с геологической интерпретацией недалеко от Грин-Ривер, штат Юта, США.
Рисунок 2. Пример геологической интерпретации цифровой модели обнажения около Грин-Ривер, штат Юта, США. Размеры показанной части обнажения: высота ~350 м, длина ~1,1 км.
  • Трехмерные линии, представляющие [2], например:
    • клиноформные контакты
    • русловые тела и осадочные структуры
    • фации контакты
    • переломы
    • вина
    • разграничение заполняемых объектов
    • стратиграфические горизонты
    • местные осадочные особенности, например, приливные пучки
  • Углы простирания и падения
  • толщина и ширина осадочных комплексов
  • состав материала
  • наблюдение за изменением различных факторов с течением времени

Дополнительные данные

Анализ цифровых моделей обнажений может быть улучшен с помощью широкого спектра геопривязанных цифровых данных, например:

Использование данных без географической привязки с DOM возможно, но требует больше работы по позиционированию вспомогательных данных относительно DOM.

Приложения

  • Использование DOM для характеристики аналогов обнажений (т.е. геологических формаций, аналогичных подземным формациям, содержащим такие ресурсы, как углеводороды) в районах с ограниченной доступностью или в районах, где стоимость получения данных слишком высока
  • Геологическое моделирование
    • более глубокое понимание геологических процессов
    • улучшение модели резервуара с помощью измерений высокого разрешения [15]
    • улучшить понимание подземных горных образований
    • Входные данные для геологического моделирования, полученные непосредственно из DOM
  • Повышение нефтеотдачи
  • Цели обучения: DOM-модели, доступные до начала экскурсии, позволяют студентам ознакомиться с местом и дают возможность проверить некоторые из обсуждаемых тезисов впоследствии. [1]

Смотрите также

Ссылки

  1. ^ ab JA Bellian, C. Kerans и DC Jennette, 2005. Цифровые модели обнажений: применение технологии наземного сканирования лидаром в стратиграфическом моделировании, Журнал седиментологических исследований, т. 75, выпуск 2, стр. 166-176
  2. ^ abcd Бакли, С.; Хауэлл, Дж.; Энге, Х.; Курц, Т. (2008). «Наземное лазерное сканирование в геологии: сбор данных, обработка и вопросы точности». Журнал Геологического общества . 165 (3): 625–638. doi :10.1144/0016-76492007-100. hdl : 1956/4302 . S2CID  129757527.
  3. ^ ab Buckley, S.; Enge, H.; Carlsson, C.; Howell, J. (2010). «Наземное лазерное сканирование для использования в виртуальной геологии обнажений». The Photogrammetric Record . 25 (131): 225–239. CiteSeerX 10.1.1.471.9674 . doi :10.1111/j.1477-9730.2010.00585.x. S2CID  140647568. 
  4. ^ S. Buckley, J. Vallet, A. Braathen, W. Wheeler, 2008. Наклонное лазерное сканирование с использованием вертолета для цифрового моделирования рельефа и визуализации геологических обнажений. IAPRS 37(B4), стр.493-498 pdf.
  5. ^ Бакли, С.; Шварц, Э.; Терлаки, В.; Хауэлл, Дж.; Арнотт, Р.У. (2010). «Объединение аэрофотограмметрии и наземного лидара для аналогового моделирования резервуаров». Photogrammetric Engineering & Remote Sensing . 76 (8): 953–963. doi :10.14358/pers.76.8.953. hdl : 11336/72973 .
  6. ^ ab Haneberg, WC (2008). «Использование цифровой фотограмметрии наземных данных с близкого расстояния для трехмерного моделирования склонов горных пород и картирования разрывов в Соединенных Штатах». Бюллетень инженерной геологии и окружающей среды . 67 (4): 457–469. doi :10.1007/s10064-008-0157-y. S2CID  110488345.
  7. ^ F. Tonon и JT Kottenstette, 2006. Лазерные и фотограмметрические методы для характеристики поверхности скал. Отчет о семинаре, проведенном 17–18 июня 2006 г. в Голдене, штат Колорадо. pdf.
  8. ^ M. Cramer, D. Stallmann, N. Haala, 2000. Прямая геопривязка с использованием GPS/инерциальной внешней ориентации для фотограмметрических приложений. IAPRS, 33 (часть B3), pdf
  9. ^ W. Niem и H. Broszio, 1995. Отображение текстуры с нескольких видов камер на 3D-модели объектов для компьютерной анимации. Труды Международного семинара по стереоскопической и трехмерной визуализации, Санторини, Греция.
  10. ^ P. Poulin, M. Ouimet, MC Frasson, 1998. Интерактивное моделирование с помощью фотограмметрии. Семинар Eurographics по рендерингу, Springer-Verlag, стр. 93-104.
  11. ^ PE Debevec, CJ Taylor, J. Malik, 1996. Моделирование и визуализация архитектуры по фотографиям. Труды 23-й ежегодной конференции по компьютерной графике и интерактивным технологиям, SIGGRAPH '96, Новый Орлеан, США.
  12. ^ Ригль, 2010. Руководство пользователя RiSCAN PRO. С.119-120.
  13. ^ C. Olariu, 2000. Исследование отложений фронта меловой дельты, интегрирующее данные обнажения, георадара и трехмерные фотореалистичные данные, песчаник Panther Tongue, Юта. Диссертация на соискание степени магистра наук, Техасский университет в Далласе pdf
  14. ^ Курц, Т.; Бакли, С.; Хауэлл, Дж.; Шнайдер, Д. (2011). «Интеграция панорамной гиперспектральной съемки с наземным лидаром». Photogrammetric Record . 26 (134): 212–228. doi :10.1111/j.1477-9730.2011.00632.x. S2CID  140655967.
  15. ^ Энге, HD; Бакли, SJ; Ротеватн, A.; Хауэлл, JA (2007). «От обнажения к имитационной модели резервуара: рабочий процесс и процедуры». Geosphere . 3 (6): 469–490. doi : 10.1130/ges00099.1 .
  • VR Geoscience Limited
  • Воображаемая реальность
  • Виртуальная геологическая группа обнажения
  • ООО «Геопространственные исследования».
  • Сын Блейз-Каньона, Бук-Клиффс, Юта, от BYU PRISM Group
Взято с "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Цифровая_модель_вырезания&oldid=1212772314"