CN102879788A

CN102879788A - 一种基于机载LiDAR数据的输电线路的电力线提取方法

Info

Publication number: CN102879788A
Application number: CN2012103246841A
Authority: CN
Inventors: 邱焕斌
Original assignee: Guangzhou Jiantong Mapping Technology Development Co Ltd
Current assignee: GUANGZHOU JIANTONG MAPPING TECHNOLOGY DEVELOPMENT CO., LTD.
Priority date: 2012-09-04
Filing date: 2012-09-04
Publication date: 2013-01-16
Anticipated expiration: 2032-09-04
Also published as: CN102879788B

Abstract

本发明公开了一种基于机载LiDAR数据的输电线路的电力线提取方法，包括：通过机载LiDAR对输电线路采集点云；对两个相邻电塔之间的输电线路进行横截面的点云采样；对每个横截面采样的点云进行聚类，进而得到各电力线束的中心在每个横截面的位置；拟合各电力线束的中心在每个横截面的位置，得到中心线；根据电力线分裂方法及线距，对中心线进行复制及偏移后得到电力线束。本发明无需事先进行点云分类，直接在三维空间对机载LiDAR采集的点云进行处理，可方便、快捷地检测并提取同塔多回路输电线路的电力线。本发明作为一种性能优良的基于机载LiDAR数据的输电线路的电力线提取方法可广泛应用于电力行业中。

Description

一种基于机载LiDAR数据的输电线路的电力线提取方法

技术领域

本发明涉及一种输电线路的电力线提取方法，特别是一种基于机载LiDAR数据的同塔多回路的输电线路的电力线提取方法。

背景技术

机载LiDAR测量系统集成了全球导航卫星系统（GNSS）、惯性导航系统（INS）、激光扫描系统和航空数码摄影系统于一体，通过发射激光束并接收返回信号以及进行对地摄影，实现对测区地表信息的快速获取，近年来，在国土资源、电力、交通、水利等行业获得广泛应用。

电力行业是机载LiDAR测量技术应用较早和较广的行业之一，主要应用在两个方面，一是新建输电线路的选线，通过机载LiDAR测量技术高效获取拟建线路走廊带的地面及附着物（建筑、植被）信息，实现线路方案的设计和比较；二是利用机载LiDAR测量技术对已有输电线路走廊带进行扫描，获取地表及输电线路设备（电力线及杆塔）数据，通过对数据的处理，得到走廊带数字高程模型、数字正射影像和设备的三维模型，其作为输电线路的基础地理数据，为实现智能电网提供空间数据支持。后者涉及了如何通过机载LiDAR的点云数据制作输电线路杆塔和电力线三维模型，目前，已有的方法均基于分类后的点云进行，将三维的电力线提取问题通过高程属性简化到二维平面上（高程值影像或灰度图），利用数学形态学方法进行直线检测从而达到提取目的。对于同塔多回路输电线路，因为多条电力线束在投影面上重叠并互相干扰，给直线检测带来困难，难以有效检测并分割各电力线。

发明内容

为了解决上述的技术问题，本发明提供了一种方便、快捷的基于机载LiDAR数据的输电线路的电力线提取方法。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于机载LiDAR数据的输电线路的电力线提取方法，包括：

S1、通过机载LiDAR对输电线路采集点云；

S2、对两个相邻电塔之间的输电线路进行横截面的点云采样；

S3、对每个横截面采样的点云进行聚类，进而得到各电力线束的中心在每个横截面的位置；

S4、拟合各电力线束的中心在每个横截面的位置，得到中心线；

S5、根据电力线分裂方法及线距，对中心线进行复制及偏移后得到电力线束；

S6、重复步骤S2-S5，得到所有相邻电塔之间的电力线束。

进一步，所述步骤S2包括：

S21、根据点云分布特点，获得相邻两电塔的位置，进而获得输电线路的走向；

S22、沿输电线路的走向，以设定的间隔设置多个横截面，进而采集每个横截面的点云。

进一步，所述步骤S3包括：

S31、将横截面的点云按高程进行降序排列；

S32、根据输电线路的聚类数对横截面的点云按高程进行聚类，并剔除非电力线点；

S33、计算每个聚类中点云的空间坐标的平均值，则获得各电力线束的中心在横截面的位置；

S34、重复步骤S31-S33，处理所有横截面的点云，进而获得各电力线束的中心在每个横截面的位置。

进一步，所述步骤S32中所述输电线路的聚类数为输电线路的电力线束数。

进一步，所述步骤S3包括：

S310、对每个横截面的点云，根据各点与输电线路的走向的关系，划分为线路左侧和线路右侧两个组；

S320、对每组的点云按高程进行降序排列；

S330、根据每组的聚类数对每组的点云按高程进行聚类，并剔除非电力线点；

S340、计算每组的每个聚类中点云的空间坐标的平均值，则获得各电力线束的中心在横截面的位置；

S350、重复步骤S310-S340，处理所有横截面的点云，进而获得各电力线束的中心在每个横截面的位置。

进一步，所述步骤S310，其具体为：

用（x1，y1，z1）及（x2，y2，z2）分别表示两相邻电塔的空间位置，令每个横截面的点云中的点为点Pi（xi，yi，zi），根据点Pi与输电线路的走向的关系使用下式对点Pi进行划分：

Side = a * xi + b * yi + c

式中，a = y2-y1，b = x1-x2，c = x2 *y1–x1*y2，若Side＜0，则将点Pi划分到线路左侧，若Side＞0，则将点Pi划分到线路右侧。

进一步，所述步骤S330所述每组的聚类数为输电线路每侧的电力线层数。

本发明的有益效果是：本发明的一种基于机载LiDAR数据的输电线路的电力线提取方法，无需事先进行点云分类，直接在三维空间对机载LiDAR采集的点云进行处理，避免了对数据进行降维处理并使用数学形态学方法进行检测的电力线提取方法的不足，可方便、快捷且清楚地检测并提取同塔多回路输电线路的电力线。从而可构建基于GIS技术的输电线路信息管理系统，对输电线路安全进行分析，如空间分析、交叉跨越分析、风偏弧垂分析及危险点检测等。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

图1是本发明的种基于机载LiDAR数据的输电线路的电力线提取方法的工作流程图；

图2是图1中步骤S2的详细流程图；

图3是图1中步骤S3的一实施方式的流程图；

图4是图1中步骤S3的另一实施方式的流程图。

具体实施方式

为了便于下文的描述，首先给出以下名词的描述：

LiDAR（ Light Detection And Ranging），即激光雷达；

GIS（Geographic Information System），地理信息系统。

参照图1，一种基于机载LiDAR数据的输电线路的电力线提取方法，包括：

S1、通过机载LiDAR对输电线路采集点云；

S6、重复步骤S2-S5，得到所有相邻电塔之间的电力线束。

进一步作为优选的实施方式，参照图2，所述步骤S2包括：

进一步作为优选的实施方式，参照图3，所述步骤S3包括：

S31、将横截面的点云按高程进行降序排列；

进一步作为优选的实施方式，所述步骤S32中所述输电线路的聚类数为输电线路的电力线束数。

进一步作为优选的实施方式，参照图4，所述步骤S3包括：

S320、对每组的点云按高程进行降序排列；

进一步作为优选的实施方式，所述步骤S310，其具体为：

Side = a * xi + b * yi + c

进一步作为优选的实施方式，所述步骤S330所述每组的聚类数为输电线路每侧的电力线层数。

下面结合一实施例对本发明的方法做详细说明：

1、通过机载LiDAR对输电线路采集点云；

2、根据点云分布特点，获得相邻两电塔的位置，进而获得输电线路的走向，设两电塔的空间位置分别为Ta1（x1，y1，z1）和Ta2（x2，y2，z2），起点为Ta1，终点为Ta2；沿输电线路的走向，以设定的间隔设置多个横截面，采集每个横截面的点云，这里可令设定的间隔为固定值，如30米；为确保横截面位置能采集到电力线点云，设置采集带宽为1米，即在每个横截面位置设置一个长度为横截面长度、宽为1米的缓冲区，采集落入此区域的点云数据；

3、获取第i个横截面点云，记为点集Pts；

4、遍历点集Pts，对于其中每个点P_i（x_i，y_i，z_i），根据下式对其与输电线路的走向的关系进行划分：

Side = a * x_i + b * y_i + c

式中，a = y2- y1，b = x1–x2，c = x2 * y1-x1 *y2，若Side＜0，则点P_i位于线路左侧，记录到点集Pts_L中；若Side＞0，则点Pi位于线路右侧，记录到点集Pts_R中；

5、按点集中各点的高程分别对点集Pts_L和点集Pts_R做降序排序；

6、根据已知的输电线路的交/直流性质及是否同塔多回路等情况，确定线路每侧的电力线层数，即确定每组的聚类数；遍历点集Pts_L，这里由于点集已做排序处理，遍历实际是从高到低进行的：

1）根据聚类数的数量N建立相同数量的电力线点集PL={PL₁，PL₂，... ，PL_N}，用于记录每束电力线上的点；

2）从点集PL中取第一点P（x，y，z），保存到电力线子集PL₁；

3）从点集PL中取点P_i（x_i，y_i，z_i）；

4）检测dz_i= z_i–z_i-1，

式中，z_i和z_i-1分别为P_i和上一点P_i-1的高程，dz_i为点P_i与上一点P_i-1的高差；

如果dz_i＜高差阀值，则将点保存到当前的电力线子集中，然后重复第3)至第4)步；否则，如果dz_i＞高差阀值，则判断当前电力线子集是否为PL_N，如果是PL_N，则该点为非电力线点，将该点剔除，点集Pts_L的遍历结束，进入第5)步；如果不是PL_N ，则将点保存到当前电力线子集的下一子集中，并将该下一子集设为当前子集，然后重复第3)至第4)步；这里，高差阈值大于电力线束半径，但小于上下相邻的两电力线束的中心之间的距离，根据电力线分裂方法以及电力规范规定的线距要求，可将高差阈值取值2米；

5）分别对电力线点集PL{PL₁，PL₂，... ，PL_N}中各子集的点的三维空间坐标求平均值，则为线路左侧各电力线束的中心在当前横截面的位置，并记入点集Cen_L_i={C₁，C₂，...，C_N}中；

以相同的步骤处理点集Pts_R，得到线路右侧各电力线束的中心在当前横截面的位置，并记入点集Cen_R_i={C₁，C₂，...，C_N}中；

7、重复第3至第6步，直到所有横截面都已处理；

8、以样条曲线串联点集Cen_L_i中对应的中心点位置，得到线路左侧各电力线束的中心线；以样条曲线串联点集Cen_R_i中对应的中心点位置，得到线路右侧各电力线束的中心线；

9、根据电力线分裂方法以及电力规范规定的线距要求，复制并偏移各中心线，即可得到各电力线束；这里，电力线分裂方法指根据输电电压确定每束电力线包含的导线数量；

10、重复步骤2至9，得到所有相邻电塔间的电力线束，完成电力线提取。

在点云聚类的过程中，由于输电线路上方不存在其它物体反射的激光点，因此，在按高程降序排序后，即可确保在遍历过程中，将每个点记录到正确的子集中，当所有的子集都已存在记录时，超出高差阀值的点即可判断为非电力线点，从而中止循环。因此，本发明无需对点云进行事先分类。利用本发明提取电力线后，可构建基于GIS技术的输电线路信息管理系统，对输电线路安全进行分析，如空间分析、交叉跨越分析、风偏弧垂分析及危险点检测等。这里，交叉跨越分析是指在输电线路跨越的道路、河流或其它输电线路等环境中进行的量测或工况模拟等，以确保在任何情况下的运营安全。风偏弧垂分析及危险点检测指模拟存在风压情况下电力线的偏移和摆动，计算并判断电力线上任意点与周围地物的距离是否在限定的安全距离内。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出种种的等同变形或替换，这些等同的变型或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

Claims

1.一种基于机载LiDAR数据的输电线路的电力线提取方法，其特征在于，包括：

S1、通过机载LiDAR对输电线路采集点云；

S6、重复步骤S2-S5，得到所有相邻电塔之间的电力线束。

2.根据权利要求1所述的一种基于机载LiDAR数据的输电线路的电力线提取方法，其特征在于，所述步骤S2包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于机载LiDAR数据的输电线路的电力线提取方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

S31、将横截面的点云按高程进行降序排列；

4.根据权利要求3所述的一种基于机载LiDAR数据的输电线路的电力线提取方法，其特征在于，所述步骤S32中所述输电线路的聚类数为输电线路的电力线束数。

5.根据权利要求2所述的一种基于机载LiDAR数据的输电线路的电力线提取方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

S320、对每组的点云按高程进行降序排列；

6.根据权利要求5所述的一种基于机载LiDAR数据的输电线路的电力线提取方法，其特征在于，所述步骤S310，其具体为：

Side = a * xi + b * yi + c

7.根据权利要求5所述的一种基于机载LiDAR数据的输电线路的电力线提取方法，其特征在于，所述步骤S330所述每组的聚类数为输电线路每侧的电力线层数。