基于WebGL的数字露头可视化表征与识别系统: 以无人机倾斜摄影依奇克里克剖面为例

为满足地质工作者对野外露头表征数据分析的需求,针对现有的软件在三维可视化、跨设备、跨平台性及易操作性等方面的不足。本文基于WebGL(Web Graphics Library)开发了地质三维数字露头可视化平台。首先设计了平台的开发框架及实现路线,以Cesium为框架为基础,通过无人机倾斜摄影进行数据采集,结合U-net算法对地质数据进行分割和分析,实现了数据在跨平台、跨设备上的可视化展示和交互。具体应用中,U-net算法可自动识别和标记地质露头的地层特征和结构,可视化平台则针对识别出的特征提供丰富的测量和标绘工具,更加直观地展示露头信息,有助于地质勘探者更快捷、更全面地理解野外地质条件,提高露头表征数据的分析效率和易用性。仿真分析实例表明,验证了基于U-net算法的分割结果在露头表征和地层分析方面取得了较高的精度和可靠性,该可视化平台将会极大提升野外露头表征的分析效率与易用性,对加快数字中国、智慧地质的建设具有极高的应用价值。