基于機載 LiDAR的數(shù)字電網(wǎng)巡線應用研究

藍增榮 胡慶武 隆華平

（1.廣州建通測繪技術開發(fā)有限公司，廣東 廣州 710064；2.武漢大學遙感信息工程學院，湖北 武漢 430079）

智能電網(wǎng)是建立在集成的、高速雙向通信網(wǎng)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(tǒng)技術的應用，實現(xiàn)電網(wǎng)的可靠、安全、經(jīng)濟、高效、環(huán)境友好和使用安全的目標。為實現(xiàn)智能電網(wǎng)的建設，建立詳細、三維的數(shù)字電網(wǎng)數(shù)據(jù)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(yōu)勢，可快速探測植被下的地表信息，用來建立三維數(shù)字電網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。進一步獲取電力線及其走廊環(huán)境內(nèi)的地表物高精度三維坐標，利用該坐標數(shù)據(jù)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(xiàn)對電力線安全運行的檢測。與傳統(tǒng)的攝影測量技術相比，機載激光掃描技術不僅測量精度高、數(shù)據(jù)處理快、而且可節(jié)省大量的人力、物力、時間及經(jīng)費，大大提高作業(yè)效率。尤其是在植被茂密的山區(qū)，其優(yōu)勢更加明顯。本文對基于機載LiDAR的電力巡線應用進行系統(tǒng)研究，提出了基于輸電線路 LiDAR點云數(shù)據(jù)自動提取電力線的思路與方法。以南方電網(wǎng)LiDAR勘測項目為例，對基于LiDAR的電力線提取精度進行了試驗分析，表明基于LiDAR可快速高精度建立三維數(shù)字電網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，滿足智能電網(wǎng)應用要求。

1 數(shù)字電網(wǎng)巡線應用需求

電力巡線是電網(wǎng)運營維護管理部門需要進行的一項重要工作。為了確保電力線路的運營安全，通常需要定期對線路進行巡檢，以便及時發(fā)現(xiàn)和排除安全隱患。隨著我國經(jīng)濟高速發(fā)展，高電壓、大功率、長距離輸電線路越來越多，線路走廊穿越的地理環(huán)境也越來越復雜，如經(jīng)過大面積的水庫、湖泊和崇山峻嶺，對其運行維護日趨困難[4]-[10]。對于數(shù)字電網(wǎng)巡線應用，主要需要解決以下問題：

（1）電力線及電力設施三維形體：需要動態(tài)獲取電力線及電力設施的三維形態(tài)，為電網(wǎng)安全計算和分析提供數(shù)據(jù)支持，為了獲得電網(wǎng)的實時形態(tài)，建立數(shù)字化的三維電網(wǎng)模型是各種電網(wǎng)巡線方法必須要解決的關鍵問題。

（2）快速獲取高精度的數(shù)字地面模型，利用數(shù)字地面模型結合高分辨率正射影像構建三維數(shù)字電網(wǎng)走廊，為電網(wǎng)安全計算提供基礎參考數(shù)據(jù)。

（3）快速獲取高精度的地表物三維坐標以及植被，結合電力線及電力設施的三維模型，準確計算電力線與其附近樹木、地表構造物的間距，從而確定電網(wǎng)危險線段。

可見，針對數(shù)字電網(wǎng)巡線應用的數(shù)據(jù)需求，傳統(tǒng)的人工巡線、基于多光譜還是熱紅外攝影巡線技術無法滿足電網(wǎng)巡線高精度定位需求，且無法一次獲取電網(wǎng)安全計算的全方位數(shù)據(jù)。機載LiDAR技術可以通過激光測量多次回波在一次測量時同時獲取電力線、電力設施、植被、地表構造物的三維坐標，在數(shù)字地面模型和高分辨影像支持下，實現(xiàn)高效、高精度巡線應用。

2 基于LiDAR點云的電力線安全要素提取和分析

為了進行電網(wǎng)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。

2.1 基于LiDAR點云的電力線提取

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(fā)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(guī)則、非線性的點云束中獲得電力線幾何參數(shù)，需要對電力線進行提取和擬合?；贚iDAR點云數(shù)據(jù)提取電力線包括以下步驟：

（1）電力線點云數(shù)據(jù)分類

提取電力線的第一個步驟首先是將電力線點云數(shù)據(jù)從所有點云中分類出來。由于點云數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)進行分類。

（2）電力線初步提?。ㄌ崛〈笾伦呦蚝椭匾?jié)點）

電力線點云數(shù)據(jù)提取后，根據(jù)其點云數(shù)據(jù)對電力線路的走向進行粗提取。跟蹤相鄰點云數(shù)據(jù)，將同一條線路上的點云數(shù)據(jù)識別出來。根據(jù)其電力線點云走向的斜率變化確定電力線初步節(jié)點，將其節(jié)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?。ň_提取各節(jié)點）

根據(jù)提取的初步電力線按照實際電力線點云對其節(jié)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(jié)點的原理就是根據(jù)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(shù)據(jù)中提取電力線點云后（上中圖），則根據(jù)電力線點云進行電力線初步提?。ㄉ嫌覉D）。根據(jù)提取的節(jié)點位置再進一步精確提取其節(jié)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(shù)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(chǎn)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(jù)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。

2.2 基于剖面切割濾波方法植被分析

對于植被等地表物計算，需要通過點云濾波得到。目前，有多種點云過濾方法，比較典型的有：數(shù)學形態(tài)學方法、移動窗口、迭代線性最小二乘內(nèi)插及基于坡度變化的濾波算法等。各算法具有自己獨特的應用特點，針對不同地形各算法具有不同優(yōu)缺點[11][12]。目前還沒有一種算法可以實現(xiàn)全自動地進行濾波剔除地表物，大多還是基于人工干預過濾。剖面切割濾波方法是一種較常用的濾波方法。其濾波原理示意圖如下圖4。

圖4 剖面切割濾波法原理示意圖

圖4中，L1表示切割基準線，L2表示平行于切割基準線的切割線，Ascent 表示切割基準線 L1的剖面角度，Delta表示切割基準線的長度。Hmax表示切割的閾值，也就是切割線與切割基準線間的垂直方向上的距離值，超過切割線以上部分的地表物就將被切割過濾掉。Ascent、Delta和Hmax為剖面切割濾波法的三個關鍵參數(shù)，針對不同地形情況選擇不同的參數(shù)值。本文通過幾組不同的參數(shù)值對植被進行濾波試驗，確定平坦植被區(qū)域，其剖面角度和切割閾值相對要低些，尤其對于低植被區(qū)域，其剖面角度、切割閾值和切割線均應較小。當切割線與切割閾值一定時，剖面角度15°的過濾效果明顯不如 5°。當剖面角和切割閾值相同的情況下，切割基線短的不如切割線長的過濾效果。當?shù)匦纹鸱^大時，其切割線不宜過長，采用該方法可以獲得較好的植被分析結果。

3 試驗結果分析

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(wǎng)電力巡線LiDAR點云數(shù)據(jù)進行了試驗，試驗段為廣西來賓段機載LiDAR點云數(shù)據(jù)中的一段。其中，機載LiDAR點云數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)自動化提取的電力線進行比較。由于PLS內(nèi)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5。

圖5 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(nèi)，其偏差值在兩端較小，中間較大，呈單峰分布（如圖6），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(tǒng)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。因此，我們可以得出結論：利用機載激光雷達獲取的點云數(shù)據(jù)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6 電力線位置偏移分布圖

4 結論

由于激光脈沖的發(fā)散性，其獲取的電力線等線狀物的點云并不是呈現(xiàn)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(fā)，提出了基于獲取的電力線點云數(shù)據(jù)自動提取電力線的方法。根據(jù)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(jié)點，根據(jù)各節(jié)點擬合出電力線。該方法相比現(xiàn)有的基于電力線點云數(shù)據(jù)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(shù)字電網(wǎng)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(shù)字電網(wǎng)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(shù)字電網(wǎng)運營管理等方面，相比于傳統(tǒng)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(chǎn)品的應用方面也具有獨特優(yōu)勢，需要進一步利用LiDAR系統(tǒng)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(shù)據(jù)進行自動或半自動分類，單獨對興趣點云數(shù)據(jù)（一般指植被、樹木等）與電力線間的距離進行量測，根據(jù)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。

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