基于無人機(jī)激光點(diǎn)云的樹障檢測與砍伐樹木數(shù)量估算
發(fā)布時間:2021-11-26 04:16
電力走廊的樹木生長會對輸電線路的安全運(yùn)營造成巨大影響,精確檢測出影響線路安全的樹木并將其砍伐至關(guān)重要。因此,提出一種基于無人機(jī)激光點(diǎn)云的樹障檢測與砍伐樹木數(shù)量估算方法。首先,對激光點(diǎn)云進(jìn)行快速自動化處理,先后精確提取地面點(diǎn)、電力線點(diǎn)與植被點(diǎn);其次,基于電力線點(diǎn)進(jìn)行分段,并分析電力線與植被點(diǎn)的安全距離,進(jìn)而確定樹障區(qū)域的位置和范圍;最后,對樹障區(qū)域植被點(diǎn)云進(jìn)行單木分割,并統(tǒng)計單木數(shù)量,最終實(shí)現(xiàn)砍伐樹木數(shù)量的精準(zhǔn)估算。研究結(jié)果表明,無人機(jī)激光點(diǎn)云可以實(shí)現(xiàn)輸電通道樹障的有效檢測與砍伐樹木數(shù)量的精確估算,總體樹木砍伐數(shù)量估算精度可達(dá)92.3%,可為輸電線路安全運(yùn)營提供遙感技術(shù)支撐,也可為電網(wǎng)運(yùn)維單位制訂樹木砍伐計劃提供可靠依據(jù)。
【文章來源】:中國科學(xué)院大學(xué)學(xué)報. 2020,37(06)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
算法總體技術(shù)流程圖
點(diǎn)云濾波結(jié)果
濾波后的非地面點(diǎn)中含有電力線點(diǎn)和其他地物點(diǎn),其中電力線是懸空狀分布的,基于電力線點(diǎn)云的空間分布特征,可以粗提取電力線點(diǎn)云[11,22-24],此時電力線點(diǎn)云中可能包含其他地物點(diǎn),因此基于電力線點(diǎn)的投影分布特點(diǎn),采用隨機(jī)抽樣一致性算法(random sample consensus,RANSAC)實(shí)現(xiàn)電力線點(diǎn)的精確提取。首先,基于電力線在水平面上的投影呈線性分布的特點(diǎn),利用RANSAC直線擬合的線性檢測方法剔除與電力線不在同一線上的噪點(diǎn);然后基于電力線在垂直面上的投影呈拋物線分布的特點(diǎn),采用RANSAC拋物線擬合剔除與高壓線處于同一垂直面上的噪點(diǎn);最終在剔除所有噪聲點(diǎn)后實(shí)現(xiàn)電力線點(diǎn)云的精提取,提取精度高達(dá)98.1%,完全可以滿足樹障檢測的要求(圖3)。3)植被點(diǎn)提取
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]無人機(jī)傾斜攝影技術(shù)在電力巡線樹障檢測中的實(shí)踐應(yīng)用研究[J]. 周小紅,李向歡,石蕾,龍煥. 電力大數(shù)據(jù). 2019(08)
[2]一種基于圖割的機(jī)載LiDAR單木識別方法[J]. 王濮,邢艷秋,王成,習(xí)曉環(huán). 中國科學(xué)院大學(xué)學(xué)報. 2019(03)
[3]激光雷達(dá)回波強(qiáng)度數(shù)據(jù)輻射特性分析[J]. 杜松,李曉輝,劉照言,陳育偉,王震,唐伶俐,賀文靜. 中國科學(xué)院大學(xué)學(xué)報. 2019(03)
[4]基于固定翼無人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的輸電線路三維建模與樹障分析[J]. 阮峻,陶雄俊,韋新科,李紅盛. 南方能源建設(shè). 2019(01)
[5]基于機(jī)載激光點(diǎn)云的輸電線路走廊樹障自動化檢測方法[J]. 丁薇,黃緒勇,譚向宇,彭晶,于輝,聶鼎. 測繪與空間地理信息. 2018(11)
[6]輸電線路走廊樹障清理相關(guān)技術(shù)分析[J]. 胡彬,周宗國,楊時寬,趙海,詹樂貴. 民營科技. 2018(09)
[7]基于可見光影像的架空線路樹障測量技術(shù)研究[J]. 劉正坤,袁煒,王昊. 地理空間信息. 2018(07)
[8]特高壓輸電線路樹障隱患預(yù)判及仿真分析[J]. 祝賀,于卓鑫,嚴(yán)俊韜. 東北電力大學(xué)學(xué)報. 2018(02)
[9]多級移動曲面擬合的自適應(yīng)閾值點(diǎn)云濾波方法[J]. 朱笑笑,王成,習(xí)曉環(huán),王濮,田新光,楊學(xué)博. 測繪學(xué)報. 2018(02)
[10]基于激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)電力線的提取及安全檢測[J]. 徐博,劉正軍,王堅. 激光雜志. 2017(07)
碩士論文
[1]基于機(jī)載LiDAR的森林單木識別研究[D]. 王濮.東北林業(yè)大學(xué) 2018
[2]機(jī)載LiDAR樹木檢測在電力巡線中的應(yīng)用研究[D]. 任海成.蘭州交通大學(xué) 2017
[3]機(jī)載LiDAR輸電線走廊點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動分類和樹障預(yù)警分析方法研究[D]. 張昌賽.蘭州交通大學(xué) 2018
[4]基于機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的電力線安全距離檢測[D]. 張賡.蘭州交通大學(xué) 2015
本文編號:3519378
【文章來源】:中國科學(xué)院大學(xué)學(xué)報. 2020,37(06)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
算法總體技術(shù)流程圖
點(diǎn)云濾波結(jié)果
濾波后的非地面點(diǎn)中含有電力線點(diǎn)和其他地物點(diǎn),其中電力線是懸空狀分布的,基于電力線點(diǎn)云的空間分布特征,可以粗提取電力線點(diǎn)云[11,22-24],此時電力線點(diǎn)云中可能包含其他地物點(diǎn),因此基于電力線點(diǎn)的投影分布特點(diǎn),采用隨機(jī)抽樣一致性算法(random sample consensus,RANSAC)實(shí)現(xiàn)電力線點(diǎn)的精確提取。首先,基于電力線在水平面上的投影呈線性分布的特點(diǎn),利用RANSAC直線擬合的線性檢測方法剔除與電力線不在同一線上的噪點(diǎn);然后基于電力線在垂直面上的投影呈拋物線分布的特點(diǎn),采用RANSAC拋物線擬合剔除與高壓線處于同一垂直面上的噪點(diǎn);最終在剔除所有噪聲點(diǎn)后實(shí)現(xiàn)電力線點(diǎn)云的精提取,提取精度高達(dá)98.1%,完全可以滿足樹障檢測的要求(圖3)。3)植被點(diǎn)提取
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]無人機(jī)傾斜攝影技術(shù)在電力巡線樹障檢測中的實(shí)踐應(yīng)用研究[J]. 周小紅,李向歡,石蕾,龍煥. 電力大數(shù)據(jù). 2019(08)
[2]一種基于圖割的機(jī)載LiDAR單木識別方法[J]. 王濮,邢艷秋,王成,習(xí)曉環(huán). 中國科學(xué)院大學(xué)學(xué)報. 2019(03)
[3]激光雷達(dá)回波強(qiáng)度數(shù)據(jù)輻射特性分析[J]. 杜松,李曉輝,劉照言,陳育偉,王震,唐伶俐,賀文靜. 中國科學(xué)院大學(xué)學(xué)報. 2019(03)
[4]基于固定翼無人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的輸電線路三維建模與樹障分析[J]. 阮峻,陶雄俊,韋新科,李紅盛. 南方能源建設(shè). 2019(01)
[5]基于機(jī)載激光點(diǎn)云的輸電線路走廊樹障自動化檢測方法[J]. 丁薇,黃緒勇,譚向宇,彭晶,于輝,聶鼎. 測繪與空間地理信息. 2018(11)
[6]輸電線路走廊樹障清理相關(guān)技術(shù)分析[J]. 胡彬,周宗國,楊時寬,趙海,詹樂貴. 民營科技. 2018(09)
[7]基于可見光影像的架空線路樹障測量技術(shù)研究[J]. 劉正坤,袁煒,王昊. 地理空間信息. 2018(07)
[8]特高壓輸電線路樹障隱患預(yù)判及仿真分析[J]. 祝賀,于卓鑫,嚴(yán)俊韜. 東北電力大學(xué)學(xué)報. 2018(02)
[9]多級移動曲面擬合的自適應(yīng)閾值點(diǎn)云濾波方法[J]. 朱笑笑,王成,習(xí)曉環(huán),王濮,田新光,楊學(xué)博. 測繪學(xué)報. 2018(02)
[10]基于激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)電力線的提取及安全檢測[J]. 徐博,劉正軍,王堅. 激光雜志. 2017(07)
碩士論文
[1]基于機(jī)載LiDAR的森林單木識別研究[D]. 王濮.東北林業(yè)大學(xué) 2018
[2]機(jī)載LiDAR樹木檢測在電力巡線中的應(yīng)用研究[D]. 任海成.蘭州交通大學(xué) 2017
[3]機(jī)載LiDAR輸電線走廊點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動分類和樹障預(yù)警分析方法研究[D]. 張昌賽.蘭州交通大學(xué) 2018
[4]基于機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的電力線安全距離檢測[D]. 張賡.蘭州交通大學(xué) 2015
本文編號:3519378
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