電力走廊的樹(shù)木生長(zhǎng)會(huì)對(duì)輸電線路的安全運(yùn)營(yíng)造成巨大影響,精確檢測(cè)出影響線路安全的樹(shù)木并將其砍伐至關(guān)重要。因此,提出一種基于無(wú)人機(jī)激光點(diǎn)云的樹(shù)障檢測(cè)與砍伐樹(shù)木數(shù)量估算方法。首先,對(duì)激光點(diǎn)云進(jìn)行快速自動(dòng)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(shù)障區(qū)域的位置和范圍;最后,對(duì)樹(shù)障區(qū)域植被點(diǎn)云進(jìn)行單木分割,并統(tǒng)計(jì)單木數(shù)量,最終實(shí)現(xiàn)砍伐樹(shù)木數(shù)量的精準(zhǔn)估算。研究結(jié)果表明,無(wú)人機(jī)激光點(diǎn)云可以實(shí)現(xiàn)輸電通道樹(shù)障的有效檢測(cè)與砍伐樹(shù)木數(shù)量的精確估算,總體樹(shù)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(yíng)提供遙感技術(shù)支撐,也可為電網(wǎng)運(yùn)維單位制訂樹(shù)木砍伐計(jì)劃提供可靠依據(jù)。 

【文章來(lái)源】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,37(06)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【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(shí)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(cè)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(shù)障檢測(cè)的要求(圖3)。3)植被點(diǎn)提取

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]機(jī)載LiDAR輸電線走廊點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)分類和樹(shù)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(cè)[D]. 張賡.蘭州交通大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3519378