机载LiDAR点云数据中电力线的提取方法研究

提出了一种基于机载LiDAR点云数据的电力线提取方法。首先在进行LiDAR数据滤波的基础上,分离地面点与非地面点;然后针对非地面点采取一种基于角度的滤波方法,分离非地面点中的植被点与电力线点,对电力线点,采用二维Hough变换进一步分离各条电力线点;最后使用双曲余弦函数模型,对单条电力线进行曲线拟合。实验结果表明,该方法能够从LiDAR点云数据中较完整地提取出电力线点,电力线点提取正确率达96.2%,并能够对电力线走廊进行三维重建。     

基于机载LiDAR点云的电力线提取与三维重建

为了解决地形复杂、点云密度不均匀的输电线机载激光雷达(LiDAR)点云电力线提取精度低的问题，本文根据电力线点的空间分布特征设计与实现了一套电力线提取与三维重建方法。首先，使用改进曲面拟合滤波算法与形态学开运算实现地面点、低矮植被点等的滤除；其次，以滤波处理得到点云数据为数据源，利用电力线点维度特征实现电力线点粗提取并利用密度聚类算法进行单根电力线精提取；最后，基于单根电力线提取结果进行电力线三维重建。为了对本文提出电力线提取与重建方法进行检验，使用宁波市某高压交流输变电工程中部分实测机载LiDAR点云数据进行实验，结果表明，本文方法提取28根电力线结果误差率均在0.04%以内，验证了本文方法的可靠性与实用性。     

利用机载LiDAR点云数据提取电力线的研究

提出并实现一种从LiDAR点云数据中自动提取多根电力线的方法。首先利用OpenGL三维图形开发包重现激光点云的空间分布特征,采用交互方式初步确定电力线点云数据;然后利用单根电力线点云之间紧密相连的特性,自动确定每根电力线上的数据点;最后采用抛物线模型在三维空间中重构每根电力线。试验结果表明,该方法能精确有效地自动提取多根电力线数据,具有一定的工程应用价值。     

机载激光点云数据中分裂导线自动提取和重建

针对电力线精细重建问题,该文从分裂导线的空间分布特点出发,提出一种从机载激光点云数据中自动提取并精细重建分裂导线的方法,即在提取单根导线或地线点云的基础上,对分裂导线点云基于二分法提取每根分裂子导线点云,并采用随机抽样一致性算法对电力线分别在XOY平面进行二维直线拟合、在某垂直平面进行悬链线拟合。实验数据表明,该方法具有鲁棒性好、拟合精度高等特点,能精细地重建出每根分裂子导线。     

一种基于机载LiDAR点云电力线自动提取方法

针对电力巡线需求,提出一种基于机载LiDAR点云数据的电力线自动提取方法。首先采用高程滤波方法去除地面点及低矮地物点,采用顾及邻域尺度的自适应半径主成分分析法确定各点维度特性,利用维度特性从滤波后的点云中粗提取电力线点;然后根据电力线点空间分布特征,引入密度聚类算法实现单根电力线点精确提取;最后采用抛物线模型在三维空间中重构每根电力线。选取两组典型代表性的实测数据进行实验,结果表明:该方法能够从电力线走廊机载激光点云中快速提取出完整的单根电力线点,具有抗噪性强和提取精度高的特点,单根电力线提取误差率在0.06%以下,电力线提取结果能够直接应用于三维模型重建中。     

一种利用机载激光点云的河流横纵断面自动提取方法

传统的河流断面测量方法具有周期长、成本高、外业多等不足,为此提出一种基于机载激光点云的河流横纵断面自动提取方法.首先,使用渐进三角网滤波器从机载点云中分离出地面点,用以构建三角网模型,并将其转化成数字高程模型数据.接着,利用洼地填充、流向分析、流量分析、河流栅格提取、矢量化等水文分析模块,从数字高程模型数据中自动提取出河流中心线.然后,修正河流中心线并生成纵断面,沿着纵断面按固定间距自动提取横断面,并自动填充属性.最后,利用断面线进行缓冲区分析,根据缓冲区范围从正射影像中裁剪出河流影像,并将河流影像与数字高程模型、横纵断面数据打包成完整成果.项目应用证明,该方法具有数据精度高、更新周期短、生产成本低等优势,适用于大范围的河流断面数据生产.     

基于机载点云数据的智能化成图方法研究

为了提高机载点云数据生产大比例尺地形图的自动化程度,减少人工作业工作量,提出了一种基于机载点云数据的半自动化成图方法。该方法先对原始点云数据进行滤波处理,再将其划分为地面点云和非地面点云。对于地面点云可自动提取等高线并生成高程点;对于非地面点云,先进行分割、分类处理提取建筑物、高架桥等典型地物,再进一步提取其边界,完成制图。该方法能有效完成地形图生产中等高线、高程点、建筑物等要素的自动提取,而其他地形要素还需根据正射影像补充提取。     

机载LiDAR点云的双阈值自动提取断裂线方法

提出了一种基于机载LiDAR点云的双阈值断裂线自动提取方法.该方法首先将机载LiDAR地面点云数据按照高程重采样为距离图像,用双阈值方法提取出概略断裂线;再结合原始地面点云用基于平面对的分段构造法对概略断裂线进一步求精.实验表明,该方法能够比较精确地从机载LiDAR地面点云中自动提取出断裂线.     

激光雷达点云电力线自动提取算法

针对当前电力线提取方法自动化程度和精度不高的问题,本文从点云数据的空间分布特征出发,提出了一种高效的电力线自动提取方法。首先基于自然裂点法,将点云数据按高程分类后去除地面点;然后对数据进行空间划分,基于子空间的点密度及空间结构特征的差异化,利用地物分割算法去除电塔点和残留的植被点;最后利用基于欧氏距离分割的电力线自动检测算法,实现单根电力线的快速、高精度提取。提取结果和拟合试验表明,该方法能在复杂地形下实现电力线的自动提取,极大提高了电力线的提取效率和精度。     

空间域分割的机载LiDAR数据输电线快速提取

机载LiDAR具有快速、直接获取地物3维坐标的能力,在电网高压输电线路安全巡检中具有较大的应用前景。论文针对机载LiDAR输电线智能巡检的需求,提出并实现了一种基于空间域分割的LiDAR点云数据输电线自动提取方法。该方法首先利用高程直方图统计法去除地面点,再次利用点云密度差异剔除杆塔,根据相邻线之间的距离差和相邻层的高程差进行单根输电线分离。最后,采用多项式模型在3维空间中重构每根输电线空间坐标。实验结果表明该方法能够快速自动地提取多个杆塔之间的多根输电线数据,具有一定的工程应用价值。     

利用LiDAR点云强度的十字剖分线法道路提取

由于道路与地面在空间上表现相近,因此,仅用空间坐标无法从LiDAR数据中直接提取道路。机载激光扫描系统在获取对象三维信息的同时,也记录了激光经由反射的强度信息,因此能从空间坐标和辐射两个方面表现地物的特性。结合这两种相对独立的信息在激光扫描数据中进行道路提取,提高了提取结果的稳定性。首先利用激光扫描数据的高程滤波去除非地面点;再通过强度信息进行阈值分割得到包含干扰的初始道路区域;然后,利用两组十字剖分线检测初始区域在4个方向的狭长性与宽度一致性,使得狭长状、区域宽度较一致的道路区域同干扰区域具有不同的权值,从而提取真正的道路区域;最终通过对道路区域的细化和平滑,得到道路中心线。实验表明,该方法能够较好地在LiDAR数据中提取出道路并得到道路中心线。     

多尺度邻域特征下的机载LiDAR点云电力线分类

利用机载激光雷达技术三维测量精度高且获取快速的优点进行电力线自动分类提取已成为点云数据处理与电力应用的重要领域。针对电力线分类模型的自动化和高精度需求，本文提出了基于三维多尺度邻域特征的机载LiDAR点云电力线分类提取模型框架，主要包括4个步骤：电力线候选点滤波、多尺度邻域类型选取、形状结构特征提取和支持向量机分类。通过对2个复杂城市区域的试验数据集和8种不同邻域类型的详细结果对比分析，发现基于多尺度圆球邻域形状结构特征的分类模型结果准确率、召回率和质量分别达到97%、94%和93%，同时整体处理时间在2个试验数据中分别从366、256 s减少到274、160 s。试验结果表明，该方法在多种复杂城市场景中能够实现机载LiDAR数据的电力线较高精度分类提取。     

架空输电线路机载激光雷达点云电力线三维重建

电力线三维重建是机载激光雷达(LiDAR)电力巡线的一项重要任务之一。本文提出了一种基于架空输电线走廊机载LiDAR点云的电力线三维重建方法。首先,基于电塔LiDAR点和初始线路轨迹数据提取精确的电塔位置、电塔数量、线路轨迹、总档数等信息;然后,将线路分档,并确定每一档的二维空间范围和相应的电力线LiDAR点云;接着,分别对每一档的电力线LiDAR点云进行中心化投影,并利用k-means聚类将每一个电力线LiDAR点划分到相应的根;最后,利用直线和抛物线相结合的模型进行单档单根电力导线三维重建。两景试验表明,本文方法可以实现自动、高精度、正确的重建长距离架空输电线走廊电力线三维模型,重建过程中具有对电力线数目、空间配置结构、类型、粗差点、档距长度、点云不规则断裂等因素不敏感的优势。     

车载LiDAR数据电力线与塔杆提取方法

为了实现车载LiDAR数据中电力线和塔杆的正确提取,在分析电力线分布特点的基础之上,提出了电力线和塔杆提取的新方法。该方法首先采用高程分布直方图统计方法去除大量的地面点;然后利用kmeans聚类方法,分离得到电力线和塔杆点云,并借助塔杆点云密度特性进行塔杆定位;最后,依据电力线走向及同一电力线上点间高差较小的特点进行单根电力线的提取,并采用多项式模型对分离得到的电力线进行建模。实验结果表明,该方法能够较好地实现复杂地区的电力要素提取。     

车载联合机载LiDAR点云数据的建筑物立面精细分割

从数据量庞大且散乱的车载LiDAR点云中分割出建筑物立面数据是一项繁琐而艰巨的工作。本文提出一种结合机载LiDAR点云的车载LiDAR点云建筑物立面分割方法。该方法在空-地点云严格配准的基础上,从机载LiDAR点云中分割出每栋建筑物的顶部点云,提取建筑物顶部外轮廓线并进行规则矢量化处理,设置轮廓线缓冲区实现立面点云的粗分割;再采用基于稳健特征值的平面拟合法对单栋建筑物的每个立面进行去噪滤波,实现建筑物立面的精细分割。试验结果证明了该算法对城市场景中车载LiDAR点云处理的有效性。     

多系统融合精密单点定位在机载雷达电力线巡检中的应用

通过无人机搭载激光雷达(LiDAR)测量系统进行电力线巡检实验,提出了一种基于多系统精密单点定位(PPP)的机载LiDAR电力线巡检方法,重点分析了基站差分、单系统PPP、多系统融合PPP三种处理策略生成POS数据的方法,并利用江苏省中北部采集的机载雷达数据及人工布设的控制点结果进行验证. 实验结果表明:三种方法得到的POS数据均方根误差(RMSE)均在0.016 m以内,与单系统PPP相比,多系统PPP在高程方向提高了12%,在东(E)方向提高了21%,在北(N)方向提高了17%,文中提出的方法生成三维(3D)点云数据精度较高,生成的点云数据精度满足精细电力线巡检的要求.      

激光点云输电线精细提取的残差聚类法

针对输电线点云数据中存在缺失、噪声等复杂环境,提出了一种基于模型残差聚类的激光点云电力线精细提取方法。首先根据归一化高程阈值分割去除近地面点,在此基础上,采用自适应维度特征和方向特征粗提取电力线点;然后以抛物线模型为约束条件,采用改进的建模方法,确定模型残差并对其进行密度聚类,根据聚类结果实现单根电力线精细提取;最后讨论了关键参数的选择对提取结果的影响。两景实测数据试验表明:该方法能快速实现点云部分缺失、噪声干扰等复杂环境下的电力线精细提取,无须电力线数目、点云密度等先验知识,对不同类型分裂导线提取均具有很好的适用性。单根电力线提取准确率达99.17%以上,模型误差最大值为0.167 m,中误差最大值为0.079 m。     

机载LiDAR点云时间纹理信息航带重叠区消冗

机载LiDAR获取的完整测区点云数据中包含了丰富的信息,同时也伴随着大量冗余数据,本文提出基于机载LiDAR点云时间纹理信息的航带重叠区消冗方法。首先按点云时间信息划分航带,再按点云纹理信息提取航带边缘,接着提取高地物遮挡空洞,最后去除重叠区冗余数据。实验结果表明,该方法无需航线信息辅助,并能在保留遮挡空洞区域点云的同时,高效地去除航带重叠区中精度较低的点云。     

共面约束的机载LiDAR IMU安置角误差自动检校方法

针对机载LiDAR数据处理中IMU安置角误差检校问题,该文提出一种基于共面约束的自动检校方法。从激光点云中自动提取尖顶房屋顶平面,并建立连接平面关系,基于激光脚点坐标计算公式和共面约束条件,通过平差解算得到IMU安置角误差参数。以Riegl Q780获取的数据进行实验,该方法检校结果与RiProcess软件提供的检校参数非常接近。经过误差改正后,相邻航线获取的点云可以很好地重合在一起。相对于人工选择特征地物进行IMU安置角误差检校,该方法可以大大提高检校的效率和可靠性。