新的點云數據壓縮法在舞動治理工程中的應用研究

孫浩鈺 樊德順 邢正泉

(山東電力工程咨詢院有限公司，山東 濟南 250100)

·測量·

新的點云數據壓縮法在舞動治理工程中的應用研究

孫浩鈺 樊德順 邢正泉

(山東電力工程咨詢院有限公司，山東 濟南 250100)

采用柵格劃分和法向量估計的點云數據壓縮法，對海量的云數據進行壓縮處理,并通過線路架構模型重建，得到準確的實物數字模型，進行橫斷面的截取及空間距離計算。

舞動治理工程，機載激光雷達，法向量估計，點云數據壓縮

輸電線路舞動治理工程是國家電網公司近期重點技改項目[1]，常用的治理手段為在輸電線路間安裝防舞裝置[2,3]。而機載激光雷達測量技術自動化程度高且定位準確，為舞動治理工程的精細化、科學化、高效化提供快速的空間數據獲取支持。而機載激光雷達測量會產生海量的點云數據，顯然對點云數據的處理最為關鍵。本文采用柵格分隔和法向量估算的點云數據壓縮法，對海量的云數據進行壓縮處理，它既顧及了掃描點之間的法向量關系，又保留點云特征，防止了壓縮過程中特征信息的丟失；通過線路架構模型重建，得到準確的實物數字模型，進行橫斷面的截取及空間距離計算，在舞動治理工程中得到了很好的應用，不但提高了工作效率，而且帶來客觀的經濟效益，也為線路正常運行維護提供廣闊的后續使用前景[4]。

1 可行性理論分析

柵格分隔和法向量估算的點云數據壓縮法[5]：在對原始點云進行空間柵格分隔的基礎上，對所有點進行鄰域搜索，再對每個點進行法向量估算，這樣就可以求得所有點的近鄰點法向量與其法向量的夾角，對夾角小于設定值的點進行剔除，以此實現數據壓縮。與單純的隨機采樣等壓縮方法相比，該方法在特征保留方面效果更好，能提高建模和量距精度，數據處理流程：點云數據柵格化→鄰域搜索→法向量估計→點云壓縮→架構模型斷面截取距離量測。

2 工程應用

2.1點云數據采集

機載激光雷達測量技術不僅自動化程度高且定位準確，作業期短[6]。而且為舞動治理工程的精細化、科學化、高效化提供快速的空間數據獲取支持,見圖1。

2.2點云數據處理流程

點云數據處理流程見圖2。

2.3點云數據壓縮處理

電力線的掃描點云包含5 865個點，下面按照本方法進行壓縮。

首先按照上述方法柵格化，建立其索引，取xmin=666 326.23，ymin=4 869 045.43，zmin=146.42，取d=11，部分柵格索引數據見表1。根據鄰域結果進行法向量估算，部分結果見表2。

計算所有點15鄰域的法向量與其法向量的夾角αi，取夾角值β=5°，將αi>β的鄰域點剔除，壓縮后2 239個點,壓縮率63.7%，通過對點云數據的柵格化及所有點的法向量信息實現了點云數據的壓縮，實驗結果表明，該方法使點云精簡而且保留了數據本身的特有信息，從而保證了后續數據處理的精度要求。

表1 部分點的柵格索引

表2 部分點的法向量

2.4架空線路網構模型重新建立

根據線路實體或實體的點云數據生成準確的三角網模型，對其進行修改和調配等操作后，得到準確的實物數字模型，進行橫斷面的截取及空間距離計算。在求取距離過程中，通過移去—恢復法[7]截取出橫斷面。得到構架所需橫截斷面后，就可準確量測其導線點間的距離，通過平行移動正交連線，就可實現對其指定位置的導線空間距離的精準量測。

2.5數據精度評定

為校核激光雷達掃描數據的外符合精度,采用了Leica全站儀同步作業方法,兩者部分比較數據如表3所示。

表3 二者數據比較值

由表3可知:二者相差最小值為0.5 cm,基本控制在2 cm左右。最大值3.1 cm出現在距前塔306 m處,由此可以判定二者的比對準確性較高,完全滿足架空導線三維空間距離需達到±10 cm的精度要求,同時其克服了風對作業的影響。

2.6工程評價

本工程目前已經施工完畢，所提交的3 380處導線空間數據，總計完成39 960個測量數據，均準確無誤，完全滿足施工要求，得到了業主及施工方的高度評價，見圖3。

3 結語

1)機載激光雷達獲取的點云數據全面、準確、作業期短、受人為因素影響小。為舞動治理工程的精細化、科學化、高效化提供快速的空間數據獲取支持。

2)柵格分隔和法向量估算的點云數據壓縮法既精簡又保留了數據本身的特征信息，從而保證了后續數據處理計算的精度。所建立的架空線路三維模型信息完備、易于保存及管理,為架空線路正常運行和維護提供廣闊的后續應用前景。

3)機載激光雷達測量法具有作業快的優勢及技術的先進性；尤其是柵格分隔和法向量估算的點云數據壓縮法，在本工程中得到了較好的應用，有利于進一步推廣和使用。

[1] 劉洪正.山東500 kV電網線路舞動分析及其治理[J].山東電力技術，2011(3)：66-70.

[2] DL/T 1098—2009，間隔棒技術條件和試驗方法[S].

[3] 郭應龍.輸電線路舞動[M].北京:中國電力出版社，2003.

[4] 藍曾榮，胡慶武．基于機載LiDAR的數字電網巡線應用研究[A].第一屆全國激光雷達對地觀測高級學術研討會論文集[C].2010:382-387．

[5] 邢正全.基于柵格劃分和法向量估計的點云數據壓縮[J].測繪通報，2013(4):67-68.

[6] 梁 靜.利用機載LiDAR點云數據提取電力線的研究[J].測繪通報，2012(7):17-20．

[7] 江峻毅.三維激光掃描系統在輸電線路舞動治理工程中的應用[J].測繪通報，2010(9):67-68.

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SunHaoyuFanDeshunXingZhengquan

(ShandongElectricPowerEngineeringConsultingInstituteCorp.,Ltd,Jinan250100,China)

Through applying grid division and point cloud data compression method of the normal estimation, the paper carries out data compression for the numerous cloud data, re-establishes circuit framework, and obtains accurate material digital model, and finally carries out the cross-section interception and spatial distance calculation.

dancing treatment engineering, mechanical radar, normal estimation, point cloud data compression

P208

A

1009-6825(2017)26-0197-02

2017-07-06

孫浩鈺(1965- )，男，工程師