[发明专利]一种基于K近邻和Poisson曲面的矿体三维自动建模方法

权利要求书

1.一种基于K近邻和Poisson曲面的矿体三维自动建模方法，其特征在于，包括：

步骤1、按照所厘定的勘探线提取所需的钻孔空间数据和属性数据；

步骤2、对步骤1获得的数据进行预处理，将样本各个特征转换为标准正态分布，使得数据归一化，得到数据点集；

步骤3、根据步骤2获得的数据，根据矿体赋存的区域提取范围确定建模空间；

步骤4、输入步骤2得到的数据点集和步骤3划定的建模空间，构建k-d树；

步骤5、利用步骤4构建的k-d树对待预测空间中的任意样例进行k近邻搜索，确定当前样例的k近邻样本；

步骤501、获取测试集中的新样例x，按照一定的网格级数将其离散化，提取各个网格单元中心点，将各个中心点坐标归一化；

步骤502、通过遍历步骤4构建的k-d树，确定新样例x的k近邻样本；

步骤6、对当前样例的k近邻样本进行分类；

步骤7、得到矿体曲面点云数据；

步骤8、读取点云数据，计算法向量，通过求解Poisson方程提取等值面，最终建立矿体模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于K近邻和Poisson曲面的矿体三维自动建模方法，其特征在于，步骤3具体包括：

步骤301、将步骤2获得的数据生成用于预测的已知样例，每个样例包含数据x和标签y；

步骤302、根据步骤301获得样例中的坐标，确定需要建模的坐标范围。

3.根据权利要求1所述的一种基于K近邻和Poisson曲面的矿体三维自动建模方法，其特征在于，步骤6具体包括：

通过交叉验证确定k值，根据分类决策规则进行分类。

4.根据权利要求1所述的一种基于K近邻和Poisson曲面的矿体三维自动建模方法，其特征在于，步骤7具体包括：

分别扫描各行各列，若当前行或列相邻两个点的类别不同，计算这两个点的中点并提取记为零等值点，从而建立矿体曲面点云模型。