EN FR
GeoConferences.ca

LiDAR as input for Discrete Fracture Networks: A comparison of automated manual joint mapping using scanned surface models.

I. Vazaios, N. Vlachopoulos, M.J. Lato, M.S. Diederichs

Dans les comptes rendus d’articles de la conférence: GeoRegina 2014: 67th Canadian Geotechnical Conference

Session: Engineering Geology and Rock Mechanics

ABSTRACT: LiDAR technology has been proven to be a real asset in many geological and geotechnical applications but it can also be a powerful tool for modelling. Discontinuity data, such as joint orientation, density and length, can be extracted from LiDAR scanning data using manual and automated techniques. Such data can be further processed and used in DFN modeling and generation. However, the sampling method applied in the LiDAR data and the reconstruction method of the DFN, including deterministic and statistical approaches, may result to realistic or unrealistic DFN models. Different methodologies and techniques are discussed and compared based on two specific case studies, including data sets obtained from the Shawinigan, Quebec, Canada and Brockville, Ontario, Canada railway tunnels.

RÉSUMÉ: La technologie Lidar a démontré qu™elle peut être un véritable atout dans de nombreuses applications géologiques et géotechniques, mais elle peut également être un outil puissant pour la modélisation. Des données discontinues, comme l'orientation des joints de stratification, la densité et la longueur, peuvent être extraites à partir de données obtenues grâce à des balayages manuels ou automatiques. Ces données peuvent être traitées et utilisées pour la modélisation d™un réseau de fractures discrètes. Cependant, la méthode d'échantillonnage de données utilisée par la technologie Lidar et la méthode de reconstruction du réseau de fractures discrètes, y compris les approches déterministiques et statistiques, peuvent entraîner des modèles réalistes ou irréalistes. Différentes méthodes et techniques sont discutées et comparées selon deux études de cas spécifiques, qui incluent des données obtenues à partir des tunnels ferroviaires de Shawinigan, Québec, Canada et de Brockville, Ontario, Canada.

Please include this code when submitting a data update: GEO2014_331

Retrouver cet article:
Les membres de la Société canadienne de géotechnique peuvent accéder à cet article, ainsi qu'à tous les autres articles de la Conférence Géotechnique Canadienne, dans le Espace membre. Les comptes rendus d'articles sont également disponibles dans de nombreuses bibliothèques.

Citer cet article:
I. Vazaios; N. Vlachopoulos; M.J. Lato; M.S. Diederichs (2014) LiDAR as input for Discrete Fracture Networks: A comparison of automated manual joint mapping using scanned surface models. in GEO2014. Ottawa, Ontario: Canadian Geotechnical Society.

@article{GeoRegina14Paper331, author = I. Vazaios; N. Vlachopoulos; M.J. Lato; M.S. Diederichs,
title = LiDAR as input for Discrete Fracture Networks: A comparison of automated manual joint mapping using scanned surface models.,
year = 2014
}