Особенности полевой съемки и автоматизированной обработки цифровых моделей обнажений горных пород при анализе трещиноватости
Об авторах
- 1 — д-р геол.-минерал. наук главный научный сотрудник Институт земной коры СО РАН ▪ Orcid ▪ Scopus ▪ ResearcherID
- 2 — аспирант, старший лаборант Институт земной коры СО РАН ▪ Orcid
Дата отправки:
2026-02-27
Дата принятия:
2026-06-25
Дата публикации онлайн:
2026-09-10
Дата публикации:
2026-09-10
Аннотация
При автоматизированном извлечении элементов залегания трещин из плотного облака точек существуют проблемы, осложняющие корректную характеристику выхода, нарушенного определенными системами разрывов. В связи с этим проведены опытно-методические работы по анализу трещин и их систем, выделенных автоматизированным способом, для поиска удовлетворительных условий сбора и обработки данных. Первичные материалы с помощью БПЛА DJI Phantom 4 RTK были собраны в зонах Приморского и Северобайкальского глубинных разломов Байкальского рифта. Плотные облака точек получены с помощью фотограмметрического метода. Показано, что однонаправленный ракурс съемки и обнаженность одной стенки выхода горных пород является проблемой для определения систем трещин, но выбор фрагмента цифровой модели обнажений (ЦМО), развернутого к разным сторонам света, позволяет избежать однополярности на диаграмме трещиноватости и обеспечивает получение высокоточных сведений о строении разрывной сети. Правильно подобранный для расчета фрагмент обнажения отражает его системность, экономит время и ресурсы компьютера. При изменении структурной обстановки ЦМО позволяет провести анализ разрывной сети на любом участке выхода, что увеличивает качество и производительность работ. В условиях ограниченного вычислительного потенциала для выделения трещин и их систем достаточно использовать плотное облако точек среднего качества. Правильное применение автоматизированного извлечения элементов залегания трещин и их систем кратно увеличивает эффективность изучения деформационных характеристик горных пород в сфере инженерного воздействия и разработки месторождений полезных ископаемых.
Область исследования:
Геология
Ключевые слова:
трещиноватость
элементы залегания
системы
цифровая модель обнажения
беспилотная аэрофотосъемка
программное обеспечение
Финансирование:
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 25-27-00565, https://rscf.ru/project/25-27-00565.
Литература
- Серебряков Е.В., Гладков А.С. Геолого-структурная характеристика массива глубоких горизонтов месторождения Трубка «Удачная» // Записки Горного института. 2021. Т. 250. С. 512-525. DOI: 10.31897/PMI.2021.4.4
- Chesley J.T., Leier A.L., White S., Torres R. Using unmanned aerial vehicles and structure-from-motion photogrammetry to characterize sedimentary outcrops: An example from the Morrison Formation, Utah, USA // Sedimentary Geology. 2017. Vol. 354. P. 1-8. DOI: 10.1016/j.sedgeo.2017.03.013
- Junjie Zou, Honglin He, Yokoyama Y. et al. A comparative study of bedrock fault scarps by s-UAV and t-LiDAR: Insights into site selection criteria for paleo-seismology studies // Geomorphology. 2022. Vol. 414. № 108372. DOI: 10.1016/j.geomorph.2022.108372
- Koukouvelas I.K., Kyriou A., Nikolakopoulos K.G. et al. Geological and 3D Image Analysis Toward Protecting a Geosite: The Case Study of Falakra, Limnos, Greece // Minerals. 2025. Vol. 15. Iss. 2. № 148. DOI: 10.3390/min15020148
- Na Wu, Zhengzhao Liang, Yan Tao et al. Sensitivity Analysis of Fracture Geometry Parameters on the Mechanical Behavior of Rock Mass with an Embedded Three-Dimensional Fracture Network // Applied Sciences. 2022. Vol. 12. Iss. 18. № 9284. DOI: 10.3390/app12189284
- Tuckey Z. An integrated UAV photogrammetry-discrete element investigation of jointed Triassic sandstone near Sydney, Australia // Engineering Geology. 2022. Vol. 297. № 106517. DOI: 10.1016/j.enggeo.2022.106517
- Birch J.S. Using 3DM Analyst Mine Mapping Suite for Rock Face Characterisation // Laser and Photogrammetric Methods for Rock Face Characterization: Proceedings of the Workshop (Golden, Colorado, June 17-18, 2006). Golden: American Rock Mechanics Association, 2006. P. 13-32.
- Боос И.Ю., Юнаков Ю.Л., Патачаков И.В., Гришин А.А. Изучение структурных особенностей прибортового массива по 3D-модели откоса, построенной с применением мультикоптера // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2021. № 12. С. 19-30. DOI: 10.25018/0236_1493_2021_12_0_19
- Riquelme A.J., Abellán A., Tomás R., Jaboyedoff M. A new approach for semi-automatic rock mass joints recognition from 3D point clouds // Computers & Geosciences. 2014. Vol. 68. P. 38-52. DOI: 10.1016/j.cageo.2014.03.014
- García-Luna R., Senent S., Jurado-Piña R., Jimenez R. Structure from Motion photogrammetry to characterize underground rock masses: Experiences from two real tunnels // Tunnelling and Underground Space Technology. 2019. Vol. 83. P. 262-273. DOI: 10.1016/j.tust.2018.09.026
- Monsalve J.J., Pfreundschuh A., Soni A., Ripepi N. Automated Discontinuity Extraction Software Versus Manual Virtual Discontinuity Mapping: Performance Evaluation in Rock Mass Characterization and Rockfall Hazard Identification // Mining, Metallurgy & Exploration. 2021. Vol. 38. Iss. 3. P. 1383-1394. DOI: 10.1007/s42461-021-00416-9
- Dewez T.J.B., Girardeau-Montaut D., Allanic C., Rohmer J. Facets: A CloudCompare plugin to extract geological planes from unstructured 3D point clouds // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. ISPRS, 2016. Vol. XLI-B5. P. 799-804. DOI: 10.5194/isprs-archives-XL-B5-799-2016
- Panara Y., Menegoni N., Carboni F., Inama R. 3D digital outcrop model-based analysis of fracture network along the seismogenic Mt. Vettore Fault System (Central Italy): the importance of inherited fractures // Journal of Structural Geology. 2022. Vol. 161. № 104654. DOI: 10.1016/j.jsg.2022.104654
- Perozzo M., Menegoni N., Crispini L. et al. Quantitative characterization of fracture network in large sheath-fold: field and UAV-based digital outcrop model analysis (Ligurian Alps, Italy) // Journal of Structural Geology. 2025. Vol. 201. № 105551. DOI: 10.1016/j.jsg.2025.105551
- Battulwar R., Emami E., Zare M. et al. Utilizing Deep Learning for the Automated Extraction of Rock Mass Features from Point Clouds // Geotechnical and Geological Engineering. 2024. Vol. 42. Iss. 7. P. 6179-6194. DOI: 10.1007/s10706-024-02886-2
- Buyer A., Schubert W. Calculation the Spacing of Discontinuities from 3D Point Clouds // Procedia Engineering. 2017. Vol. 191. P. 270-278. DOI: 10.1016/j.proeng.2017.05.181
- Riquelme A.J., Tomás R., Abellán A. Characterization of rock slopes through slope mass rating using 3D point clouds // International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences. 2016. Vol. 84. P. 165-176. DOI: 10.1016/j.ijrmms.2015.12.008
- Menegoni N., Giordan D., Inama R., Perotti C. DICE: An open-source MATLAB application for quantification and parametrization of digital outcrop model-based fracture datasets // Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering. 2023. Vol. 15. Iss. 5. P. 1090-1110. DOI: 10.1016/j.jrmge.2022.09.011
- Seers T.D., Sheharyar A., Tavani S., Corradetti A. Virtual outcrop geology comes of age: The application of consumer-grade virtual reality hardware and software to digital outcrop data analysis // Computers & Geosciences. 2022. Vol. 159. № 105006. DOI: 10.1016/j.cageo.2021.105006
- Сawood A.J., Bond C.E., Howell J.A. et al. LiDAR, UAV or compass-clinometer? Accuracy, coverage and the effects on structural models // Journal of Structural Geology. 2017. Vol. 98. P. 67-82. DOI: 10.1016/j.jsg.2017.04.004
- Villarreal J.C.A., Rojas D.J.D., Ríos R.C.A. 3D digital outcrop modelling of the Lower Cretaceous Los Santos formation sandstones, Mesa de Los Santos region (Colombia): Implications for structural analysis // Journal of Structural Geology. 2020. Vol. 141. № 104214. DOI: 10.1016/j.jsg.2020.104214
- Triantafyllou A., Watlet A., Le Mouélic S. et al. 3-D digital outcrop model for analysis of brittle deformation and lithological mapping (Lorette cave, Belgium) // Journal of Structural Geology. 2019. Vol. 120. P. 55-66. DOI: 10.1016/j.jsg.2019.01.001
- Panara Y., Chandra V., Finkbeiner T. et al. Fracture intensity and associated variability: A new methodology for 3D digital outcrop model analysis of carbonate reservoirs // Marine and Petroleum Geology. Vol. 158. Part B. № 106532. DOI: 10.1016/j.marpetgeo.2023.106532
- Шеков В.А., Иванов А.А., Крылова С.А. Цифровая модель обнажения как современный метод исследования геосреды на примере докембрийских комплексов Лахденпохского района // Труды Карельского научного центра РАН. 2020. № 10. С. 84-98. DOI: 10.17076/geo1238
- Низовцев А.С., Лунина О.В. Поиск новых подходов к исследованию трещиноватости на основе беспилотной аэрофотосъемки (на примере объектов в Байкальском рифте) // Континентальный рифтогенез, сопутствующие процессы: Материалы V Всероссийской конференции с участием иностранных ученых, посвященной памяти академика Н.А.Логачева в связи с 95-летием со дня рождения, 16-19 апреля 2024, Иркутск, Россия. Иркутск: Изд-во Иркутского государственного университета, 2024. С. 96-99.
- Серебряков Е.В., Гладков А.С., Гапфаров Т.Д. Обзор современных методов сбора данных для оценки структурной нарушенности горного массива // Горный информационно-аналитический бюллетень. 2023. № 9. С. 160-177. DOI: 10.25018/0236_1493_2023_9_0_160
- Marques Jr. A., Horota R.K., de Souza E.M. et al. Virtual and digital outcrops in the petroleum industry: A systematic review // Earth-Science Reviews. 2020. Vol. 208. № 103260. DOI: 10.1016/j.earscirev.2020.103260
- Battulwar R., Zare-Naghadehi M., Emami E., Sattarvand J. A state-of-the-art review of automated extraction of rock mass discontinuity characteristics using three-dimensional surface models // Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering. 2021. Vol. 13. Iss. 4. P. 920-936. DOI: 10.1016/j.jrmge.2021.01.008
- Nurshal M.E.M., Sadewo M.S., Hidayat A. et al. Automatic and Manual Fracture-Lineament Identification on Digital Surface Models as Methods for Collecting Fracture Data on Outcrops: Case Study on Fractured Granite Outcrops, Bangka // Frontiers in Earth Science. 2020. Vol. 8. № 560596. DOI: 10.3389/feart.2020.560596
- Riquelme A., Cano M., Tomás R., Abellán A. Identification of Rock Slope Discontinuity Sets from Laser Scanner and Photogrammetric Point Clouds: A Comparative Analysis // Procedia Engineering. 2017. Vol. 191. P. 838-845. DOI: 10.1016/j.proeng.2017.05.251
- Wen Yan Tung, Nagendran S.K., Ismail M.A.M. 3D rock slope data acquisition by photogrammetry approach and extraction of geological planes using FACET plugin in CloudCompare // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2018. Vol. 169. № 012051. DOI: 10.1088/1755-1315/169/1/012051
- Семинский К.Ж. Спецкартирование разломных зон земной коры. Статья 1: теоретические основы и принципы // Геодинамика и тектонофизика. 2014. Т. 5. № 2. С. 445-467. DOI: 10.5800/GT-2014-5-2-0136
- Шерман С.И., Днепровский Ю.И. Поля напряжений земной коры и геолого-структурные методы их изучения. Новосибирск: Наука, 1989. 154 с.
- Лунина О.В. Цифровая карта разломов для плиоцен-четвертичного этапа развития земной коры юга Восточной Сибири и сопредельной территории Северной Монголии // Геодинамика и тектонофизика. 2016. Т. 7. № 3. С. 407-434. DOI: 10.5800/GT-2016-7-3-0215
- Макаров С.А. История развития пади Озерко на западном побережье Байкала // География и природные ресурсы. 1999. № 4. С. 36-43.
Похожие статьи
Литологические особенности осадков озер Большое Миассово и Малое Миассово (Южный Урал, Россия)
2026 А. Р. Юсупова, Н. Г. Нургалиева
Минералого-геохимические особенности углей Мугунского месторождения и источники сноса в период их формирования
2026 Д. Б. Бембеев, С. И. Меренкова, А. А. Самсонов, Р. Р. Габдуллин
Изоморфная емкость мелилитовых твердых растворов при параметрах пирогенного метаморфизма
2026 Э. В. Сокол, А. С. Половых, С. Н. Кох, И. С. Карпутин, О. А. Козьменко
Оценка скоростей депонирования углерода донными отложениями малых озер юга Западной Сибири
2026 Г. И. Малов, В. Д. Страховенко, Е. А. Овдина, В. И. Малов