基于多源数据融合的艰险山区边坡三维建模方法及系统

1.一种基于多源数据融合的艰险山区边坡三维建模方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：利用无人机集群对山区边坡进行多角度采集，得到边坡多角度影像数据；对山区边坡进行地面激光扫描，得到边坡点云数据集；步骤S2：对山区边坡进行地震反射波探测，得到边坡地震反射数据；对山区边坡进行电磁层析探测，得到边坡电磁层析数据；对边坡地震反射数据与边坡电磁层析数据进行融合与反演，得到边坡内部结构数据；步骤S3：对边坡多角度影像数据与边坡点云数据集进行粗配准，得到初始影像-点云配准数据；对初始影像-点云配准数据进行张量场插值精配准，得到影像-点云配准数据；对影像-点云配准数据与边坡内部结构数据进行空间统一变换，得到边坡影像-点云统一数据；步骤S4：对边坡影像-点云统一数据进行改进分水岭分割，得到边坡单元划分数据；对边坡单元划分数据进行结构面识别，得到边坡结构面特征数据；对边坡结构面特征数据与边坡内部结构数据进行特征提取，得到边坡层次化特征数据；步骤S5：对边坡层次化特征数据进行分层，得到边坡分层数据；对边坡分层数据进行表层重建，得到边坡空间表层模型；基于边坡空间表层模型对山区边坡进行三维重建，得到完整边坡三维模型。 2.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的艰险山区边坡三维建模方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：对山区边坡进行侧面全景图采集，得到边坡侧面全景图，并根据边坡侧面全景图对无人机集群进行分区域任务规划，得到无人机飞行任务；步骤S12：基于无人机飞行任务对无人机集群进行航线分配，得到无人机航线规划数据；步骤S13：对山区边坡的侧面进行空中激光测距扫描，得到边坡坡度特征数据；步骤S14：根据边坡坡度特征数据对无人机航线规划数据进行高度分层，得到无人机分层采集数据；步骤S15：根据无人机分层采集数据利用无人机集群对山区边坡进行多角度采集，得到边坡多角度影像数据；步骤S16：根据边坡坡度特征数据对山区边坡进行激光雷达站点规划，得到激光扫描站点分布数据，并根据激光扫描站点分布数据对山区边坡进行多站点扫描，得到边坡点云数据集。 3.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的艰险山区边坡三维建模方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：对山区边坡进行地震波源布设，得到地震源布设数据；步骤S22：根据地震源布设数据对山区边坡进行接收器阵列布置，得到边坡接收器布设数据；步骤S23：根据边坡接收器布设数据对接收器阵列进行触发时序配置，得到接收器触发序列数据；步骤S24：根据接收器触发序列数据对山区边坡进行地震波激发，得到边坡地震波数据，并对边坡地震波数据进行初至波识别，得到边坡波至时数据；步骤S25：根据边坡波至时数据对边坡地震波数据进行走时反演，得到地震波速度结构数据，并对地震波速度结构数据进行波形反演，得到边坡地震反射数据；步骤S26：对山区边坡进行电磁层析探测，得到边坡电磁层析数据，并对边坡地震反射数据与边坡电磁层析数据进行融合与反演，得到边坡内部结构数据。 4.根据权利要求3所述的基于多源数据融合的艰险山区边坡三维建模方法，其特征在于，步骤S26包括以下步骤：步骤S261：对山区边坡进行电磁发射源布设，得到电磁源布设数据，并根据电磁源布设数据对山区边坡进行接收电极布设，得到电极布设数据；步骤S262：根据电极布设数据对电磁发射源进行激发波形配置，得到电磁激发波形数据；步骤S263：根据电磁激发波形数据对接收电极进行电磁场测量，得到边坡电磁场数据；步骤S264：对边坡电磁场数据进行反演重构，得到边坡电导率分布数据；步骤S265：根据边坡电导率分布数据对边坡电磁数据进行图像重建，得到边坡电磁层析数据；步骤S266：对边坡地震反射数据与边坡电磁层析数据进行融合与反演，得到边坡内部结构数据。 5.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的艰险山区边坡三维建模方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：步骤S31：对边坡多角度影像数据进行特征点提取，得到边坡影像特征点集，并对边坡点云数据集进行特征点提取，得到边坡点云特征点集；步骤S32：对边坡影像特征点集与边坡点云特征点集进行匹配，得到边坡初始匹配点对数据；步骤S33：对边坡初始匹配点对数据进行筛选，得到边坡有效匹配点对数据；步骤S34：根据边坡有效匹配点对数据对边坡影像特征点集与边坡点云特征点集进行ICP迭代配准，得到特征点配准变换矩阵；步骤S35：根据特征点配准变换矩阵对边坡多角度影像数据与边坡点云数据集进行空间变换，得到初始影像-点云配准数据；步骤S36：对初始影像-点云配准数据进行张量场插值精配准，得到影像-点云配准数据，并对影像-点云配准数据与边坡内部结构数据进行空间统一变换，得到边坡影像-点云统一数据。 6.根据权利要求5所述的基于多源数据融合的艰险山区边坡三维建模方法，其特征在于，步骤S36包括以下步骤：步骤S361：对初始影像-点云配准数据进行张量场构建，得到影像-点云张量场数据；步骤S362：对影像-点云张量场数据进行主方向分解，得到影像-点云张量主方向数据；步骤S363：根据影像-点云张量主方向数据对初始影像-点云配准数据进行影像-点云径向基函数构建，得到影像-点云插值基函数；步骤S364：根据影像-点云插值基函数对初始影像-点云配准数据进行精配准，得到影像-点云配准数据；步骤S365：对影像-点云配准数据与边坡内部结构数据进行坐标统一转换，得到初始边坡影像-点云统一数据；步骤S366：对初始边坡影像-点云统一数据进行空间配准评估，得到配准精度评估数据，并根据配准精度评估数据对初始边坡影像-点云统一数据进行配准误差补偿，得到边坡影像-点云统一数据。 7.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的艰险山区边坡三维建模方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：步骤S41：对边坡影像-点云统一数据进行空间梯度分布识别，得到边坡空间梯度场数据；步骤S42：对边坡空间梯度场数据进行标记点选取，得到边坡分水岭标记数据；步骤S43：对边坡分水岭标记数据进行距离变换，得到边坡分水岭距离图；步骤S44：根据边坡分水岭距离图对边坡分水岭标记数据中的标记点进行流域生长扩散，得到边坡初始分割数据；步骤S45：对边坡初始分割数据进行边界优化，得到边坡单元划分数据；步骤S46：对边坡单元划分数据进行结构面识别，得到边坡结构面特征数据，并对边坡结构面特征数据与边坡内部结构数据进行特征提取，得到边坡层次化特征数据。 8.根据权利要求7所述的基于多源数据融合的艰险山区边坡三维建模方法，其特征在于，步骤S46包括以下步骤：步骤S461：对边坡单元划分数据进行表面曲率计算，得到边坡表面曲率分布数据；步骤S462：根据边坡表面曲率分布数据对山区边坡进行高度差异特征线提取，得到边坡高度差异特征线；步骤S463：对边坡高度差异特征线进行结构面走向统计，得到结构面方向分布数据；步骤S464：对结构面方向分布数据进行结构面聚类，得到边坡结构面族数据；步骤S465：对边坡结构面族数据进行空间关联度量，得到边坡结构面关联性数据；步骤S466：根据边坡结构面关联性数据进行结构面组合，得到边坡结构面特征数据；步骤S467：对边坡结构面特征数据进行应力场演化，得到边坡应力场数据，并根据边坡应力场数据对山区边坡进行薄弱面识别，得到边坡薄弱面数据；步骤S468：对边坡薄弱面数据进行稳定性评估，得到薄弱面稳定性评估数据，并对薄弱面稳定性评估数据与边坡内部结构数据进行多尺度融合，得到边坡层次化特征数据。 9.根据权利要求1所述的基于多源数据融合的艰险山区边坡三维建模方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：步骤S51：对边坡层次化特征数据进行分层，得到边坡分层数据，并对边坡分层数据进行表层点云提取，得到边坡离散表层点云数据；步骤S52：对边坡离散表层点云数据进行表面重建，得到边坡空间表层模型；步骤S53：对边坡空间表层模型进行中层特征提取，得到边坡空间中层特征数据，并对边坡空间中层特征数据进行隐式曲面中层重建，得到边坡空间中层模型；步骤S54：对边坡空间中层模型进行深层插值网格划分，得到边坡空间深层网格，并对边坡空间深层网格进行深层重建，得到边坡空间深层模型；步骤S55：对边坡空间表层模型、边坡空间中层模型与边坡空间深层模型进行模型集成，得到完整边坡三维模型。 10.一种基于多源数据融合的艰险山区边坡三维建模系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于多源数据融合的艰险山区边坡三维建模方法，该基于多源数据融合的艰险山区边坡三维建模系统包括：数据采集模块，用于利用无人机集群对山区边坡进行多角度采集，得到边坡多角度影像数据；对山区边坡进行地面激光扫描，得到边坡点云数据集；结构探测模块，用于对山区边坡进行地震反射波探测，得到边坡地震反射数据；对山区边坡进行电磁层析探测，得到边坡电磁层析数据；对边坡地震反射数据与边坡电磁层析数据进行融合与反演，得到边坡内部结构数据；数据配准与统一模块，用于对边坡多角度影像数据与边坡点云数据集进行粗配准，得到初始影像-点云配准数据；对初始影像-点云配准数据进行张量场插值精配准，得到影像-点云配准数据；对影像-点云配准数据与边坡内部结构数据进行空间统一变换，得到边坡影像-点云统一数据；分割模块，用于对边坡影像-点云统一数据进行改进分水岭分割，得到边坡单元划分数据；对边坡单元划分数据进行结构面识别，得到边坡结构面特征数据；对边坡结构面特征数据与边坡内部结构数据进行特征提取，得到边坡层次化特征数据；三维重建模块，用于对边坡层次化特征数据进行分层，得到边坡分层数据；对边坡分层数据进行表层重建，得到边坡空间表层模型；基于边坡空间表层模型对山区边坡进行三维重建，得到完整边坡三维模型。