CN112668885A - 背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法，通过所述背负式激光雷达设备对初始点云数据进行进一步的过滤识别，得到输电线路的线路目标点云数据和树木的目标单木点云数据，并同时计算当前树木的郁闭度数值、间隙率数值；根据所述线树距离差α与所述树木的生长系数评分β构建树障安全预估模型；根据所述树障安全预估模型计算对输电线路上的当前树木种类对应的树障安全评估分值λ，汇总树障安全评估分值λ得到安全评估分值曲线。本发明实施例采用方法在对输电线路下的树木树障安全进行评估时充分考虑了线树距离因素、树木内部基本情况、外部基本环境等情况，能够更加全面的输电线路下的树木树障安全。

Description

背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法

技术领域

本发明涉及电力巡检技术领域，尤其涉及一种背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法。

背景技术

输电线路是电网的重要组成部分，而线路走廊内的地形地貌状况以及地物都会对线路的布设和安全运行产生重大影响，是输电线路设计和管理最为关注的区域。在现代智能电网建设中，对电力设备安全可靠性提出了更高的要求，需要不断优化输电线路巡检方式，以降低输电线路巡检成本和提高巡检效率。输电线路巡检的目的是查找线路中的安全隐患和故障，及时进行检修，以最大程度地避免事故的发生，或以最高的效率恢复线路的正常运行，确保电网的运行安全。

随着我国输电线巡检技术的进步，也越来越多的场合开始使用无人机通过激光雷达扫描技术对输电线路走廊以及周围单木树障实施点云数据获取，以方便进行输电线路的识别。举例说明，现有技术存在一种利用输电线路通道内点云数据来预测树障威胁的方法(CN201811460065.9)；该利用输电线路通道内点云数据来预测树障威胁的方法，通过微型无人机拍摄的影像转点云数据的流程，对点云数据再进行后期处理，从而实现经济、快速和准确地定位输电线路通道内有树障隐患点的监测方法，对输电线路进行图像采集，然后对采集的图像进行图像转点云操作，然后对点云数据进行分类，主要分为输电线、杆塔、植被、地面、和建筑五种类别。过滤掉地面和建筑类的点云数据后，仅保留在输电线路通道内的输电线点、杆塔点和植被点的点云数据。以每两基相邻杆塔为基本单位，对基本单位内的输电线进行二维空间划分：即把一段输电线在水平平面划分为若干个小段，以每个输电线小段的中心为节点，根据其三维坐标和周围植被点的三维坐标计算出节点与周围植被点的距离。但是研究人员发现，传统的树障分析方法只是单纯的线树距离计算并不涉及对森林蓄积量以及树障信息进行综合评估分析的功能，因此导致对整条输电线路的树障情况不能进行全面的评估，然而无法综合评估树障问题随时盲目乱砍乱伐线路下的树木将会引发环保甚至生态环境问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法，以解决上述问题。

为了达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

本发明一种背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法，包括如下操作步骤：

通过无人机对目标区域进行激光点云采集，对采集的所述激光点云进行点云数据预处理得到输电线路、树木的初始点云数据；实时获取位置定位信息，将所述定位信息添加到所述初始点云数据中形成对当前初始点云数据的定位信息标签，并获得初始点云数据与定位信息的初始集合数据；

通过所述背负式激光雷达设备对初始点云数据进行进一步的过滤识别，得到输电线路的线路目标点云数据和树木的目标单木点云数据，并同时计算当前树木的郁闭度数值、间隙率数值；

根据所述树木的目标单木点云数据计算每棵树木的树冠高度信息；根据输电线路的线路目标点云数据，计算输电线路的高度信息；根据当前树木的所述树冠高度信息与所述输电线路的高度信息计算线树距离差α；根据所述初始集合数据、当前树木的郁闭度数值、间隙率数值以及林业数据库计算得到树木的生长系数评分β；

根据所述线树距离差α与所述树木的生长系数评分β构建树障安全预估模型；根据所述树障安全预估模型计算对输电线路上的当前树木种类对应的树障安全评估分值λ，汇总树障安全评估分值得到安全评估分值曲线(横坐标是定位区域分区的位置，纵坐标是安全评估分值，进而得到当前树木种类下的不同位置未来一段时间上的树障安全，从而指导，在分析统计此危险区域处理需要的人工量及砍伐量等，为树障清理提供依据)。

优选的，作为一种可实施方案；根据所述树木的目标单木点云数据计算每棵树木的树冠高度信息；

获取所述树木的单木点云数据，具体包括：将树木的目标单木点云数据从初始点云数据中分割出来，进而获得树木的目标单木点云数据；

根据树木的目标单木点云数据计算树木的树冠高度信息。

优选的，作为一种可实施方案；根据输电线路的线路目标点云数据，计算输电线路的高度信息；

对所述初始点云数据进行分离，得到输电线路的线路目标点云数据；

根据所述输电线路的点云数据确定输电线路的高度信息。

优选的，作为一种可实施方案；所述根据所述初始集合数据以及林业数据库计算得到树木的生长系数，具体包括如下操作步骤：

获取初始集合数据，解析所述初始集合数据得到当前初始点云数据与所述当前初始点云数据对应的定位信息；

获取所述定位信息，根据所述定位信息锁定当前定位区域分区；

调用林业数据库，在所述林业数据库内查找与当前定位区域分区匹配的数据，从而获取当前定位区域分区的树木基本参数信息、当前区域的树木生长环境信息；所述树木基本参数信息包括树木种类、各种树木种类下的郁闭度评分权重、间隙率评分权重；所述当前区域的树木生长环境信息包括当前区域土壤评分、当前区域降雨量评分；其中，所述当前区域土壤评分包括当前区域的土壤含水量评分子项、土壤有机营养评分子项、土壤通气度评分子项；

根据当前定位区域分区的树木基本参数信息、当前区域的树木生长环境信息以及前述计算的郁闭度数值、间隙率数值，计算当前定位区域分区的当前树木的生长系数评分；

汇总整条输电线路上的当前种类的树木的生长系数评分；

优选的，作为一种可实施方案；根据当前定位区域分区的树木基本参数信息、当前区域的树木生长环境信息以及前述计算的郁闭度数值、间隙率数值，计算当前定位区域分区的当前树木的生长系数评分时，包括计算当前树木的生长系数评分β：

当前树木的生长系数评分β为：β1+β2+β3+β4；

其中，β1为郁闭度评分，β1＝郁闭度数值乘以当前树木种类下的郁闭度评分权重；β2为间隙率评分，β2＝间隙率数值乘以当前树木种类下的间隙率评分权重；β3为当前区域土壤评分；β4为当前区域降雨量评分。

优选的，作为一种可实施方案；所述计算当前树木的郁闭度数值包括：

在计算当前树木的郁闭度数值时，由如下公式计算而得：

其中，CC为郁闭度，nveg是植被点数，ntotal是总点数。

优选的，作为一种可实施方案；所述计算当前树木的间隙率数值包括：

在计算当前树木的间隙率数值时，由如下公式计算而得：

其中，nground是提取的低于高度阈值的植被点数，n是总点数。

优选的，作为一种可实施方案；根据所述线树距离差α与所述树木的生长系数评分β构建树障安全预估模型；根据所述树障安全预估模型计算对输电线路上的当前树木种类对应的树障安全评估分值λ；

对所述线树距离差α乘以预设线树权重值后与所述树木的生长系数评分β进行求和，得到当前树木所在的当前树木种类对应的树障安全评估分值λ；其中，所述预设线树权重值为固定常数。

优选的，作为一种可实施方案；还包括预先对整条输电线路上经过的区域进行等距离划分，划分出多个所述定位区域分区的操作；

在具体划分时，对所述整条输电线路形成的曲线进行分段处理，得到多个等长度距离的分段；同时以所述整条输电线路为中轴线，对所述在其整条输电线路的左、右两侧平行于所述整条输电线路的预设距离划分界线，两侧分界线形成的区域为定位区域分区；每一个所述分段对应一个所述定位区域分区。

与现有技术相比，本发明实施例的优点在于：

本发明提供的一种背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法，分析上述主要技术内容可知：

通过无人机对目标区域进行激光点云采集，对采集的所述激光点云进行点云数据预处理得到输电线路、树木的初始点云数据；实时获取位置定位信息，将所述定位信息添加到所述初始点云数据中形成对当前初始点云数据的定位信息标签，并获得初始点云数据与定位信息的初始集合数据；

通过所述背负式激光雷达设备对初始点云数据进行进一步的过滤识别，得到输电线路的线路目标点云数据和树木的目标单木点云数据，并同时计算当前树木的郁闭度数值、间隙率数值；

根据所述树木的目标单木点云数据计算每棵树木的树冠高度信息；根据输电线路的线路目标点云数据，计算输电线路的高度信息；根据当前树木的所述树冠高度信息与所述输电线路的高度信息计算线树距离差α；根据所述初始集合数据、当前树木的郁闭度数值、间隙率数值以及林业数据库计算得到树木的生长系数评分β；

根据所述线树距离差α与所述树木的生长系数评分β构建树障安全预估模型；根据所述树障安全预估模型计算对输电线路上的当前树木种类对应的树障安全评估分值λ，汇总树障安全评估分值得到安全评估分值曲线(横坐标是定位区域分区的位置，纵坐标是安全评估分值，进而得到当前树木种类下的不同位置未来一段时间上的树障安全，从而指导，在分析统计此危险区域处理需要的人工量及砍伐量等，为树障清理提供依据)。

本发明提供了一种背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法，其建立了一个标准化的树障隐患评估模型，在进行整个输电线路的树障评估时，不仅要考虑树线距离还要考虑生长因素；该生长因素不仅要考虑郁闭度、间隙率还要考虑树木生长环境因素等方面；

本发明实施例采用方法在对输电线路下的树木树障安全进行评估时充分考虑了线树距离因素、树木内部基本情况、外部基本环境等情况，能够更加全面的输电线路下的树木树障安全。

附图说明

为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例一提供的背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法的主要操作流程示意图；

图2为本发明实施例一提供的背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法中的步骤S300的一具体操作流程示意图；

图3为本发明实施例一提供的背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法中的步骤S300的另一具体操作流程示意图；

图4为本发明实施例一提供的背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法中的步骤S300的再一具体操作流程示意图；

图5为本发明实施例一提供的背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法中的步骤S400的具体操作流程示意图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，某些指示的方位或位置关系的词语，其仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

在本发明的描述中，需要说明的是，“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

下面通过具体的实施例子并结合附图对本发明做进一步的详细描述。

实施例一

如图1所示，本发明实施例一提供了一种背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法，包括如下操作步骤：

步骤S100:通过无人机对目标区域进行激光点云采集，对采集的所述激光点云进行点云数据预处理得到输电线路、树木的初始点云数据；实时获取位置定位信息，将所述定位信息添加到所述初始点云数据中形成对当前初始点云数据的定位信息标签，并获得初始点云数据与定位信息的初始集合数据；

步骤S200:通过所述背负式激光雷达设备对初始点云数据进行进一步的过滤识别，得到输电线路的线路目标点云数据和树木的目标单木点云数据，并同时计算当前树木的郁闭度数值、间隙率数值；

在步骤S200中，计算当前树木的郁闭度数值；需要说明的是，郁闭度是确定抚育采伐强度的重要指标，也是进行森林蓄积量估测不可或缺的因子；本发明实施例设计了利用点云数据来实现计算郁闭度相关值的数值，该数值就是当前树木的郁闭度数值，用以来衡量郁闭度。

所述计算当前树木的郁闭度数值包括：

在步骤S200中，在计算当前树木的郁闭度数值时，由如下公式计算而得：

其中，CC为郁闭度，nveg是植被点数，ntotal是总点数。

所述计算当前树木的间隙率数值包括：

在步骤S200中，在计算当前树木的间隙率数值时，由如下公式计算而得：

其中，nground是提取的低于高度阈值的植被点数，n是总点数。

需要说明的是，在本发明实施例的具体技术方案中，上述间隙率主要是指森林群落中老龄树死亡导致成熟阶段优势树种死亡，从而在林冠层造成空隙的现象；然而，本发明实施例利用激光雷达设备获取的点云来实现计算间隙率的相关值(即间隙率数值)，利用上述相关值来表示真实的间隙率。

步骤S300:根据所述树木的目标单木点云数据计算每棵树木的树冠高度信息；根据输电线路的线路目标点云数据，计算输电线路的高度信息；根据当前树木的所述树冠高度信息与所述输电线路的高度信息计算线树距离差α；根据所述初始集合数据、当前树木的郁闭度数值、间隙率数值以及林业数据库计算得到树木的生长系数评分β；

步骤S400:根据所述线树距离差α与所述树木的生长系数评分β构建树障安全预估模型；根据所述树障安全预估模型计算对输电线路上的当前树木种类对应的树障安全评估分值λ，汇总树障安全评估分值λ得到安全评估分值曲线(横坐标是定位区域分区的位置，纵坐标是安全评估分值，进而得到当前树木种类下的不同位置未来一段时间上的树障安全，从而指导，在分析统计此危险区域处理需要的人工量及砍伐量等，为树障清理提供依据)。

下面对本发明实施例提供的背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法具体技术做一下详细说明：

如图2所示，在步骤S300中，根据所述树木的目标单木点云数据计算每棵树木的树冠高度信息；

步骤S310:获取所述树木的单木点云数据，具体包括：将树木的目标单木点云数据从初始点云数据中分割出来，进而获得树木的目标单木点云数据；

步骤S320：根据树木的目标单木点云数据计算树木的树冠高度信息。

如图3所示，在步骤S300中，根据输电线路的线路目标点云数据，计算输电线路的高度信息；

步骤S330:对所述初始点云数据进行分离，得到输电线路的线路目标点云数据；

步骤S340:根据所述输电线路的点云数据确定输电线路的高度信息。

如图4所示，在步骤S300中，所述根据所述初始集合数据以及林业数据库计算得到树木的生长系数，具体包括如下操作步骤：

步骤S350：获取初始集合数据，解析所述初始集合数据得到当前初始点云数据与所述当前初始点云数据对应的定位信息；

步骤S360：获取所述定位信息，根据所述定位信息锁定当前定位区域分区；

步骤S370：调用林业数据库，在所述林业数据库内查找与当前定位区域分区匹配的数据，从而获取当前定位区域分区的树木基本参数信息、当前区域的树木生长环境信息；所述树木基本参数信息包括树木种类、各种树木种类下的郁闭度评分权重、间隙率评分权重；所述当前区域的树木生长环境信息包括当前区域土壤评分、当前区域降雨量评分；其中，所述当前区域土壤评分包括当前区域的土壤含水量评分子项、土壤有机营养评分子项、土壤通气度评分子项；

步骤S380：根据当前定位区域分区的树木基本参数信息、当前区域的树木生长环境信息以及前述计算的郁闭度数值、间隙率数值，计算当前定位区域分区的当前树木的生长系数评分；

步骤S390：汇总整条输电线路上的当前种类的树木的生长系数评分；

另外，在本发明实施例的具体技术方案中，还可以直接判断整条输电线路上的当前种类的树木的生长系数评分是否超过生长系数阈值，如果判断为超过，则认定当前种类的树木生长存在预警安全可以发送预警提示(在此情况下无需核对线树距离，说明该情况下的生长系数评分已经严重脱离了常规数值了)。

需要说明的是，在本发明实施例的具体技术方案中，需要获取定位信息，根据定位信息锁定当前定位区域分区，这样才能确定当前定位区域分区，以此了解当前定位区域分区的树木基本参数信息、当前区域的树木生长环境信息等基本情况；

然而，不同树木种类其对应的郁闭度评分权重、间隙率评分权重自然与其他种类的不同；对此，需要在林业数据库内查找与当前定位区域分区匹配的数据，获取当前定位区域分区的树木基本参数信息、当前区域的树木生长环境信息；同时充分了解根据当前树木的种类，获得到当前树木对应的树木种类的郁闭度评分权重、间隙率评分权重，然后将该种类下的郁闭度评分权重乘以激光雷达设备计算的当前树木的郁闭度数值从而得到郁闭度的评分；

随后，根据当前树木的种类，获得到当前树木对应的树木种类的间隙率评分权重，然后将该种类下的间隙率评分权重乘以激光雷达设备计算的当前树木的间隙率数值从而得到间隙率的评分；很显然利用不同的权重综合评定出来的当前树木的生长系数评分具有客观、全面综合考虑等诸多技术优势。

本发明实施例中的林业数据库是预先创建好的数据库，利用该数据库辅助本实施例进行综合评分，提高了运维效率，减少人为操作失误的概率；上述林业数据库是通过深度学习算法获得，对此不再赘述。

在步骤S380中，根据当前定位区域分区的树木基本参数信息、当前区域的树木生长环境信息以及前述计算的郁闭度数值、间隙率数值，计算当前定位区域分区的当前树木的生长系数评分时，包括计算当前树木的生长系数评分β：

当前树木的生长系数评分β为：β1+β2+β3+β4；

其中，β1为郁闭度评分，β1＝郁闭度数值乘以当前树木种类下的郁闭度评分权重；β2为间隙率评分，β2＝间隙率数值乘以当前树木种类下的间隙率评分权重；β3为当前区域土壤评分；β4为当前区域降雨量评分。

需要说明的是，在本发明实施例的具体技术方案中，前述操作计算得到了当前树木的部分评分结果(郁闭度的评分以及间隙率评分)；然而，本发明实施例基于上述因素还同时考虑了当前区域的树木生长环境信息；研究人员认为评定树木是否能够形成树障，不仅要考虑树线距离还要考虑生长因素；然而生长因素不仅要考虑郁闭度、间隙率还要考虑树木生长环境因素等方面；上述生长环境因素主要通过当前区域土壤评分和当前区域降雨量评分这两项评分决定的；其中，当前区域土壤评分包括当前区域的土壤含水量评分子项、土壤有机营养评分子项、土壤通气度评分子项；

本发明实施例所属研究人员认为影响当前区域的土壤主要包括上述三项，对此形成了以上三项可用于对当前区域的土壤形成综合评估。

关于土壤通气度评分子项：土壤通气对根系生长影响很大。通气良好处的根系密度大、分枝多、须根量大。通气不良处发根少,生长慢或停止,易引起树木生长不良和早衰。城市由于铺装路面多、市政工程施工夯实以及人流踩踏频繁,土壤紧实,影响根系的穿透和发展；内外气体不易交换,引起有害气体(二氧化碳等)的累积中毒,影响菌根繁衍和树木的吸收。土壤水分过多也影响土壤通气,从而影响根系的生长。

关于土壤含水量评分子项：其含量直接影响树木的生长速度，通过含水量充足情况下，树木的生长速度也就越快；

关于土壤有机营养评分子项：根的生长与执行其功能依赖于地上部所供应的碳水化合物。土壤条件好时,根的总量取决于树体有机养分的多少。有机肥有利树木发生吸收根；适当施无机肥对根的生长有好处。如施氮肥通过叶的光合作用能增加有机营养及生长激素,来促进发根；磷和微量元素(硼、锰等)对根的生长都有良好的影响。但如果在土壤通气不良的条件下,有些元素会转变成有害的离子(如铁、锰会被还原为二价的铁离子和锰离子,提高了土壤溶液的浓度),使根受害。

如图5所示，在步骤S400中，根据所述线树距离差α与所述树木的生长系数评分β构建树障安全预估模型；根据所述树障安全预估模型计算对输电线路上的当前树木种类对应的树障安全评估分值λ；

步骤S410：对所述线树距离差α乘以预设线树权重值后与所述树木的生长系数评分β进行求和，得到当前树木所在的当前树木种类对应的树障安全评估分值λ；其中，所述预设线树权重值为固定常数。

本发明实施例采用方法在对输电线路下的树木树障安全进行评估时充分考虑了线树距离因素、树木内部基本情况、外部基本环境等情况，能够更加全面的输电线路下的树木树障安全。

所述计算当前树木的郁闭度数值包括：

在步骤S200中，在计算当前树木的郁闭度数值时，由如下公式计算而得：

其中，CC为郁闭度，nveg是植被点数，ntotal是总点数。

需要说明的是，在本发明实施例的具体技术方案中，郁闭度是林分冠层的垂直投影占林地面积的百分比，在森林经营管理中，郁闭度是确定抚育采伐强度的重要指标，也是进行森林蓄积量估测不可或缺的因子。然而，本发明实施例利用激光雷达设备获取的点云来实现计算郁闭度的相关值(即郁闭度数值)，利用上述相关值来替代表示真实的郁闭度。

所述计算当前树木的间隙率数值包括：

在步骤S200中，在计算当前树木的间隙率数值时，由如下公式计算而得：

其中，nground是提取的低于高度阈值的植被点数，n是总点数。

在步骤S100之前，还包括预先对整条输电线路上经过的区域进行等距离划分，划分出多个所述定位区域分区的操作；

需要说明的是，在本发明实施例的具体技术方案中，上述间隙率主要是指森林群落中老龄树死亡导致成熟阶段优势树种死亡，从而在林冠层造成空隙的现象；然而，本发明实施例利用激光雷达设备获取的点云来实现计算间隙率的相关值(即间隙率数值)，利用上述相关值来表示真实的间隙率。

在具体划分时，对所述整条输电线路形成的曲线进行分段处理，得到多个等长度距离的分段；同时以所述整条输电线路为中轴线，对所述在其整条输电线路的左、右两侧平行于所述整条输电线路的预设距离划分界线，两侧分界线形成的区域为定位区域分区；每一个所述分段对应一个所述定位区域分区。

需要说明的是，在本发明实施例的具体技术方案中，为了减少数据量的计算，所以每课树都是根据所在定位区域分区而计算其对应的当前区域土壤评分、当前区域降雨量评分，并不是实时全部计算每个树木都要确定一个土壤评分以及环境降雨量评分，这样将会大幅度减少数据计算量；同时郁闭度评分权重、间隙率评分权重是根据树木种类确定，然而郁闭度数值以及间隙度数值则实时通过激光雷达设备的点云数据计算而得的。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (9)

1.一种背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法，其特征在于，包括如下操作步骤：

通过无人机对目标区域进行激光点云采集，对采集的所述激光点云进行点云数据预处理得到输电线路、树木的初始点云数据；实时获取位置定位信息，将所述定位信息添加到所述初始点云数据中形成对当前初始点云数据的定位信息标签，并获得初始点云数据与定位信息的初始集合数据；

通过所述背负式激光雷达设备对初始点云数据进行进一步的过滤识别，得到输电线路的线路目标点云数据和树木的目标单木点云数据，并同时计算当前树木的郁闭度数值、间隙率数值；

根据所述树木的目标单木点云数据计算每棵树木的树冠高度信息；根据输电线路的线路目标点云数据，计算输电线路的高度信息；根据当前树木的所述树冠高度信息与所述输电线路的高度信息计算线树距离差α；根据所述初始集合数据、当前树木的郁闭度数值、间隙率数值以及林业数据库计算得到树木的生长系数评分β；

根据所述线树距离差α与所述树木的生长系数评分β构建树障安全预估模型；根据所述树障安全预估模型计算对输电线路上的当前树木种类对应的树障安全评估分值λ，汇总树障安全评估分值λ得到安全评估分值曲线。

2.如权利要求1所述的背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法，其特征在于，所述根据所述树木的目标单木点云数据计算每棵树木的树冠高度信息，具体包括如下操作；

获取所述树木的单木点云数据，具体包括：将树木的目标单木点云数据从初始点云数据中分割出来，进而获得树木的目标单木点云数据；

根据树木的目标单木点云数据计算树木的树冠高度信息。

3.如权利要求2所述的背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法，其特征在于，根据输电线路的线路目标点云数据，计算输电线路的高度信息，具体包括如下操作；

对所述初始点云数据进行分离，得到输电线路的线路目标点云数据；

根据所述输电线路的点云数据确定输电线路的高度信息。

4.如权利要求3所述的背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法，其特征在于，根据所述初始集合数据、当前树木的郁闭度数值、间隙率数值以及林业数据库计算得到树木的生长系数评分β，具体包括如下操作步骤：

获取初始集合数据，解析所述初始集合数据得到当前初始点云数据与所述当前初始点云数据对应的定位信息；

获取所述定位信息，根据所述定位信息锁定当前定位区域分区；

调用林业数据库，在所述林业数据库内查找与当前定位区域分区匹配的数据，从而获取当前定位区域分区的树木基本参数信息、当前区域的树木生长环境信息；所述树木基本参数信息包括树木种类、各种树木种类下的郁闭度评分权重、间隙率评分权重；所述当前区域的树木生长环境信息包括当前区域土壤评分、当前区域降雨量评分；其中，所述当前区域土壤评分包括当前区域的土壤含水量评分子项、土壤有机营养评分子项、土壤通气度评分子项；

根据当前定位区域分区的树木基本参数信息、当前区域的树木生长环境信息以及前述计算的郁闭度数值、间隙率数值，计算当前定位区域分区的当前树木的生长系数评分；

汇总整条输电线路上的当前种类的树木的生长系数评分。

5.如权利要求4所述的背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法，其特征在于，根据当前定位区域分区的树木基本参数信息、当前区域的树木生长环境信息以及前述计算的郁闭度数值、间隙率数值，计算当前定位区域分区的当前树木的生长系数评分时，包括计算当前树木的生长系数评分β：

当前树木的生长系数评分β为：β1+β2+β3+β4；

其中，β1为郁闭度评分，β1＝郁闭度数值乘以当前树木种类下的郁闭度评分权重；β2为间隙率评分，β2＝间隙率数值乘以当前树木种类下的间隙率评分权重；β3为当前区域土壤评分；β4为当前区域降雨量评分。

6.如权利要求5所述的背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法，其特征在于，根据所述线树距离差α与所述树木的生长系数评分β构建树障安全预估模型；根据所述树障安全预估模型计算对输电线路上的当前树木种类对应的树障安全评估分值λ，包括；

对所述线树距离差α乘以预设线树权重值后与所述树木的生长系数评分β进行求和，得到当前树木所在的当前树木种类对应的树障安全评估分值λ；其中，所述预设线树权重值为固定常数。

7.如权利要求5所述的背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法，其特征在于，所述计算当前树木的郁闭度数值包括：

在计算当前树木的郁闭度数值时，由如下公式计算而得：

其中，CC为郁闭度，nveg是植被点数，ntotal是总点数。

8.如权利要求5所述的背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法，其特征在于，所述计算当前树木的间隙率数值包括：

在计算当前树木的间隙率数值时，由如下公式计算而得：

其中，nground是提取的低于高度阈值的植被点数，n是总点数。

9.如权利要求6所述的背负式激光雷达设备的单木树障隐患评估处理方法，其特征在于，还包括预先对整条输电线路上经过的区域进行等距离划分，划分出多个所述定位区域分区的操作；

在具体划分时，对所述整条输电线路形成的曲线进行分段处理，得到多个等长度距离的分段；同时以所述整条输电线路为中轴线，对所述在其整条输电线路的左、右两侧平行于所述整条输电线路的预设距离划分界线，两侧分界线形成的区域为定位区域分区；每一个所述分段对应一个所述定位区域分区。

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