[发明专利]一种基于高光谱成像的岩体损伤劣化快速评估方法

说明书

本发明提供一种基于高光谱成像的岩体损伤劣化快速评估方法，包括：采集待评估区域的高光谱信息，获取高光谱数据并存储；在已评估区域中选取特定区域及对应的高光谱数据和损伤劣化等级，根据损伤劣化等级，对特定区域岩体的高光谱数据添加损伤劣化标签，获取原始评估数据库；提取特定区域高光谱数据的光谱吸收特征参数，根据光谱吸收特征参数和损伤劣化标签构建新样本评估数据库；根据随机森林算法构建岩体损伤评估模型，采用新样本评估数据库，对岩体损伤评估模型进行训练和优化；将待评估区域的高光谱数据导入优化后的岩体损伤评估模型，获取待评估区域的岩体损伤劣化等级。本发明实现了大面积岩体损伤劣化的像素级快速评估，且评估精度高。

技术领域

本发明涉及岩体损伤评估技术领域，尤其涉及一种基于高光谱成像的岩体损伤劣化快速评估方法。

背景技术

岩体是岩石材料的集合体，由于岩体长时间的暴露于自然环境中，因而会受到物理、化学、生物等因素的影响而产生风化，进而影响建筑材料的使用寿命。因此，岩体的损伤劣化评估一直是地质灾害研究中的重要课题。

但是，目前对岩体的损伤劣化评估多使用人工局部测量方法，这种方法存在效率较低且评估结果易受主观因素影响等问题。因此，亟需一种能够对岩体的损伤劣化进行快速且准确的评估方法。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于高光谱成像的岩体损伤劣化快速评估方法。

一种基于高光谱成像的岩体损伤劣化快速评估方法，包括以下步骤：采集待评估区域的高光谱信息，获取高光谱数据并存储；在已评估区域中选取特定区域，获取特定区域岩体的高光谱数据和损伤劣化等级，根据所述损伤劣化等级，对特定区域岩体的高光谱数据添加损伤劣化标签，获取原始评估数据库；提取所述特定区域岩体的高光谱数据的光谱吸收特征参数，根据所述光谱吸收特征参数和损伤劣化标签构建新样本评估数据库；根据随机森林算法构建岩体损伤评估模型，采用所述新样本评估数据库，对所述岩体损伤评估模型进行训练和优化；将待评估区域的高光谱数据导入优化后的岩体损伤评估模型，获取待评估区域的岩体损伤劣化等级。

进一步地，采用便携式凝视型高光谱成像仪对待评估的所有区域进行高光谱信息的采集；采集时，选择固定参数采集模式，采集的波段为980～1700nm，间隔通道为5nm，共计145个波段。

进一步地，在采用便携式凝视型高光谱成像仪进行高光谱信息采集时，物距应保持一致，误差不超过1m，所述物距为便携式凝视型高光谱成像仪的目镜与待评估区域岩体的距离。

进一步地，所述特定区域为无损伤劣化特征的区域和具有明显损伤劣化特征的区域。

进一步地，所述损伤劣化等级为粉化、盐析风化、化学风化和生物风化分别对应的重、中、轻三个等级。

进一步地，在获取原始评估数据库时，用于原始评估数据库构建的高光谱数据的波段范围为1000～1680nm，共计137个波段。

进一步地，所述提取所述特定区域岩体的高光谱数据的光谱吸收特征参数，根据所述光谱吸收特征参数和损伤劣化标签构建新样本评估数据库，具体包括：利用Python算法对原始评估数据库中的高光谱数据进行包络线去除，突出岩体的光谱吸收特征参数，并提取突出的光谱吸收特征参数；根据所述光谱吸收特征参数和损伤劣化标签构建新样本评估数据库。

进一步地，所述光谱吸收特征参数包括光谱反射率、光谱吸收谷位置、光谱吸收深度、光谱吸收宽度、吸收谷面积、吸收对称性和光谱吸收指数；其中，所述光谱吸收谷位置为在包络线去除后的吸收谷中，反射率最低处的波长，定义为：

AP＝λ(ρ_min)；

式中，ρ为包络线去除后的反射率；所述光谱吸收深度反映了吸收的程度，定义为：

AD＝1-ρ_AP；