隆華平 蘭增榮
(廣州建通測繪技術開發有限公司,廣東 廣州 510663)
基于機載 LiDAR數據的電力線提取
隆華平 蘭增榮
(廣州建通測繪技術開發有限公司,廣東 廣州 510663)
隨著智能電網建設的大規模開展,對電網快速、高精度勘測、巡查和可視化管理提出了巨大的應用需求。文章提出了基于輸電線路LiDAR點云數據自動提取電力線的思路與方法,對基于LiDAR的電力線提取精度進行了試驗評定,表明基于LiDAR可快速高精度建立三維數字電網數據庫,滿足智能電網應用要求。
LiDAR;數字電網;點云;濾波;電力線提取
智能電網是建立在集成的、高速雙向通信網絡的基礎上,通過先進的傳感和測量技術、先進的設備技術、先進的控制方法以及先進的決策支持系統技術的應用,實現電網的可靠、安全、經濟、高效、環境友好和使用安全的目標。為實現智能電網的建設,建立詳細、三維的數字電網數據庫是一項關鍵的基礎性工作。機載激光雷達技術作為新一代遙感技術,以激光脈沖作為測量媒介,高度集成GPS、INS以及激光掃描測距儀等先進設備[1]-[3],可快速獲取高精度的目標三維坐標,憑借激光脈沖穿透性好的優勢,可快速探測植被下的地表信息,用來建立三維數字電網數據庫。進一步獲取電力線及其走廊環境內的地表物高精度三維坐標,利用該坐標數據對電力線進行快速準確地矢量化,并計算電力線與地表物的間距,從而實現對電力線安全運行的檢測,本文介紹了基于 LIDAR點云數據自動提取電力線的算法。
為了進行電網安全計算和分析,必須要解決電力線安全計算所需要的電力線和植被等安全要素的提取和分析,其中,電力線可通過提取擬合得到,植被則采用濾波分析計算。
由于機載激光雷達測量技術測量的媒介是激光脈沖,其具有一定的發散性,故測量過程中其測量的地物標志往往與實際位置存有偏差,造成所獲取的電力線點云并不是在一條線上,而是呈彎曲點線狀(如圖1),給電力線提取帶來困難。

圖1 基于LiDAR點云的電力線單雙線測量示意圖
為了從非規則、非線性的點云束中獲得電力線幾何參數,需要對電力線進行提取和擬合。基于 LiDAR點云數據提取電力線包括以下步驟:
①電力線點云數據分類
提取電力線的第一個步驟首先是將電力線點云數據從所有點云中分類出來。由于點云數據除了三位坐標值外(有的附帶點云強度信息),沒有其他屬性值。首先需要將電力線點云、鐵塔點云及地表物點云與地面點云分開,通常可采用基于高程投影分割方法對電力線點云數據進行分類。
②電力線初步提取(提取大致走向和重要節點)
電力線點云數據提取后,根據其點云數據對電力線路的走向進行粗提取。跟蹤相鄰點云數據,將同一條線路上的點云數據識別出來。根據其電力線點云走向的斜率變化確定電力線初步節點,將其節點連接成多段線,即為初步電力線,初步電力線的作用就是確立電力線的基本走向和形狀。
③電力線精提取(精確提取各節點)
根據提取的初步電力線按照實際電力線點云對其節點準確提取。確保電力線與點云的實際位置貼近程度更高、更準確。精確提取電力線節點的原理就是根據電力線點云束狀垂直截面上點云坐標確立截面的中心點。如圖2所示。圖1中上左圖為原始點云,從原始點云數據中提取電力線點云后(上中圖),則根據電力線點云進行電力線初步提取(上右圖)。根據提取的節點位置再進一步精確提取其節點(右下圖),從而完成對整個電力線精確提取。

圖2 提取電力線示意圖
④電力線平滑。
電力線提取后,其顯示的仍然是一條多段線,因此最后的工作就是要對提取的多段線利用多元函數進行平滑處理,從而得到一條圓滑曲線,即最終電力線矢量化產品,如圖 3所示。

圖3 平滑處理后的電力線狀圖
⑤電力線擴展。
利用電力線點云束提取并擬合出的中間電力線,根據實際電力線相互之間的間隔對其進行擴展擬合,從而最終獲取四根或八根電力線束。
為了評價基于機載 LiDAR的電力線提取擬合的精度,以TopSys Facon-II獲取的南方電網電力巡線LiDAR點云數據進行了試驗,試驗段為廣西來賓段機載 LiDAR點云數據中的一段,其中,機載LiDAR點云數據的點密度為每平方米平均20個激光點。采用電力設計軟件 PLS擬合的電力線與基于點云數據自動化提取的電力線進行比較。由于 PLS內附電力線的各種力學方程,屬電力線路設計方面的國際知名軟件,加以人工干預擬合,因此,其精度近似認為為0,即其擬合的電力線坐標為真實電力線坐標。利用電力線點云提取的電力線與PLS擬合的電力線導入Cass軟件里對其三維坐標進行比較,如圖4。

圖4 電力線矢量化比較圖
試驗段電力線束截面直徑在40cm左右。通過側面和俯視面分別對兩條電力線進行高程和平面位移差進行比較,從而得出兩條線的位置差別,差值比較表如表1。

表1 PLS擬合線與自動提取電力線位置比較表(m)
由表1,基于LiDAR點云自動提取擬合的電力線平面和高程偏差基本上都在10cm以內,其偏差值在兩端較小,中間較大,呈單峰分布(如圖5),其主要原因可能由于中間段位電力線由于風力的影像而導致偏位較大,從而導致 PLS擬合值與真實值有輕微偏動,最終導致自動提取的電力線與其手工擬合值偏動較大,但最終統計結果顯示:其平面位置平均偏差分別為:0.06m、0.04m、0.06m、0.07m,高程平均偏差分別為:0.05m、0.07m、0.06m、0.06m,總偏差分別為:0.08m、0.08m、0.08m、0.09m。結論:利用機載激光雷達獲取的點云數據自動提取電力線的平面和高程誤差在 6cm左右,其總體誤差在8cm左右。而對于截面直徑只有40cm的線束來說,其半徑為20cm,因此,可認為8cm的偏差對于半徑20cm的線束來說,其擬合效果足以滿足實際工程中的應用。

圖5 電力線位置偏移分布圖
由于激光脈沖的發散性,其獲取的電力線等線狀物的點云并不是呈現一條線性狀,而是以電力線為中心的一條帶弧度的線柱狀點云集。本文就是從這種思想出發,提出了基于獲取的電力線點云數據自動提取電力線的方法。
1.根據電力線點云求取出垂直于電力線走向的法截面上的點云面中心點位置作為節點。
2.根據各節點擬合出電力線。
該方法相比現有的基于電力線點云數據進行人工擬合電力線要更加方便快捷、準確,可用作計算電力線與線下植被距離測量的對象,另外還可作為數字電網中的模型等應用,為電力巡檢帶來一種新思路和新方法。
此外,機載 LiDAR技術除了用在數字電網巡線外,還可以用于輸電線路選線、排位設計、電力安全巡線以及數字電網運營管理等方面,相比于傳統人工測量和攝影測量,機載激光雷達技術不僅大大提高了工作效率,而且在測量產品的應用方面也具有獨特優勢,需要進一步利用 LiDAR系統獲取的可見光影像、近紅外影像對輸電線路下的地表物點云數據進行自動或半自動分類,單獨對興趣點云數據(一般指植被、樹木等)與電力線間的距離進行量測,根據樹木生長的特性預估出其生長的高度極限,從而對其進行有計劃的砍伐,避免其樹木生長過高導致與輸電線路的碰觸危險。
[1] 張小紅.機載激光雷達測量技術理論與方法[M].武漢:武漢大學出版社,2007.
[2] 張小紅.機載激光掃描數據濾波及地物提取[D].武漢: 武漢大學,2002.
[3] 蔡喜平,趙遠,黃建民,等.成像激光雷達系統性能的研究[J].光學技術,2001,27(1):60-62.
[4] 黃朝華,鮑艷,黃斌.基于LIDAR技術的電力機載巡線測量系統[C].北京:測繪科技信息交流論文集,2007,4-5.
[5] 王平.輸電線路應用直升飛機巡線維護試驗研究[J].四川電力技術,2002,25(1):4-6.
TM74
A
1008-1151(2011)06-0110-02
2011-03-21
隆華平(1979-),男,湖南隆回人,廣州建通測繪技術開發有限公司工程師,從事LIDAR技術生產研究。