Цифровая модель обнажения - Digital outcrop model
А цифровая модель обнажения (ДОМ), также называемый виртуальная модель обнажения, представляет собой цифровое трехмерное представление обнажение поверхность, в основном в виде текстурированной полигональная сетка.
DOM позволяют интерпретировать и воспроизводить измерения[1] различных геологических особенностей, например ориентация геологических поверхностей, ширина и толщина слоев. Количество идентифицируемых и измеримых геологических особенностей сильно зависит от разрешения и точности модели обнажения.[2]
С помощью дистанционное зондирование методы позволяют этим 3D-моделям покрывать труднодоступные участки, например стены обрыва высотой несколько метров. Тот факт, что геологическая интерпретация может выполняться на экране, также в недоступных областях, где использование традиционных методов полевых исследований может быть небезопасным, и большой объем данных, который может быть собран за относительно короткое время, являются ключевыми преимуществами использования DOM.[3] Географическая привязка цифровые модели обнажений позволяют интегрировать с другими пространственными данными, например Результаты цифровое геологическое картирование или же ГИС.
В качестве альтернативы фотореалистичным текстурированным моделям 3D цифровые модели обнажений могут быть представлены облаком точек, окрашенным спектральными (RGB) данными из соответствующих изображений. Такое представление модели поверхности точно описывает топографию обнажения, но из-за ее дискретного характера часто бывает трудно интерпретировать (см. Рисунок 1.). Текстурирование цифровых полигональных моделей обнажений с изображениями улучшает модели с помощью непрерывных данных с высоким разрешением и, следовательно, упрощает геологическую интерпретацию.[2]
Техники создания
Создание текстурированных DOM можно разделить на три основных этапа:
- создание модели поверхности обнажения,
- предварительная обработка и регистрация изображений, покрывающих обнажение,
- наложение текстуры.
Для достижения необходимого разрешения и точности модели данные в основном собираются с земли.[2] (наземный) или с вертолетной площадки (мобильное картографирование ).[4] Воздушные и спутниковые данные также могут быть интегрированы, но в основном в качестве дополнительных наборов данных для областей обнажения, где отсутствуют данные с близкого расстояния.[5]
Цифровая модель поверхности обнажения
Создание цифровой модели поверхности обнажения состоит из следующих этапов:
- Получение данных
- Цифровые данные, необходимые для создания модели поверхности обнажения, могут быть получены, как в случае цифровые модели рельефа, из лазерное сканирование или же реконструирован из нескольких изображений взято из нескольких просмотров с использованием структура от движения или же стереозрение техники.[6][7] Можно найти неполный список программных пакетов, позволяющих моделировать на основе изображений. здесь.
- Модели, созданные с помощью вышеупомянутых методов, могут иметь сопоставимый масштаб и уровень детализации.[6] Независимо от применяемого метода первичные результирующие данные аналогичны: 3D (X, Y, Z) координаты большого количества точек в виде облако точек, описывающий поверхность обнажения.
- 2. Объединение облаков точек и географическая привязка
- Облака точек, полученные с разных точек зрения, необходимо объединить и зарегистрировать в единой системе координат (вместе с изображениями). В процессе регистрации вычисляется трехмерное преобразование между общими частями двух облаков точек. Параметры трехмерного преобразования могут быть найдены на основе соответствующих точек в двух облаках точек, сопоставления поверхностей и в случае мобильного картографирования, поддерживаемого GNSS и INS, используя метод прямой ориентации сенсора[8]
- В процессе пространственной привязки облака точек трехмерное преобразование вычисляется между локальной системой координат проекта и геодезическая система координат. Для выполнения этого действия требуется минимум три точки, которые могут быть расположены в облаке точек, и их координаты в геодезической системе известны (измерены с использованием методы съемки или же GNSS ).
- 3. Очистка и прореживание облака точек
- Независимо от методологии сбора данных, полученное облако точек обычно фильтруется и очищается от нежелательных объектов, например растительность. Может потребоваться уменьшение общей плотности облака точек в зависимости от сложности поверхности обнажения и размера набора данных.
- 4. Трехмерная триангуляция и оптимизация треугольной сетки.
- Для возможности текстурирования модели редактируемое облако точек преобразуется в триангулированная нерегулярная сеть (треугольная сетка ). Корректная триангуляция 3D-данных - нетривиальная задача из-за потенциальных теней сканирования, растительности, резких изменений топографии и случайных ошибок. Поэтому часто требуется дополнительное редактирование и оптимизация сетки, чтобы улучшить равноугольность, решить проблемы топологии или переориентировать инвертированные нормали поверхности.
Цифровые изображения
- Регистрация изображения
- Создание текстурированных 3D-моделей требует определения взаимосвязи между всеми вершинами треугольной сетки и соответствующими точками изображения. Условие коллинеарности можно использовать, чтобы найти эту взаимосвязь, но изображение параметры внутреннего и внешнего ориентирования нужно знать.
- Параметры внутренней (внутренней) ориентации камеры получены из калибровка камеры процесс.
- Когда во время сбора данных используется лазерное сканирование, камера в большинстве случаев жестко связана со сканером, и ее ориентация относительно сканера точно измеряется. В таких случаях параметры внешнего (внешнего) ориентирования можно легко восстановить для всех изображений с помощью трехмерного преобразования. В противном случае можно установить параметры ориентации внешней камеры на основе известных координат минимум трех точек на трехмерной модели поверхности обнажения и изображении.
- В случае трехмерной модели поверхности обнажения, полученной из фотомоделирования, параметры ориентации внутреннего и внешнего изображения могут быть вычислены с помощью программного обеспечения для моделирования.
- 2. Предварительный выбор изображения и балансировка цвета.
- В зависимости от применяемого подхода к рендерингу (см. Следующий раздел ) может потребоваться предварительный выбор изображений, наиболее подходящих для наложения текстуры.
- Если изображения, используемые в процессе окончательного текстурирования, были получены при разных условиях освещения и цвета соответствующих элементов, видимых на разных изображениях, значительно различаются, изображение регулировка цвета может потребоваться.
Отображение текстуры
Разные наложение текстуры существуют алгоритмы, например: текстурирование одного изображения,[9] смешивание цветов текстуры[10] или текстурирование в зависимости от вида.[11] Часто используется подход текстурирования одного изображения,[3][12] за счет простоты и эффективности.
Визуализация
Визуализация больших текстурированных 3D-моделей по-прежнему проблематична и сильно зависит от оборудования. Трехмерная природа DOM (несколько значений для каждой позиции X, Y) приводит к форме данных, которые не подходят для ввода в большинство географических информационных систем. Однако существует несколько стандартных пакетов программного обеспечения для визуализации, которые также позволяют выполнять геологическую интерпретацию и измерения:
- Лайм от Virtual Outcrop Group
- RiSCAN PRO по Riegl
- Sirovision компании CAE Mining
- ShapeMetrix3D компанией 3G Software & Measurement; также позволяет извлекать модель поверхности из нескольких изображений
- 3DM Аналитик от Adamtech; также позволяет извлекать модель поверхности из нескольких изображений
- Геологическая студия виртуальной реальности Манчестерского университета
- SketchUp от Google; Не предназначен для работы с большими моделями с множеством текстурных материалов.
Цифровые модели обнажений и фотопанели
Фотопанель - это мозаика из нескольких изображений, обычно используемых в геологии для документации обнажений и ссылки на свойства геометрических объектов. Масштаб таких фотопанелей приблизительно установлен для оценки размеров различных геологических объектов. Однако эти меры обычно содержат ошибки, связанные с искажением, возникающим при преобразовании трехмерных обнажений в плоскость двухмерного изображения, и с неточностью руководства. сшивание изображений процесс.[нужна цитата ]
Благодаря своей трехмерной природе цифровые модели обнажений обеспечивают правильные и точные измерения характеристик, перечисленных в следующем раздел.
Данные, извлекаемые из цифровых моделей обнажений
- 3D линии, представляющие[2] например.:
- контакты клиноформ
- русловые тела и осадочные структуры
- фациальные контакты
- переломы
- вина
- разграничение функций-вставок
- стратиграфические горизонты
- местные осадочные образования, например приливные пучки
- углы падения и падения
- толщина и ширина осадочных толщ
- материальный состав
- наблюдение за различными факторами, изменяющимися на расстоянии
Дополнительные данные
Анализ цифровых моделей обнажений может быть расширен с помощью широкого спектра привязанный цифровые данные, например:
- аэрофотоснимки
- спутниковые снимки
- цифровые модели местности
- топографические карты
- геологические карты и разрезы
- сейсмические изображения
- данные о гравитации
- магнитные данные
- данные, полученные с помощью георадар.[13]
- гиперспектральные изображения[14]
- данные керна скважины
- каротаж
- данные, полученные из цифровое геологическое картирование
Использование данных без географической привязки с DOM возможно, но требует больше работы, чтобы разместить вспомогательные данные относительно DOM.
Приложения
- Использование РОВ для характеристики аналога обнажений (т. Е. Геологических образований, подобных подземным, содержащих ресурсы, такие как углеводороды) в областях с ограниченной доступностью или слишком высокими затратами на получение данных
- Геологическое моделирование
- более детальное понимание геологических процессов
- улучшение модели пласта с помощью измерений с высоким разрешением[15]
- улучшить понимание подземных горных образований
- входные данные для геологического моделирования, полученные непосредственно из DOM
- Повышение нефтеотдачи
- Учебные цели: DOM, доступные до производственной поездки, позволяют студентам ознакомиться с местом и дать возможность впоследствии проверить некоторые из дискуссионных тезисов.[1]
Смотрите также
- Сбор 3D-данных и реконструкция объекта
- Фотограмметрия
- Моделирование и рендеринг на основе изображений
- Геологическое моделирование
- Цифровое геологическое картирование
Рекомендации
- ^ а б J.A. Беллиан, К. Керанс и Д.К. Дженнетт, 2005. Цифровые модели обнажений: применение технологии наземных сканирующих лидаров в стратиграфическом моделировании, Journal of Sedimentary Research, vol. 75, вып.2, с. 166-176
- ^ а б c d Бакли, S .; Howell, J .; Enge, H .; Курц, Т. (2008). «Наземное лазерное сканирование в геологии: сбор, обработка и точность данных». Журнал геологического общества. 165 (3): 625–638. Дои:10.1144/0016-76492007-100.
- ^ а б Бакли, S .; Enge, H .; Carlsson, C .; Хауэлл, Дж. (2010). «Наземное лазерное сканирование для использования в геологии виртуальных обнажений». Фотограмметрическая запись. 25 (131): 225–239. CiteSeerX 10.1.1.471.9674. Дои:10.1111 / j.1477-9730.2010.00585.x.
- ^ С. Бакли, Дж. Валлет, А. Браатен, В. Уиллер, 2008. Косое лазерное сканирование с вертолета для цифрового моделирования местности и визуализации геологических обнажений. IAPRS 37 (B4), стр. 493-498 pdf.
- ^ Бакли, S .; Schwarz, E .; Терлаки, В .; Howell, J .; Арнотт, Р.В. (2010). «Объединение аэрофотограмметрии и наземного лидара для аналогового моделирования коллектора». Фотограмметрическая инженерия и дистанционное зондирование. 76 (8): 953–963. Дои:10.14358 / чел.76.8.953.
- ^ а б Ханеберг, В. К. (2008). «Использование наземной цифровой фотограмметрии с близкого расстояния для трехмерного моделирования откосов горных пород и картирования разрывов в Соединенных Штатах». Вестник инженерной геологии и окружающей среды. 67 (4): 457–469. Дои:10.1007 / s10064-008-0157-y.
- ^ Ф. Тонон и Дж. Т. Коттенстетт, 2006. Лазерные и фотограмметрические методы определения характеристик скальных поверхностей. Отчет о семинаре, состоявшемся 17–18 июня 2006 г. в Голдене, Колорадо. pdf.
- ^ М. Крамер, Д. Столлманн, Н. Хаала, 2000. Прямая пространственная привязка с использованием GPS / инерциальной внешней ориентации для фотограмметрических приложений. IAPRS, 33 (Часть B3), pdf
- ^ W. Niem и H. Broszio, 1995. Отображение текстуры из нескольких изображений камеры на модели 3D-объектов для компьютерной анимации. Труды международного семинара по стереоскопической и трехмерной визуализации, Санторини, Греция.
- ^ П. Пулен, М. Уимет, М.С. Frasson, 1998. Интерактивное моделирование с помощью фотограмметрии. Eurographics Workshop on Rendering, Springer-Verlag, стр. 93-104.
- ^ P.E. Дебевек, К.Дж. Тейлор, Дж. Малик, 1996. Моделирование и визуализация архитектуры по фотографиям. Материалы 23-й ежегодной конференции по компьютерной графике и интерактивным методам, SIGGRAPH '96, Новый Орлеан, США.
- ^ Riegl, 2010. RiSCAN PRO Руководство пользователя. С. 119-120.
- ^ C. Olariu, 2000. Изучение отложений передней части дельты мелового периода, объединение обнажений, георадиолокационных и трехмерных фотореалистичных данных, песчаник Panther Tongue, Юта. Диссертация на степень магистра, Техасский университет в Далласе pdf
- ^ Курц, Т .; Бакли, S .; Howell, J .; Шнайдер, Д. (2011). «Интеграция панорамной гиперспектральной съемки с наземным лидаром». Фотограмметрическая запись. 26 (134): 212–228. Дои:10.1111 / j.1477-9730.2011.00632.x.
- ^ Enge, H.D .; Бакли, С. Дж .; Ротеватн, А .; Хауэлл, Дж. А. (2007). «От обнажения к имитационной модели коллектора: рабочий процесс и процедуры». Геосфера. 3 (6): 469–490. Дои:10.1130 / ges00099.1.