岩盤斜面における不連続面の検出方法とその検出装置
【課題】急崖などの岩盤斜面の不連続面を効率よくかつ安全に検出する方法とその装置を提供する。
【解決手段】３次元レーザー計測器を用いて岩盤斜面の３次元座標データを採取し、この３次元座標データから選定されたサンプル点を頂点とする三角形網で表した岩盤斜面のＴＩＮモデルを作成した後、岩盤斜面のＴＩＮモデルの各三角形の表わす面の走向・傾斜を算出し、この算出された各三角形の表わす面の走向・傾斜の分布状態を求めた後、この走向・傾斜の分布状態から、前記岩盤斜面に、当該岩盤斜面の平均的な勾配と同じ勾配を有する斜面の走向・傾斜と異なる走向・傾斜を有する不連続面を検出するようにした。
【解決手段】３次元レーザー計測器を用いて岩盤斜面の３次元座標データを採取し、この３次元座標データから選定されたサンプル点を頂点とする三角形網で表した岩盤斜面のＴＩＮモデルを作成した後、岩盤斜面のＴＩＮモデルの各三角形の表わす面の走向・傾斜を算出し、この算出された各三角形の表わす面の走向・傾斜の分布状態を求めた後、この走向・傾斜の分布状態から、前記岩盤斜面に、当該岩盤斜面の平均的な勾配と同じ勾配を有する斜面の走向・傾斜と異なる走向・傾斜を有する不連続面を検出するようにした。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、岩盤斜面の安定性を評価する方法と、岩盤斜面における不連続面を検出する装置とに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、急崖を形成する岩盤斜面では、落石や岩盤すべり状の変状が生じる可能性がある場合、岩盤斜面を安定化するため、亀裂にモルタル等の固化剤を注入したり斜面にアンカーを打ち込むなどして岩盤斜面を補強した後にのり面を形成するようにしていた。
急崖を形成する岩盤斜面は、連続する開口節理を含む様々な方向の亀裂が組み合わさった複雑な形状を呈している場合が多いことから、従来は、岩盤の状態をより精密に把握するため、クリノメータと呼ばれる計測器を用いて岩盤斜面における断層や亀裂などの面構造（不連続面）を測定していた。
クリノメータは、傾斜計（振り子）とコンパス（磁石）と水準器とを備えたもので、計測する面に直接当てたり、計測する面に平行になるように置かれた図板に当てる（見通し法）などして、計測する面の方位角と最大傾斜角とを読み取ることで測定面の走向・傾斜を測定する（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】実開平６−１６８１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、クリノメータを用いて走向・傾斜を測定する方法では、計測すべき面を選定したり、その不連続面の連続方向を見極めたりする必要があるため、専門的な知識が必要であった。また、補強すべき岩盤斜面の面積が大きい割には、計測する面の数が限られるだけでなく、岩盤斜面が急崖である場合には、作業者が崖に登って測定する必要があることから、安全上問題があった。
また、クリノメータを直接岩盤に当てないで計測する見通し法を用いることも考えられるが、急崖などの斜面では見通し法を行える場所が限定されるだけでなく、図板の置き方に個人差が出るなど精度が悪かった。
【０００５】
本発明は、従来の問題点に鑑みてなされたもので、急崖などの岩盤斜面の不連続面を効率よくかつ安全に検出する方法とその装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、岩盤が露出している斜面（以下、岩盤斜面という）の精密な形状や不連続面の走向・傾斜を検出する方法であって、３次元レーザ計測器（３次元レーザスキャナともいう）を用いて岩盤が露出している岩盤斜面の３次元座標データを採取するステップと、前記岩盤斜面を前記３次元座標データから選定されたサンプル点を頂点とする三角形網で表した岩盤斜面のＴＩＮモデル（Triangulated Irregular Network）を作成するステップと、前記ＴＩＮモデルの各三角形の表わす面の走向・傾斜を算出するステップと、前記三角形の表わす面の走向・傾斜の分布を求めるステップと、前記分布状態から、前記岩盤斜面に、当該岩盤斜面の平均的な勾配と同じ勾配を有する斜面の走向・傾斜と異なる走向・傾斜を有する不連続面を検出するステップと有することを特徴とする。
このように、岩盤斜面の３次元座標データを用いて岩盤斜面を構成する面の走向・傾斜の分布状態から不連続面を検出するようにすれば、岩盤斜面の安定性を精度よくかつ迅速に評価することができる。
また、遠方から非接触にて岩盤斜面の走向・傾斜を計測するため、クリノメータによる計測に比較して、作業の安全性が著しく向上する。
【０００７】
また、本願発明は、前記各三角形の表わす面をシュミットネットを用いてステレオ投影し、前記各三角形の表わす面の走向・傾斜の分布を求めることを特徴とする。
このように、不連続面の走向・傾斜の分布状態を統計的手法を用いて求めるようにすれば、専門的な知識や技術、経験を有していなくても、不連続面を検出できるので、岩盤斜面の性状を容易に把握することができる。
また、本願発明は、前記不連続面の頻度が所定値以下である時に、当該岩盤斜面が安定していると判定するステップを設けたことを特徴とする。
これにより、岩盤斜面の安定性を精度よく評価することができる。
また、本願発明は、前記岩盤斜面にオーバーバング部があった場合には、前記オーバーバング部を掘削除去した後に、前記オーバーバング部の除去された部分の走向・傾斜の分布を再測定することを特徴とする。
これにより、岩盤斜面の安定性評価の信頼性を更に向上させることができる。
また、本願発明は、前記ＴＩＮモデルに代えてＤＥＭを用いたことを特徴とする。
ＤＥＭ（Digital Elevation Model）を用いた場合には、データ数が多いため計算時間はかかるものの、ＴＩＮモデルの場合と同等以上の精度で、掘削面と走向・傾斜が異なる不連続面を抽出することができる。
【０００８】
また、本願発明は、岩盤斜面における不連続面を検出する装置であって、岩盤が露出している岩盤斜面の３次元座標データを採取する３次元データ採取手段と、前記岩盤斜面を前記３次元座標データから選定されたサンプル点を頂点とする三角形網で表したＴＩＮモデルを作成するＴＩＮモデル作成手段と、前記ＴＩＮモデルの各三角形の頂点の３次元座標を用いて各三角形の表わす面の走向・傾斜を算出する走向・傾斜算出手段と、シュミットネットを用いたステレオ投影を用いて各三角形の表わす面の走向・傾斜の分布を求める走向・傾斜分布解析手段と、前記各三角形の表わす面の走向・傾斜の分布から前記岩盤斜面の平均的な勾配と同じ勾配を有する斜面の走向・傾斜と異なる走向・傾斜を有する不連続面を検出する不連続面検出手段とを備えたことを特徴とする。
このような構成を採ることにより、岩盤斜面での計測作業を行うことなく、岩盤斜面の不連続面を精度良く検出できる不連続面の検出装置を得ることができる。
【０００９】
なお、前記発明の概要は、本発明の必要な全ての特徴を列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となり得る。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態に係る岩盤斜面の安定性評価装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】岩盤斜面の３次元座標データを採取する方法を示す図である。
【図３】本発明による岩盤斜面の不連続面の検出方法を示すフローチャートである。
【図４】岩盤斜面のＴＩＮモデル（３次元モデル）の一例を示す図である。
【図５】オーバーバング部の一例を示す模式図である。
【図６】シュミットネットによるデータ処理の一例を示す図である。
【図７】不連続面の検出方法の他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、実施の形態を通じて本発明を詳説するが、以下の実施の形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでなく、また、実施の形態の中で説明される特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１２】
図１は、本実施の形態に係る岩盤斜面の安定性評価装置（以下、安定化評価装置という）１０を示す図で、安定化評価装置１０は、３次元データ採取手段としての３次元レーザスキャナ１１と、ＴＩＮモデル作成手段１２と、走向・傾斜算出手段１３と、走向・傾斜分布解析手段１４と、不連続面検出手段１５と、安定性判定手段１６と、表示手段１７とを備える。不連続面の検出装置１０の演算部１０ＡであるＴＩＮモデル作成手段１２〜安定性判定手段１６の各手段は、例えば、コンピュータのソフトウエアにより構成される。
なお、３次元レーザスキャナ１１とＴＩＮモデル作成手段１２〜不連続面検出手段１５の各手段は、岩盤斜面の不連続面を検出する不連続面の検出装置を構成する。不連続面の検出装置は表示手段１７を備えてもよい。
３次元レーザスキャナ１１は、計測対象物にレーザ光を照射して計測対象物とセンサ間をレーザ光が往復する時間を計測することで計測対象物との間の距離を計測する距離センサ１１ａと、距離センサ１１ａを上下方向及び水平方向に移動させるセンサ移動手段１１ｂと、距離センサ１１ａで計測された距離情報とセンサ移動手段１１ｂからの距離センサ１１ａの移動方向情報とから計測対象物の３次元座標を算出する３次元座標算出手段１１ｃとを備えている。３次元レーザスキャナ１１は、図２に示すように、山体２０の岩盤斜面２１全体を見渡せる位置に設置されて、岩盤斜面２１全体の３次元情報を採取する。本例では、３次元レーザスキャナ１１とパーソナルコンピュータとを接続し、計測現場にて不連続面を検出するとともに、ディスプレイなどの表示手段１７に岩盤斜面２１の面構造を表示して作業員に視認させるようにしている。
ＴＩＮモデル作成手段１２は、３次元レーザスキャナ１１で採取された岩盤斜面２１の３次元情報からＴＩＮモデルを作成する。
【００１３】
走向・傾斜算出手段１３は、三角形の頂点の３次元座標のデータを用いて、当該三角形の作る面の方位角（計測する面面と水平面との交線の方向を傾斜方向を基準として測定した方向；走向）と最大傾斜角（計測する面と水平面との成す角；傾斜）とを算出して当該三角形の面の走向・傾斜を算出する。
走向・傾斜分布解析手段１４は、シュミットネットを用いたステレオ投影により各三角形の面の走向・傾斜を極投影して各三角形の面の走向・傾斜の分布を求める。
不連続面検出手段１５は、前記極投影された各三角形の表わす面の分布から岩盤斜面２１の平均的な勾配と同じ勾配を有する斜面の走向・傾斜とは異なる走向・傾斜を有する面である不連続面を検出する。
このように、３次元レーザスキャナ１１とＴＩＮモデル作成手段１２〜不連続面検出手段１５の各手段により、岩盤斜面２１の不連続面を検出する不連続面の検出装置を構成することができる。
安定性判定手段１６は、三角形の面の走向・傾斜の分布状態から求められる不連続面の頻度が予め設定された所定値を超える否かを判定し、全ての不連続面の頻度が所定値以下である時に当該岩盤斜面２１が安定していると判定する。
表示手段１７は、各三角形の表わす面の走向・傾斜の分布を頻度毎に色分けして表示した画面をディスプレイに表示する。
【００１４】
次に、本発明による岩盤斜面の安定性評価方法について、図３のフローチャートを参照して説明する。なお、本例で計測する岩盤斜面２１は伐採等により樹木等が除去されて岩盤が露出している急崖の岩盤斜面である。
まず、図２に示すように、３次元レーザスキャナ１１を、岩盤斜面２１全体を見渡せる位置に設置して岩盤斜面２１の３次元座標データを採取する（ステップＳ１０）。
本例では、３次元レーザスキャナ１１として、測定距離が３ｍ〜８００ｍ、垂直・水平スキャニング角が±２０°、サンプルレートが２０００ポイント/秒、測定精度が±３ｍｍ（計測距離１００ｍ時）である長距離型レーザスキャナを用いた。
３次元レーザスキャナ１１は、設置位置が測定点に近いほど分解能は高くなるが、垂直方向及び水平方向のスキャニング角度が機器により限られているので、設置位置を岩盤斜面２１の近くにする場合には、複数箇所で岩盤斜面２１の３次元座標データを採取し、これらを合成して岩盤斜面２１全体の３次元座標データを求める。
【００１５】
ステップＳ１１では、３次元レーザスキャナ１１で採取された岩盤斜面２１の３次元座標データから岩盤斜面のＴＩＮモデルを作成する（ステップＳ１１）。
岩盤斜面のＴＩＮモデルは、図４に示すように、計測対象物である岩盤斜面２１を、岩盤斜面２１の３次元座標データから選定されたサンプル点Ｐm，Ｐn，Ｐlを頂点とする多数の三角形Ｔkから成る三角形網で表した３次元モデルで、変化に富んだ箇所のサンプル点の数を多くし起伏の緩やかな箇所のサンプル点の数を少なくできるので、少ないサンプル点で計測対象物の３次元形状を表現できるという利点を有する。
また、この岩盤斜面のＴＩＮモデルを用いれば、岩盤斜面２１に、図５（ａ），（ｂ）に示すようなオーバーバング部２２があるか否かを判定できるとともに、その具体的な形状を把握することができる。具体的には、前記３次元座標データから得られる岩盤斜面２１の平面図（等高線図）と、仮想光源などを用いて三角形の面に影を付けるなどのレンダリングを施した岩盤斜面２１のＴＩＮモデルとからオーバーバング部２２があるか否を判定する。オーバーバング部２２は全体に不安定な形状で、かつ、亀裂が開口している場合が多いので崩落の危険度が高い。したがって、オーバーバング部２２があった場合には、岩盤斜面２１の補強を行う前にオーバーバング部２２を掘削して除去することが好ましい。
【００１６】
次に、岩盤斜面のＴＩＮモデルを構成する各三角形の面について、三角形の頂点の３次元座標データから求めた三角形の面を示す式と水平面を示す式とから三角形の面と水平面の交線の方向と三角形の面と水平面との成す最大傾斜角とを算出して三角形の面の走向・傾斜を算出（ステップＳ１２）した後、シュミットネットを用いたステレオ投影により極投影して各三角形の表わす面の走向・傾斜の分布を求める（ステップＳ１３）。
シュミットネットを用いたステレオ投影は、地層面、節理面、断層面などの走向・傾斜を基準球面内の極（面の法線が基準球面と交わる点）とし、この極をｒが最大傾斜角でθが方位角で極座標にステレオ投影するもので、これをＴＩＮモデルの各三角形の面に適用すれば、図６に示すような、各三角形の表わす面の走向・傾斜の分布を得ることができる。図６において、各三角形の表わす面の走向・傾斜は、面の出現頻度（％）により領域分けされている。
ステップＳ１４では、シュミットネットを用いたステレオ投影を用いて求められた、岩盤斜面のＴＩＮモデルを構成する各三角形の面の走向・傾斜の分布状態から、仮想斜面の走向・傾斜とは異なる走向・傾斜を有する不連続面を検出する。
図６に示した投影図の左下部の領域Ａに分布している三角形の面は、その走向・傾斜が仮想斜面の走向・傾斜に近い面である。一方、投影図の右下部の領域Ｂに分布している三角形の面は、仮想斜面と異なる方向の面構造をしている。また、投影図の上部の領域Ｃに分布している三角形の面は仮想斜面とは反対方向の面構造（オーバーハング）を有している。したがって、走向・傾斜の分布状態から、領域Ｂや領域Ｃのような斜面の方向と異なる走向・傾斜を有する不連続面を検出することができるとともに、不連続面がどのような頻度で出現するかを把握することができる。
最後に、シュミットネットの投影図（ここでは、下半球投影図）を用いて、前記領域Ａとは異なる領域で、かつ、出現頻度が所定値を超える領域があるか否かを判定する（ステップＳ１５）。
これにより、不連続面の走向・傾斜とその頻度を検出できるので、当該斜面が安定しているか否かを判定することができる。例えば、仮想斜面の走向・傾斜との差が予め設定され、所定値を超える走向・傾斜を有する面の頻度が所定値以下である時に、当該岩盤斜面２１が安定していると判定する。
当該岩盤斜面２１が安定していると判定された場合には、開口亀裂にモルタル等の固化剤を注入し、アンカー設置について岩盤斜面２１の下部のみとするなどの補強をする。一方、岩盤斜面２１が安定していないと判定された場合には、設置するアンカーの数を増やしたり打ち込み角度を変更するなどの補強を行って岩盤斜面２１を安定化させる。
【００１７】
なお、ステップＳ１４において、ＴＩＮモデル作成手段１２で作成されたＴＩＮモデルの各三角形の面を走向・傾斜の大きさによって色分けして表示すれば、岩盤斜面２１における不連続面の出現状態を具体的に把握することができるので、岩盤斜面２１の補強を効率よく行うことができる。
具体的には、図６のシュミットネットの投影図に投影された極のうち、例えば、頻度が２％以上の極を選択するとともに、投影された極を、径ｒが傾斜β、角度θが走向αである極座標上の点と見做す。そして、走向αがαk±（Δα/２）でかつ傾斜βがβk±（Δβ/２）の範囲にあるに三角形の面を、走向・傾斜が（αk，βk）である面であるとすることで、図６に示した各三角形を、走向・傾斜の互いに異なるｎ種類の三角形の面に分類して色分けし表示手段１７のディスプレイ上に表示すれば、岩盤斜面２１における不連続面の出現状態を具体的に把握することができる。
【００１８】
このように、本実施の形態では、３次元レーザスキャナ１１を用いて岩盤斜面２１の３次元座標データを採取し、この３次元座標データから選定されたサンプル点を頂点とする三角形網で表した岩盤斜面のＴＩＮモデルを作成した後、岩盤斜面２１がＴＩＮモデルの各三角形の表わす面の走向・傾斜を算出し、この算出された各三角形の表わす面の走向・傾斜分布を求め、この走向・傾斜の分布状態をから、岩盤斜面２１に、当該岩盤斜面２１の平均的な勾配と同じ勾配を有する斜面の走向・傾斜と異なる走向・傾斜を有する不連続面を検出するようにしたので、岩盤斜面２１の不連続面を容易にかつ確実に検出することができる。したがって、岩盤斜面２１の安定性を高精度にかつ迅速に評価することができる。また、岩盤斜面２１での計測作業がないので、作業の安全性が向上する。
また、本例では、レーザ光による測量によって求められた３次元座標データを用いて岩盤斜面２１の走向・傾斜を求めているので、より精密なデータを得ることができる。
更に、統計的手法を用いて不連続面を検出しているので、個人毎の測定誤差の低減を図ることができる。
また、オーバーバング部２２があるか否かを判定できるとともに、その具体的な形状を把握できるので、岩盤斜面２１の補強前にオーバーバング部２２を除去するか否か、また、除去する際にはオーバーバング部２２のどこを除去すればよいかなどを事前に検討することができる。したがって、岩盤斜面の補強を効率よく行うことができる。
【００１９】
なお、前記実施の形態では、シュミットネットを用いたステレオ投影により、ＴＩＮモデルの各三角形の面の走向・傾斜の分布を求めた後、不連続面を検出したが、算出されたＴＩＮモデルの各三角形の面に走向・傾斜から直接不連続面を検出するようにしてもよい。
具体的には、図７（ａ）に示すように、互いに隣接する三角形の面ｓp，ｓqの走向・傾斜を比較し、走向・傾斜の差が予め設定した許容値よりも小さい場合には、図７（ｂ）に示すように、互いに隣接する三角形の面ｓp，ｓqの走向・傾斜が同じであると見做す。このような操作を繰り返すことにより、図７（ｃ）に示すように、ＴＩＮモデルの三角形の面を許容値の大きさによって決まる複数の面Ｓ0，Ｓ1，Ｓ2，Ｓ3，…，…，Ｓnに分類することができる。その結果、掘削面（Ｓ0）と不連続面（Ｓ1〜Ｓn）とを区別することができるので、仮想斜面と走向・傾斜が異なる不連続面を確実に検出することができる。
更に、複数の面の頻度（％）をそれぞれ算出し、頻度の少ない面については仮想斜面と見做せば、不連続面を確実に検出することができる。
また、前記例では、岩盤斜面のモデルとしてＴＩＮモデルを用いたが、サンプル点を規則的に配置した数値標高モデル（ＤＥＭ）を用い、サンプル点を結んだ各メッシュの面の走向・傾斜を算出してトンネル切羽の不連続面を抽出してもよい。なお、この場合には、サンプル点を結んで形成されるメッシュとしては三角形のメッシュに限らず、四角形などの多角形のメッシュを用いてもよい。また、三角形のメッシュと多角形のメッシュとの両方を用いてもよい。
また、前記例では、岩盤斜面２１のオーバーバング部２２を単に掘削除去したが、オーバーバング部２２を掘削除去した後、除去された部分のみの走向・傾斜の分布を再測定すれば、岩盤斜面２１の安定性評価の信頼性を更に向上させることができる。
【００２０】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は前記実施の形態に記載の範囲には限定されない。前記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者にも明らかである。そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲から明らかである。
【００２１】
本発明によれば、岩盤斜面の不連続面を効率よくかつ安全に検出することができるとともに、岩盤斜面の安定性評価を高精度にかつ迅速に行うことができるので、岩盤斜面の補強を効率よくかつ的確に行うことができる。
【符号の説明】
【００２２】
１０ 岩盤斜面の安定性評価装置、１０Ａ 演算部、１１ ３次元レーザスキャナ、
１２ ＴＩＮモデル作成手段、１３ 走向・傾斜算出手段、
１４ 走向・傾斜分布解析手段、１５ 不連続面検出手段、１６ 安定性判定手段、
１７ 表示手段、２０ 山体、２１ 岩盤斜面。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、岩盤斜面の安定性を評価する方法と、岩盤斜面における不連続面を検出する装置とに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、急崖を形成する岩盤斜面では、落石や岩盤すべり状の変状が生じる可能性がある場合、岩盤斜面を安定化するため、亀裂にモルタル等の固化剤を注入したり斜面にアンカーを打ち込むなどして岩盤斜面を補強した後にのり面を形成するようにしていた。
急崖を形成する岩盤斜面は、連続する開口節理を含む様々な方向の亀裂が組み合わさった複雑な形状を呈している場合が多いことから、従来は、岩盤の状態をより精密に把握するため、クリノメータと呼ばれる計測器を用いて岩盤斜面における断層や亀裂などの面構造（不連続面）を測定していた。
クリノメータは、傾斜計（振り子）とコンパス（磁石）と水準器とを備えたもので、計測する面に直接当てたり、計測する面に平行になるように置かれた図板に当てる（見通し法）などして、計測する面の方位角と最大傾斜角とを読み取ることで測定面の走向・傾斜を測定する（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】実開平６−１６８１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、クリノメータを用いて走向・傾斜を測定する方法では、計測すべき面を選定したり、その不連続面の連続方向を見極めたりする必要があるため、専門的な知識が必要であった。また、補強すべき岩盤斜面の面積が大きい割には、計測する面の数が限られるだけでなく、岩盤斜面が急崖である場合には、作業者が崖に登って測定する必要があることから、安全上問題があった。
また、クリノメータを直接岩盤に当てないで計測する見通し法を用いることも考えられるが、急崖などの斜面では見通し法を行える場所が限定されるだけでなく、図板の置き方に個人差が出るなど精度が悪かった。
【０００５】
本発明は、従来の問題点に鑑みてなされたもので、急崖などの岩盤斜面の不連続面を効率よくかつ安全に検出する方法とその装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、岩盤が露出している斜面（以下、岩盤斜面という）の精密な形状や不連続面の走向・傾斜を検出する方法であって、３次元レーザ計測器（３次元レーザスキャナともいう）を用いて岩盤が露出している岩盤斜面の３次元座標データを採取するステップと、前記岩盤斜面を前記３次元座標データから選定されたサンプル点を頂点とする三角形網で表した岩盤斜面のＴＩＮモデル（Triangulated Irregular Network）を作成するステップと、前記ＴＩＮモデルの各三角形の表わす面の走向・傾斜を算出するステップと、前記三角形の表わす面の走向・傾斜の分布を求めるステップと、前記分布状態から、前記岩盤斜面に、当該岩盤斜面の平均的な勾配と同じ勾配を有する斜面の走向・傾斜と異なる走向・傾斜を有する不連続面を検出するステップと有することを特徴とする。
このように、岩盤斜面の３次元座標データを用いて岩盤斜面を構成する面の走向・傾斜の分布状態から不連続面を検出するようにすれば、岩盤斜面の安定性を精度よくかつ迅速に評価することができる。
また、遠方から非接触にて岩盤斜面の走向・傾斜を計測するため、クリノメータによる計測に比較して、作業の安全性が著しく向上する。
【０００７】
また、本願発明は、前記各三角形の表わす面をシュミットネットを用いてステレオ投影し、前記各三角形の表わす面の走向・傾斜の分布を求めることを特徴とする。
このように、不連続面の走向・傾斜の分布状態を統計的手法を用いて求めるようにすれば、専門的な知識や技術、経験を有していなくても、不連続面を検出できるので、岩盤斜面の性状を容易に把握することができる。
また、本願発明は、前記不連続面の頻度が所定値以下である時に、当該岩盤斜面が安定していると判定するステップを設けたことを特徴とする。
これにより、岩盤斜面の安定性を精度よく評価することができる。
また、本願発明は、前記岩盤斜面にオーバーバング部があった場合には、前記オーバーバング部を掘削除去した後に、前記オーバーバング部の除去された部分の走向・傾斜の分布を再測定することを特徴とする。
これにより、岩盤斜面の安定性評価の信頼性を更に向上させることができる。
また、本願発明は、前記ＴＩＮモデルに代えてＤＥＭを用いたことを特徴とする。
ＤＥＭ（Digital Elevation Model）を用いた場合には、データ数が多いため計算時間はかかるものの、ＴＩＮモデルの場合と同等以上の精度で、掘削面と走向・傾斜が異なる不連続面を抽出することができる。
【０００８】
また、本願発明は、岩盤斜面における不連続面を検出する装置であって、岩盤が露出している岩盤斜面の３次元座標データを採取する３次元データ採取手段と、前記岩盤斜面を前記３次元座標データから選定されたサンプル点を頂点とする三角形網で表したＴＩＮモデルを作成するＴＩＮモデル作成手段と、前記ＴＩＮモデルの各三角形の頂点の３次元座標を用いて各三角形の表わす面の走向・傾斜を算出する走向・傾斜算出手段と、シュミットネットを用いたステレオ投影を用いて各三角形の表わす面の走向・傾斜の分布を求める走向・傾斜分布解析手段と、前記各三角形の表わす面の走向・傾斜の分布から前記岩盤斜面の平均的な勾配と同じ勾配を有する斜面の走向・傾斜と異なる走向・傾斜を有する不連続面を検出する不連続面検出手段とを備えたことを特徴とする。
このような構成を採ることにより、岩盤斜面での計測作業を行うことなく、岩盤斜面の不連続面を精度良く検出できる不連続面の検出装置を得ることができる。
【０００９】
なお、前記発明の概要は、本発明の必要な全ての特徴を列挙したものではなく、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となり得る。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施の形態に係る岩盤斜面の安定性評価装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図２】岩盤斜面の３次元座標データを採取する方法を示す図である。
【図３】本発明による岩盤斜面の不連続面の検出方法を示すフローチャートである。
【図４】岩盤斜面のＴＩＮモデル（３次元モデル）の一例を示す図である。
【図５】オーバーバング部の一例を示す模式図である。
【図６】シュミットネットによるデータ処理の一例を示す図である。
【図７】不連続面の検出方法の他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、実施の形態を通じて本発明を詳説するが、以下の実施の形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでなく、また、実施の形態の中で説明される特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１２】
図１は、本実施の形態に係る岩盤斜面の安定性評価装置（以下、安定化評価装置という）１０を示す図で、安定化評価装置１０は、３次元データ採取手段としての３次元レーザスキャナ１１と、ＴＩＮモデル作成手段１２と、走向・傾斜算出手段１３と、走向・傾斜分布解析手段１４と、不連続面検出手段１５と、安定性判定手段１６と、表示手段１７とを備える。不連続面の検出装置１０の演算部１０ＡであるＴＩＮモデル作成手段１２〜安定性判定手段１６の各手段は、例えば、コンピュータのソフトウエアにより構成される。
なお、３次元レーザスキャナ１１とＴＩＮモデル作成手段１２〜不連続面検出手段１５の各手段は、岩盤斜面の不連続面を検出する不連続面の検出装置を構成する。不連続面の検出装置は表示手段１７を備えてもよい。
３次元レーザスキャナ１１は、計測対象物にレーザ光を照射して計測対象物とセンサ間をレーザ光が往復する時間を計測することで計測対象物との間の距離を計測する距離センサ１１ａと、距離センサ１１ａを上下方向及び水平方向に移動させるセンサ移動手段１１ｂと、距離センサ１１ａで計測された距離情報とセンサ移動手段１１ｂからの距離センサ１１ａの移動方向情報とから計測対象物の３次元座標を算出する３次元座標算出手段１１ｃとを備えている。３次元レーザスキャナ１１は、図２に示すように、山体２０の岩盤斜面２１全体を見渡せる位置に設置されて、岩盤斜面２１全体の３次元情報を採取する。本例では、３次元レーザスキャナ１１とパーソナルコンピュータとを接続し、計測現場にて不連続面を検出するとともに、ディスプレイなどの表示手段１７に岩盤斜面２１の面構造を表示して作業員に視認させるようにしている。
ＴＩＮモデル作成手段１２は、３次元レーザスキャナ１１で採取された岩盤斜面２１の３次元情報からＴＩＮモデルを作成する。
【００１３】
走向・傾斜算出手段１３は、三角形の頂点の３次元座標のデータを用いて、当該三角形の作る面の方位角（計測する面面と水平面との交線の方向を傾斜方向を基準として測定した方向；走向）と最大傾斜角（計測する面と水平面との成す角；傾斜）とを算出して当該三角形の面の走向・傾斜を算出する。
走向・傾斜分布解析手段１４は、シュミットネットを用いたステレオ投影により各三角形の面の走向・傾斜を極投影して各三角形の面の走向・傾斜の分布を求める。
不連続面検出手段１５は、前記極投影された各三角形の表わす面の分布から岩盤斜面２１の平均的な勾配と同じ勾配を有する斜面の走向・傾斜とは異なる走向・傾斜を有する面である不連続面を検出する。
このように、３次元レーザスキャナ１１とＴＩＮモデル作成手段１２〜不連続面検出手段１５の各手段により、岩盤斜面２１の不連続面を検出する不連続面の検出装置を構成することができる。
安定性判定手段１６は、三角形の面の走向・傾斜の分布状態から求められる不連続面の頻度が予め設定された所定値を超える否かを判定し、全ての不連続面の頻度が所定値以下である時に当該岩盤斜面２１が安定していると判定する。
表示手段１７は、各三角形の表わす面の走向・傾斜の分布を頻度毎に色分けして表示した画面をディスプレイに表示する。
【００１４】
次に、本発明による岩盤斜面の安定性評価方法について、図３のフローチャートを参照して説明する。なお、本例で計測する岩盤斜面２１は伐採等により樹木等が除去されて岩盤が露出している急崖の岩盤斜面である。
まず、図２に示すように、３次元レーザスキャナ１１を、岩盤斜面２１全体を見渡せる位置に設置して岩盤斜面２１の３次元座標データを採取する（ステップＳ１０）。
本例では、３次元レーザスキャナ１１として、測定距離が３ｍ〜８００ｍ、垂直・水平スキャニング角が±２０°、サンプルレートが２０００ポイント/秒、測定精度が±３ｍｍ（計測距離１００ｍ時）である長距離型レーザスキャナを用いた。
３次元レーザスキャナ１１は、設置位置が測定点に近いほど分解能は高くなるが、垂直方向及び水平方向のスキャニング角度が機器により限られているので、設置位置を岩盤斜面２１の近くにする場合には、複数箇所で岩盤斜面２１の３次元座標データを採取し、これらを合成して岩盤斜面２１全体の３次元座標データを求める。
【００１５】
ステップＳ１１では、３次元レーザスキャナ１１で採取された岩盤斜面２１の３次元座標データから岩盤斜面のＴＩＮモデルを作成する（ステップＳ１１）。
岩盤斜面のＴＩＮモデルは、図４に示すように、計測対象物である岩盤斜面２１を、岩盤斜面２１の３次元座標データから選定されたサンプル点Ｐm，Ｐn，Ｐlを頂点とする多数の三角形Ｔkから成る三角形網で表した３次元モデルで、変化に富んだ箇所のサンプル点の数を多くし起伏の緩やかな箇所のサンプル点の数を少なくできるので、少ないサンプル点で計測対象物の３次元形状を表現できるという利点を有する。
また、この岩盤斜面のＴＩＮモデルを用いれば、岩盤斜面２１に、図５（ａ），（ｂ）に示すようなオーバーバング部２２があるか否かを判定できるとともに、その具体的な形状を把握することができる。具体的には、前記３次元座標データから得られる岩盤斜面２１の平面図（等高線図）と、仮想光源などを用いて三角形の面に影を付けるなどのレンダリングを施した岩盤斜面２１のＴＩＮモデルとからオーバーバング部２２があるか否を判定する。オーバーバング部２２は全体に不安定な形状で、かつ、亀裂が開口している場合が多いので崩落の危険度が高い。したがって、オーバーバング部２２があった場合には、岩盤斜面２１の補強を行う前にオーバーバング部２２を掘削して除去することが好ましい。
【００１６】
次に、岩盤斜面のＴＩＮモデルを構成する各三角形の面について、三角形の頂点の３次元座標データから求めた三角形の面を示す式と水平面を示す式とから三角形の面と水平面の交線の方向と三角形の面と水平面との成す最大傾斜角とを算出して三角形の面の走向・傾斜を算出（ステップＳ１２）した後、シュミットネットを用いたステレオ投影により極投影して各三角形の表わす面の走向・傾斜の分布を求める（ステップＳ１３）。
シュミットネットを用いたステレオ投影は、地層面、節理面、断層面などの走向・傾斜を基準球面内の極（面の法線が基準球面と交わる点）とし、この極をｒが最大傾斜角でθが方位角で極座標にステレオ投影するもので、これをＴＩＮモデルの各三角形の面に適用すれば、図６に示すような、各三角形の表わす面の走向・傾斜の分布を得ることができる。図６において、各三角形の表わす面の走向・傾斜は、面の出現頻度（％）により領域分けされている。
ステップＳ１４では、シュミットネットを用いたステレオ投影を用いて求められた、岩盤斜面のＴＩＮモデルを構成する各三角形の面の走向・傾斜の分布状態から、仮想斜面の走向・傾斜とは異なる走向・傾斜を有する不連続面を検出する。
図６に示した投影図の左下部の領域Ａに分布している三角形の面は、その走向・傾斜が仮想斜面の走向・傾斜に近い面である。一方、投影図の右下部の領域Ｂに分布している三角形の面は、仮想斜面と異なる方向の面構造をしている。また、投影図の上部の領域Ｃに分布している三角形の面は仮想斜面とは反対方向の面構造（オーバーハング）を有している。したがって、走向・傾斜の分布状態から、領域Ｂや領域Ｃのような斜面の方向と異なる走向・傾斜を有する不連続面を検出することができるとともに、不連続面がどのような頻度で出現するかを把握することができる。
最後に、シュミットネットの投影図（ここでは、下半球投影図）を用いて、前記領域Ａとは異なる領域で、かつ、出現頻度が所定値を超える領域があるか否かを判定する（ステップＳ１５）。
これにより、不連続面の走向・傾斜とその頻度を検出できるので、当該斜面が安定しているか否かを判定することができる。例えば、仮想斜面の走向・傾斜との差が予め設定され、所定値を超える走向・傾斜を有する面の頻度が所定値以下である時に、当該岩盤斜面２１が安定していると判定する。
当該岩盤斜面２１が安定していると判定された場合には、開口亀裂にモルタル等の固化剤を注入し、アンカー設置について岩盤斜面２１の下部のみとするなどの補強をする。一方、岩盤斜面２１が安定していないと判定された場合には、設置するアンカーの数を増やしたり打ち込み角度を変更するなどの補強を行って岩盤斜面２１を安定化させる。
【００１７】
なお、ステップＳ１４において、ＴＩＮモデル作成手段１２で作成されたＴＩＮモデルの各三角形の面を走向・傾斜の大きさによって色分けして表示すれば、岩盤斜面２１における不連続面の出現状態を具体的に把握することができるので、岩盤斜面２１の補強を効率よく行うことができる。
具体的には、図６のシュミットネットの投影図に投影された極のうち、例えば、頻度が２％以上の極を選択するとともに、投影された極を、径ｒが傾斜β、角度θが走向αである極座標上の点と見做す。そして、走向αがαk±（Δα/２）でかつ傾斜βがβk±（Δβ/２）の範囲にあるに三角形の面を、走向・傾斜が（αk，βk）である面であるとすることで、図６に示した各三角形を、走向・傾斜の互いに異なるｎ種類の三角形の面に分類して色分けし表示手段１７のディスプレイ上に表示すれば、岩盤斜面２１における不連続面の出現状態を具体的に把握することができる。
【００１８】
このように、本実施の形態では、３次元レーザスキャナ１１を用いて岩盤斜面２１の３次元座標データを採取し、この３次元座標データから選定されたサンプル点を頂点とする三角形網で表した岩盤斜面のＴＩＮモデルを作成した後、岩盤斜面２１がＴＩＮモデルの各三角形の表わす面の走向・傾斜を算出し、この算出された各三角形の表わす面の走向・傾斜分布を求め、この走向・傾斜の分布状態をから、岩盤斜面２１に、当該岩盤斜面２１の平均的な勾配と同じ勾配を有する斜面の走向・傾斜と異なる走向・傾斜を有する不連続面を検出するようにしたので、岩盤斜面２１の不連続面を容易にかつ確実に検出することができる。したがって、岩盤斜面２１の安定性を高精度にかつ迅速に評価することができる。また、岩盤斜面２１での計測作業がないので、作業の安全性が向上する。
また、本例では、レーザ光による測量によって求められた３次元座標データを用いて岩盤斜面２１の走向・傾斜を求めているので、より精密なデータを得ることができる。
更に、統計的手法を用いて不連続面を検出しているので、個人毎の測定誤差の低減を図ることができる。
また、オーバーバング部２２があるか否かを判定できるとともに、その具体的な形状を把握できるので、岩盤斜面２１の補強前にオーバーバング部２２を除去するか否か、また、除去する際にはオーバーバング部２２のどこを除去すればよいかなどを事前に検討することができる。したがって、岩盤斜面の補強を効率よく行うことができる。
【００１９】
なお、前記実施の形態では、シュミットネットを用いたステレオ投影により、ＴＩＮモデルの各三角形の面の走向・傾斜の分布を求めた後、不連続面を検出したが、算出されたＴＩＮモデルの各三角形の面に走向・傾斜から直接不連続面を検出するようにしてもよい。
具体的には、図７（ａ）に示すように、互いに隣接する三角形の面ｓp，ｓqの走向・傾斜を比較し、走向・傾斜の差が予め設定した許容値よりも小さい場合には、図７（ｂ）に示すように、互いに隣接する三角形の面ｓp，ｓqの走向・傾斜が同じであると見做す。このような操作を繰り返すことにより、図７（ｃ）に示すように、ＴＩＮモデルの三角形の面を許容値の大きさによって決まる複数の面Ｓ0，Ｓ1，Ｓ2，Ｓ3，…，…，Ｓnに分類することができる。その結果、掘削面（Ｓ0）と不連続面（Ｓ1〜Ｓn）とを区別することができるので、仮想斜面と走向・傾斜が異なる不連続面を確実に検出することができる。
更に、複数の面の頻度（％）をそれぞれ算出し、頻度の少ない面については仮想斜面と見做せば、不連続面を確実に検出することができる。
また、前記例では、岩盤斜面のモデルとしてＴＩＮモデルを用いたが、サンプル点を規則的に配置した数値標高モデル（ＤＥＭ）を用い、サンプル点を結んだ各メッシュの面の走向・傾斜を算出してトンネル切羽の不連続面を抽出してもよい。なお、この場合には、サンプル点を結んで形成されるメッシュとしては三角形のメッシュに限らず、四角形などの多角形のメッシュを用いてもよい。また、三角形のメッシュと多角形のメッシュとの両方を用いてもよい。
また、前記例では、岩盤斜面２１のオーバーバング部２２を単に掘削除去したが、オーバーバング部２２を掘削除去した後、除去された部分のみの走向・傾斜の分布を再測定すれば、岩盤斜面２１の安定性評価の信頼性を更に向上させることができる。
【００２０】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は前記実施の形態に記載の範囲には限定されない。前記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者にも明らかである。そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲から明らかである。
【００２１】
本発明によれば、岩盤斜面の不連続面を効率よくかつ安全に検出することができるとともに、岩盤斜面の安定性評価を高精度にかつ迅速に行うことができるので、岩盤斜面の補強を効率よくかつ的確に行うことができる。
【符号の説明】
【００２２】
１０ 岩盤斜面の安定性評価装置、１０Ａ 演算部、１１ ３次元レーザスキャナ、
１２ ＴＩＮモデル作成手段、１３ 走向・傾斜算出手段、
１４ 走向・傾斜分布解析手段、１５ 不連続面検出手段、１６ 安定性判定手段、
１７ 表示手段、２０ 山体、２１ 岩盤斜面。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
３次元レーザ計測器を用いて岩盤が露出している岩盤斜面の３次元座標データを採取するステップと、
前記岩盤斜面を前記３次元座標データから選定されたサンプル点を頂点とする三角形網で表した岩盤斜面のＴＩＮモデルを作成するステップと、
前記ＴＩＮモデルの各三角形の表わす面の走向・傾斜を算出するステップと、
前記三角形の表わす面の走向・傾斜の分布状態を求めるステップと、
前記分布状態から、前記岩盤斜面に、当該岩盤斜面の平均的な勾配と同じ勾配を有する斜面の走向・傾斜と異なる走向・傾斜を有する不連続面を検出するステップと有する岩盤斜面における不連続面の検出方法。
【請求項２】
前記各三角形の表わす面をシュミットネットを用いてステレオ投影し、前記三角形の表わす面の走向・傾斜の分布を求める請求項１に記載の岩盤斜面における不連続面の検出方法。
【請求項３】
前記不連続面の頻度が所定値以下である時に、当該岩盤斜面が安定していると判定するステップを更に設けた請求項１または請求項２に記載の岩盤斜面における不連続面の検出方法。
【請求項４】
前記岩盤斜面にオーバーバング部があった場合には、前記オーバーバング部を掘削除去した後に、前記オーバーバング部の除去された部分の走向・傾斜の分布を再測定する請求項１〜請求項３のいずれかに記載の岩盤斜面における不連続面の検出方法。
【請求項５】
前記ＴＩＮモデルに代えてＤＥＭを用いた請求項１に記載の岩盤斜面における不連続面の検出方法。
【請求項６】
岩盤が露出している岩盤斜面の３次元座標データを採取する３次元データ採取手段と、
前記岩盤斜面を前記３次元座標データから選定されたサンプル点を頂点とする三角形網で表したＴＩＮモデルを作成するＴＩＮモデル作成手段と、
前記ＴＩＮモデルの各三角形の頂点の３次元座標を用いて各三角形の表わす面の走向・傾斜を算出する走向・傾斜算出手段と、
シュミットネットを用いたステレオ投影を用いて各三角形の表わす面の走向・傾斜の分布を求める走向・傾斜分布解析手段と、
前記各三角形の表わす面の走向・傾斜の分布から前記岩盤斜面の平均的な勾配と同じ勾配を有する斜面の走向・傾斜と異なる走向・傾斜を有する不連続面を検出する不連続面検出手段とを備えた岩盤斜面における不連続面の検出装置。
【請求項１】
３次元レーザ計測器を用いて岩盤が露出している岩盤斜面の３次元座標データを採取するステップと、
前記岩盤斜面を前記３次元座標データから選定されたサンプル点を頂点とする三角形網で表した岩盤斜面のＴＩＮモデルを作成するステップと、
前記ＴＩＮモデルの各三角形の表わす面の走向・傾斜を算出するステップと、
前記三角形の表わす面の走向・傾斜の分布状態を求めるステップと、
前記分布状態から、前記岩盤斜面に、当該岩盤斜面の平均的な勾配と同じ勾配を有する斜面の走向・傾斜と異なる走向・傾斜を有する不連続面を検出するステップと有する岩盤斜面における不連続面の検出方法。
【請求項２】
前記各三角形の表わす面をシュミットネットを用いてステレオ投影し、前記三角形の表わす面の走向・傾斜の分布を求める請求項１に記載の岩盤斜面における不連続面の検出方法。
【請求項３】
前記不連続面の頻度が所定値以下である時に、当該岩盤斜面が安定していると判定するステップを更に設けた請求項１または請求項２に記載の岩盤斜面における不連続面の検出方法。
【請求項４】
前記岩盤斜面にオーバーバング部があった場合には、前記オーバーバング部を掘削除去した後に、前記オーバーバング部の除去された部分の走向・傾斜の分布を再測定する請求項１〜請求項３のいずれかに記載の岩盤斜面における不連続面の検出方法。
【請求項５】
前記ＴＩＮモデルに代えてＤＥＭを用いた請求項１に記載の岩盤斜面における不連続面の検出方法。
【請求項６】
岩盤が露出している岩盤斜面の３次元座標データを採取する３次元データ採取手段と、
前記岩盤斜面を前記３次元座標データから選定されたサンプル点を頂点とする三角形網で表したＴＩＮモデルを作成するＴＩＮモデル作成手段と、
前記ＴＩＮモデルの各三角形の頂点の３次元座標を用いて各三角形の表わす面の走向・傾斜を算出する走向・傾斜算出手段と、
シュミットネットを用いたステレオ投影を用いて各三角形の表わす面の走向・傾斜の分布を求める走向・傾斜分布解析手段と、
前記各三角形の表わす面の走向・傾斜の分布から前記岩盤斜面の平均的な勾配と同じ勾配を有する斜面の走向・傾斜と異なる走向・傾斜を有する不連続面を検出する不連続面検出手段とを備えた岩盤斜面における不連続面の検出装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【公開番号】特開２０１３−７２７０５（Ｐ２０１３−７２７０５Ａ）
【公開日】平成２５年４月２２日（２０１３．４．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−２１１０７３（Ｐ２０１１−２１１０７３）
【出願日】平成２３年９月２７日（２０１１．９．２７）
【出願人】（０００００１３１７）株式会社熊谷組 (551)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２５年４月２２日（２０１３．４．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年９月２７日（２０１１．９．２７）
【出願人】（０００００１３１７）株式会社熊谷組 (551)
【Ｆターム（参考）】
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