【本网讯】随着我国东部矿产资源开发利用逼近临界，众多矿产资源勘探和开采工作逐步向西部艰苦地区转移。虽然无人化和智能化概念已经在军事、工业制造、矿山开采等领域部分实现，但在野外地质工作中仍有待突破。其中，对野外岩体结构的识别、分析是野外地质无人化所必须面对的关键技术难题之一。

近日，我校软件工程学院桑学佳副教授、硕士研究生陈杰、刘攀莉、王颀安、刘敦龙教授在工程技术领域顶刊《Engineering Geology》（SCI中科院1区TOP，CiteScore排名4/333）发表了题为“GOVANS: A robust framework for automatic extraction of rock mass discontinuity orientations from 3D point clouds”的研究成果。这也是我校首次在该期刊发表学术论文。

该研究提出了针对无人机点云的岩石构造信息自动提取框架GOVANS。该方法融合RANSAC-PCA鲁棒法向估计与基于vMF理论的轴向聚类，利用GWO优化初始中心并结合DBSCAN分割结构面。LiDAR和SfM案例验证表明，该框架下岩体结构面产状提取精度高，平均倾向/倾角偏差仅3.01°/2.12°；完整的GOVANS工作流程所需运行时间约为领域常用软件Discontinuity Set Extractor（DSE）的四分之一。为基于无人机的地质信息采集自动化、野外调查无人化提供了高效方案。

该研究项目获得国家自然科学基金（No. 42302336）、四川省科技厅项目（No. 2024YFHZ0098）、西藏自治区科技计划项目（No. XZ202403ZY0008）、中央高校基本科研业务费专项资金（No. KYTZ202278）等项目资助。

未来，软件工程学院将持续支持师生面向国家重大战略需求和产业技术瓶颈开展原创性、引领性科学研究，为培养工程技术拔尖创新人才、服务低空经济事业作出新的更大贡献。

文章链接：https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2026.109109