基于无人机机载LiDAR的电力线点云提取与重建

朱依民，田林亚*，毕继鑫，林 松

(1.河海大学 地球科学与工程学院，南京 211100；2.浙江华东测绘与工程安全技术有限公司，杭州 310014)

引 言

我国是世界上电网规模最大的国家，同时也是电网巡检维护难度系数最高的国家[1-2]。随着架空输电线路建设里程的不断加长，对于输电线走廊巡检维护的效率和可靠性的要求也在不断提高[3-4]。由于无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)机载激光雷达(light detection and ranging，LiDAR)测量技术具有受外界环境影响小、自动化程度高、采集数据时间短、测量精度高等优点，目前已将其广泛地应用于电力线走廊的巡检，通过对扫描到的电力线走廊点云进行处理可以实现电力线3维重建[5-7]。电力线3维重建主要包括电力线点提取与重建两个部分，电力线点提取有识别和聚类两个步骤，其中聚类是电力线提取的关键，目前，已有的相关聚类方法包括Hough变换[8]、3-D连通成分分析[9]、电力线模型生长与合并方法[10]等。电力线重建主要是选择合适的电力线模型，目前单档单根电力线的重建模型主要有直线和悬链线组合的模型、直线和抛物线组合的模型、直线和二元二次多项式组合的模型以及多项式模型[11]。

LAI等人[12]结合统计分析法和电力线的悬链线模型来实现电力线的3维重建，但统计分析法确定电力线走向时会受到粗差点的影响。WANG等人[13]基于点云的3维多尺度邻域特征使用支持向量机对电力线走廊点云进行分类，但是在分类前需要进行较多的数据预处理且分类的准确率也会受到邻域形状的影响，普适性、鲁棒性和分类的准确率都不高。……