复杂地形电力线机载激光雷达点云自动提取方法

点云数据及标牌要素的自动提取是一个涉及多个领域的复杂过程。

以下是一些基本步骤和考虑因素：
1. 数据预处理：首先，需要预处理点云数据，包括去除噪声、平滑处理和数据滤波等，以确保数据的准确性和质量。

2. 特征提取：基于点云数据，可以提取各种特征，如路面表面特征、车道线特征、交通标志牌特征等。

这些特征可以用于后续的分类和识别。

3. 分类和识别：根据提取的特征，可以使用机器学习或深度学习算法对点云数据进行分类和识别。

例如，可以将车道线、交通标志牌等要素从点云数据中分离出来，并识别其类型和位置。

4. 自动化提取：通过自动化提取工具，可以自动跟踪和识别点云数据中的特定要素。

例如，可以通过标线提取工具，拾取标线起点，指定标线延伸方向，然后自动跟踪点云数据中的标线。

5. 数据后处理：提取完成后，可以对数据进行后处理，如数据格式转换、数据可视化等。

需要注意的是，点云数据及标牌要素的自动提取是一个涉及多个领域的复杂过程，需要结合具体的应用场景和需求进行定制化的开发和实践。

同时，对于大规模和复杂的点云数据，需要进行有效的数据管理和高效计算，以实现快速、准确的数据处理和分析。

输电线路多旋翼无人机激光雷达点云数据自动分类技术研究及应用陶㊀晰㊀杨㊀杰㊀劳㊀全㊀叶㊀盛㊀赖叶茗㊀符㊀灵(海南电网有限责任公司海南输变电检修分公司)摘㊀要:机载激光雷达技术(Airborne lidar,以下简称LiDAR)㊁点云数据处理技术的诞生,为地理空间三维数据获取㊁三维数据处理提供了崭新的技术手段,在很大程度上对输电线路巡视手段进行了丰富,使得点云数据处理㊁树障隐患处理效率等进一步的提高㊂精准分类测量点云数据,能够实现树障智能化分析㊂传统点云数据分类方法其分类的效果并不理想,而且自动化程度相对比较低,分类运算很复杂,很难很好的满足业务的实际需求㊂因此,本文将在机载激光雷达技术上,然后推出一种全新的点云自动分类算法,能够进一步提升数据处理的效率,提升地理空间三维信息数据的精准获取㊂关键词:输电线路;多旋翼无人机;激光雷达;点云数据;自动分类0㊀引言在 十三五 电网运营规划中,全面推行 机巡+人巡 的综合巡视模式被XX电网提出,保证各个层面都可以对此进行应用[1]㊂根据XX电网生技部统计,其中70.0%电网故障隐患基本上都是因为树障引起的,因此,目前输电部门的主要工作便是树障隐患巡视分析㊂当前输电线路树障隐患分析的主要形式便是知光航测树障巡视㊁分析技术,计算量与人工交互作用较大,对数据处理效率与质量进行制约[2]㊂1㊀无人机的优缺点分析1.1㊀无人机的优点无人机有两个功能,一个是自主导航飞行技术,另一个是自主悬停技术,因此可以帮助输电线路进行巡检工作,在特殊环境下无人机可以通过后台人员的操作进行跳闸并且远离故障位置,在达到安全位置后,可以再次开启相关操作㊂1.2㊀无人机的缺点无人机电池与无人机存在矛盾关系,因此整体续航时间较短,并且在信号方面也存在一定问题,只可以在一公里左右的距离进行信息图像的输送,因此遥控范围具有一定限制,并且在工作过程中如果自身出现了问题,也不能第一时间对自己故障作出处理[3]㊂2㊀多旋翼无人机在输电线路巡检中的应用2.1㊀多旋翼无人机的巡线特点一般情况下,无人机需要使用锂电池进行续航,以此满足相关输电线路的需求㊂当前由于电池技术出现了一定限制,因此无人机在飞行过程中可能时间不能满足巡航需求,所以在空载情况下对气象的条件也有一定需求,环境良好状态下,无人机巡检工作可以满足半个小时需求㊂但是如果天气受到影响,此时无人机巡检工作只能进行二十分钟,因此环境对其影响力度较大㊂此时为了保证巡检工作的效率,相关巡检人员需要满足实际需求,并且还需对巡检工作制定相应的计划,以此满足拍摄需求,最终满足实际运行需求㊂2.2㊀多旋翼无人机的巡线作业流程当前在应用多旋翼无人机进行巡检工作时,相关工作人员需要对巡检地点进行资料收集,以此了解巡检区域内的实际情况,并且分析出细致巡检方案,促使对此区域内的机场和军事禁飞地区进行了解,从而选择合适巡检航线,同时还需对输电线路的杆塔坐标和高度进行标注,为后续巡航工作提供工作条件㊂此过程也需制定现场安全管控措施,从而为后续巡检工作作出准备,以此编制出符合实际需求的管控方案,同时还需设定应急方案[4]㊂在多旋翼无人机巡检工作中,前期准备工作结束后可以进入实施阶段㊂在实施阶段中技术人员需要优化自身本职工作,以此严格按照相关规范进行工作,同时还需保证技术人员的安全,设备安全也需得到控制㊂在无人机执行此项工作过程中,需要飞控手和程控手有效配合,以此满足相互沟通的有效性,最终保证无人机可以完成巡航工作,此过程也需满足安全需求㊂针对无人机执行巡检工作而言,需要采集图像信息,后续人工对图像信息进行分析,以此满足巡检工作需求㊂工作人员需要根据无人机拍摄的内容对图片2023.06∕135㊀136㊀∕2023.06进行分析,分析出输送点线路可能出现的安全隐患,以此对其进行整改,促使输电线路可以完成输送电力的需求㊂但是此过程会受到各类因素的影响,比如说天气问题,天气问题会对无人机工作造成影响[5]㊂为了解决此类问题,在无人机巡检过程中需要搭载SAR 雷达以此完成巡检操作,在遇到大雾环境下也可以完成巡检工作㊂为了保证无人机巡检工作质量,相关技术人员需要定期对无人机进行巡检检测,以此才可满足最终的图像处理需求㊂此过程还需对图像进行降噪处理,减少图像模糊概率,最终优化拍摄图像质量,促使图像可以更加清晰㊂3㊀输电线路多旋翼无人机激光雷达点云数据自动分类技术研究3.1㊀数据获取机载激光雷达具有非常高的作业效率,而且其观测精准度也非常高,同时机载激光雷达激动非常的灵活㊁自动化程度高,字啊实际的作业过程中不会受到云雾遮挡,具有非常明显的优势,目前其已经逐步成为地观测重要技术手段㊂激光雷达无人机组成包括:Velodyne VLP 32C 激光雷达㊁M600Pro 无人机,见图1,参数如表1㊁表2㊂图1㊀激光雷达无人机表1㊀激光雷达参数项目参数项目参数激光传感器Velodyne VLP 32C 测量数据(cm)200最大有效测量速率/(Pts㊃s -1) 1.2ˑ106测距精度(cm)2波长近红外垂直视野(ʎ)-25~15安全等级1级,人眼安全水平视野(ʎ)360表2㊀多旋翼无人机参数项目参数项目参数任何荷载(kg) 5.5最大可承受风速(m㊃s -1)8飞行时间(满载)/min 16最大速度(km㊃h -1)65悬停精度(m)垂直:ʃ0.5水平:ʃ1.5最大水平飞行速率(km㊃h -1)65(无风环境)遮挡最大上升速度(m㊃s-1)5工作环境温度(ħ)-10ħ~40ħ一体化集成了高精度中距激光仪㊁GNSS㊁IMU 定位姿态系统集储存控制单位,一体化多传感器集成等技术为技术支持,可以进一步实现三维激光点云㊁定位定姿数据的同步获取,具有较高的集成度,而且操作便捷㊁且性能高㊁效率高㊁质量高,优势显著㊂3.2㊀数据处理空间三维点云数据具有一定的特征,数据不但不规则而且还具有不连续性㊁地物形态多样性等,这些都在一定程度上使得点云数据自动分类的复杂度进一步增加,如果是地形或者地物比较复杂的话,那么便很容易会出现错分㊁漏分现象㊂为了进一步为将上述问题进行解决,本文便提出一种全新的点云分类技术,目的便是能够实现点云数据的精准分类㊂3.2.1㊀杆塔点云的提取与分类方法电力线横担宽㊁点云属性值,杆塔位置确定可以根据改进快速三维凸包构造算法来进行确定,从而更好的实现杆塔点云提取㊁杆塔点云分类㊂在QuickHull 算法基础上,该种算法有了新的改进,能够实现数据处理效率的进一步提升㊂3.2.2㊀电力线点云的提取与分类方法使用断面分析法,然后想的一定的断面点云数据,然后利用相应的算法来对电力线数据㊁电力线起点进行确定,电力线的下导线的确定是在高度最小值上来进行确定的㊂根据区域生长算法,能够对导线进行进一步的追踪,实现电力线点云提取㊁分类,这类算法不断具有较快的速度,同时其精准度也比较高,能够将错分与漏分情况避免[6]㊂3.2.3㊀植被点云在杆塔点云㊁电力线点云选出的点云上,再次的进行分析点云数据,然后再进行提取与分类植被点云㊂3.3㊀应用和结果为了进一度将点云数据处理人工工作量和操作难度降低以及降低树障隐患分析专业要求,本文将会在点云分类算法基础上,进行树障隐患分析软件的研制㊂这个软件可以实现一键式自动分类点云,而且还能够进一步提升处理效率,处理效率为60km /h,可将地理空间三维信息数据处理效率提升,点云自动分类界面见图2,自动分类结果见图3㊂图2㊀点云自动分类界面2023.06∕137㊀图3㊀点云自动分类结果基于上图分析可得知,点云分类正确率为95.0%,自动分类效率60km /h,而且在一些比较复杂的区域内,其具有非常好的分类效果,很少会出现错分与漏分的情况㊂根据这个可以知道,本文提出的点云自动分类技术,该项技术的技术优势显而易见,其不但具有很高的分类精准度,而且还具有较快的处理速度,能够很好的解决传统点云数据分类自动化低程度㊁差效果等问题,实现地理三维空间信息数据处理精度的提高,进一步实现处理效率的提高㊂点云数据分类可智能分析树障,本文提出的这类方法在树障隐患分析内,不但可以实现一键式点云自动分类,而且还可以实现树障隐患分析㊂4㊀输电用的多旋翼无人机未来发展方向当前为了优化无人机续航时间,技术人员需要对电池的材料进行优化,尽可能选择能力密度较强的材料进行使用,此过程还需优化原有电池的容量㊂此时无人机的使用效率得到了提升,并且整体损耗也得到了下降,因此更能延长无人机的使用时间㊂此时技术人员也可以开发相应的系统,促使可以利用太阳能为无人机提供动力,从而增加无人机使用时间㊂当前在输电线路的周围会存在大量的干扰因素,但是巡检工作还需进行近距离拍摄才可满足为巡检人员提供信息支持,此时无人机需要满足不受干扰进行操作㊂对于电力企业而言,在输电线建设过程中一般会选择丘陵和山地地区,因此整体地形较为复杂,所以很难满足人工巡检需求,所以使用无人机进行巡检,但是由于整体复杂度的问题,无人机使用也受到了一定限制㊂此时技术人员需要开发一种平台,满足无人机携带需求,最终满足无人机使用的便利性,从而让其可以适应各种类型环境㊂一般情况下,我国输电线路杆塔的高度和跨度为了满足实际输送的需求,在不断扩大,因此市面上出现了各类多旋翼无人机,以此满足此类巡检工作需求,所以无人机需要适应更多的工作需求,以此满足实际巡检工作要求㊂基于此无人机在风控系统方面需要进行改进,从而确保无人机可以在大风环境下进行使用,此过程对于无人机后续发展具有重要意义㊂无人机在巡检过程中对电杆塔进行巡检时,很难发现杆塔的特点,有很多特点较小很难被发现㊂针对此类问题,也让输电线路周围具备一定电磁干扰,所以也让无人机不能靠近进行拍摄,因此无人机设计人员需要优化此类设计,以此满足拍照需求,确保可以为巡检人员提供更多的信息支持,最终保证巡检工作的质量和效率,促使无人机高效发展㊂5㊀结束语综上所述,机载激光雷在三位好数据的获取方面具有非常大的优势,可以获取到更加全面的数据信息㊂本文自主研发的激光雷达无人机可以在很大程度上提高点云数据获取效率与㊂在点云数据获取上,本文提出的全新点云自动分类技术,可提升分类精准度,从而更好的保证分类效果,实现处理速度的进一步提升,就复杂区域分类效果也更加,可将错分与漏分现象降低,提升电力三维空间数据处理精度与数据处理效率㊂本文提出的点云自动分类方法,应用在输电线路树障隐患分析中,能够对树障进行自动的分析㊂这类方法的应用,可以在很大程度上降低树障隐患分析难度,同时还能够在很大程度上实现树障隐患效率㊁质量的进一步提升,确保数据处理智能化,全面提升树障隐患处理效率㊁分析效率㊂参考文献[1]㊀刘飞,单佳瑶,熊彬宇,等.基于多传感器融合的无人机可降落区域识别方法研究[J ].航空科学技术,2022,33(4):19-27.[2]㊀吴芳,李瑜,金鼎坚,等.无人机三维地障信息提取技术应用于航空物探飞行轨迹规划[J ].自然资源遥感,2022,34(1):286-292.[3]㊀李坚.无人机载LiDAR 扫描技术在沙漠区域公路工程测绘中的应用[J ].中国新技术新产品,2022(3):108-110.[4]㊀董彦丽,杨世君,高钰婷,等.基于无人机LiDAR系统的坝控流域地貌形态和侵蚀分区的提取[J ].现代测绘,2022,45(1):13-17.[5]㊀李云奇,杜亚明,陈昊宇.禾赛P40激光雷达在特高压并行线路三维扫描中的作业方式探索[J ].智能城市,2021,7(24):49-50.[6]㊀张广波.机载激光雷达在密林山区地形测绘中的应用与质量分析[J ].国土资源信息化,2021(4):28-33.(收稿日期:2023-03-28)。

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基于机载激光雷达点云的断裂线自动提取方法
作者：徐景中万幼川张圣望
来源：《计算机应用》2008年第05期
摘要：基于机载激光雷达（LIDAR）点云生产高精度的数字高程模型（DTM）需要进行断裂线的存储与表达，在分析现有断裂线提取方法不足的基础上，提出一种从LIDAR点云自动提取断裂线的方法。

该方法利用离散的点云构建三角网，建立点云之间的拓扑关系，根据三角网面片之间的法向差异提取候选断裂线点，采用“方向优先”追踪策略实现断裂线的追踪处理，并利用“线性迭代法”实现断裂线的光滑输出。

实验结果表明，该方法可以快速从LIDAR
点云中自动提取断裂线信息，具有一定的应用价值。

关键词：机载激光雷达；点云；数字地面模型；断裂线。

摘要：针对输电线点云数据中存在缺失、噪声等复杂环境，提出了一种基于模型残差聚类的激光点云电力线精细提取方法。

首先根据归一化高程阈值分割去除近地面点，在此基础上，采用自适应维度特征和方向特征粗提取电力线点；然后以抛物线模型为约束条件，采用改进的建模方法，确定模型残差并对其进行密度聚类，根据聚类结果实现单根电力线精细提取；最后讨论了关键参数的选择对提取结果的影响。

两景实测数据试验表明：该方法能快速实现点云部分缺失、噪声干扰等复杂环境下的电力线精细提取，无须电力线数目、点云密度等先验知识，对不同类型分裂导线提取均具有很好的适用性。

单根电力线提取准确率达99.17%以上，模型误差最大值为0.167 m，中误差最大值为0.079 m。

关键词：模型残差密度聚类点云数据电力线提取模型重建Extraction of power lines from laser point cloud based on residual clustering methodAbstract: Aiming at the complex environment such as missing and noise in power line cloud data, a precise power line extraction method based on model residual clustering from LiDAR point is proposed. Firstly, the near-ground points are removed according to the normalized elevation threshold segmentation. The power line points are roughly extracted using adaptive dimension features and directional features. Secondly, the improved modeling method is adopted to determine the model residual error with the constraint condition of the parabolic model. The result obtained by density clustering on the model residual error is used to extract the single power line point. Finally, the influence of the selection of key parameters on the extraction results is discussed. Two experimental results show that the method can quickly extract power line from point cloud with partial missing and noise interference, without prior knowledge such as the number of power lines and density of point cloud, etc. Which has good applicability for different types of bundle conductor extraction. the accuracy of singlepower line extraction is more than 99.17%, the maximum error of model fitting is 0.167 m, and the maximum mean square error of model fitting is 0.079 m.Key words: model residual density clustering point cloud data power line extraction model reconstruction架空输电线路作为电网系统的重要组成部分，承载着国民生产和生活所需的电力能源运输命脉。

激光雷达特征提取
激光雷达（LIDAR）是一种主动感知器件，用于生成场景的三维地图。

它通过发射大量的激光脉冲来拍摄场景，然后通过接收反射光来计算物体的距离和位置。

在这个过程中，激光雷达会产生海量的点云数据，这些点云数据可以用来构建3D模型、建立地图、辅助自动驾驶等应用场景。

但是，点云数据过于庞大，如果不进行特征提取来降低点云数据量，将难以进行任何操作。

激光雷达特征提取方法研究的目的就是要从这些海量的点云数据中提取出有效的、具有代表性的特征信息。

激光雷达特征提取的主要方法有以下几种：
1. 曲率特征提取
曲率特征提取方法是一种基于点云曲率来提取特征的方法。

它根据点云曲率（即点云表面的曲率半径）来标记每个点的类型（边缘、平面或者曲面），以此来区分不同类型的点。

2. 线特征提取
线特征提取是一种通过检测点云中的线条来提取特征的方法。

它会通过对点云中的点进行拟合，然后利用拟合结果来检测出线条。

3. 法向量特征提取
法向量特征提取是一种基于点云法向量来提取特征的方法。

法向量可以表征点云表面的朝向，可以用来检测点云中的平面、边缘等特征。

4. 表面分割
表面分割是一种将点云数据按照不同的表面分割成不同的区域的方法。

它通过利用曲率、法向量等特征信息来将点云数据分割成不同的表面，从而方便进行后续处理。

总的来说，激光雷达特征提取的目的是从点云数据中提取出有用的、具有代表性的特征信息，用于后续处理和分析。

各种特征提取方法各有优缺点，根据不同的场景和需求，可以选择最适合的方法进行特征提取。

激光点云中电力线的提取和建模方法研究韩文军;阳锋;彭检贵【摘要】当利用LiDAR激光点云进行电力线路危险点检测时,需要对电力线进行建模.为此提出了一种在激光点云中提取电力线并建模的算法.该算法首先利用激光雷达回波信息和电力线在三维空间中的线性特征,过滤掉大部分非电力线的点,然后在点云的XY平面内利用霍夫变换提取最长且相互平行的线性地物作为电力线,连接因数据遮蔽而造成的段线,并利用线的交点和沿线小网格内高程变化特征找出杆塔位置,最后在电力线断面内对多根电力线进行分割,分别计算悬链线模型.基于云南某500 kV线路实际数据的实验表明,该方法自动化程度高,电力线提取和建模准确度高.针对进一步提高该算法的通用性和自动化程度,提出了下一步的研究方向.【期刊名称】《人民长江》【年(卷),期】2012(043)008【总页数】5页(P18-21,37)【关键词】激光雷达;点云数据;电力线;电力线建模【作者】韩文军;阳锋;彭检贵【作者单位】国网北京经济技术研究院,北京100052;武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉430072;武汉大学遥感信息工程学院,湖北武汉430072【正文语种】中文【中图分类】P237电力巡线是保障电力资源持续、稳定供给，保护电力设备等安全的重要技术。

按照《架空送电线路运行规程》要求，送电线路巡检时必须保证导线到线路走廊各种地物的距离符合安全距离要求，因距离不够引发的线路闪络是很多线路安全事故的初始诱发因素［1］。

我国目前使用的巡线技术，无论是人工巡线还是直升机巡线都很难精确判断线路走廊地物(比如树木等)与导线的距离。

机载激光雷达(Light Detection and Ranging，LiDAR)技术的出现，为检测线路走廊中地物到线路的距离提供了精确的手段，本文称这种检测为危险点检测。

机载LiDAR系统是集激光扫描、全球定位系统(global positioning system，GPS)和惯性导航系统(inertial navigation system，INS)等高新技术于一体的高精效三维遥感系统。

机载激光雷达获取点云及土石方测算技术2.中铁四局集团第四工程有限公司，安徽合肥 230011；3. 中铁四局集团朱善美技能大师工作室，安徽合肥 230011）摘要:针对复杂环境下传统土石方量测算外业工作繁琐效率低且安全隐患高的现状，本文提出了一种基于机载激光雷达的土石方量测算技术。

首先对测区范围进行点云原始数据采集，对点云数据进行精分类，分离出地面激光点，然后根据地面激光点自动生成横断面及断面土方计算表。

实践表明，该方法生成点的高程精度为30mm，方量与采用RTK测量的断面对比，精度提高了50%，且横断面的轮廓更加精细，此方法不仅满足了设计精度要求，还减少了内外业人员投入，节省了时间生产成本，实现了外业数据采集安全优质高效，内业数据处理高自动化的成果。

关键词：激光雷达点云横断面方量测算1 引言随着我国公路、铁路建设事业的快速发展，建设区域逐渐向复杂山岭地形区域及原有道路迁移方面迈进，安全、优质、高效地获取原地面地形资料，为建设工程提供准确、完整的地面信息，已成为建设的重要问题，尤其是横断面测量，其精度直接影响着土石方量的测算。

由于横断面数量较多，内外业工作量大，传统测量方法具有安全隐患且效率低、成本高，受交通、天气条件影响较大。

随着摄影测量技术的迅速发展，无人机航测已广泛应用于道路横断面测量中[1-3]，而传统的无人机航测获取横断面，通常是通过倾斜摄影测量获取三维模型，再通过模型获取横断面数据，提高了横断面数据采集效率，但其精度较低，内业处理繁琐，尤其是植被茂密区域，采用倾斜摄影测量获取的横断面精度很难达到施工精度要求[4]。

而机载激光雷达数据采集技术克服了传统测量的缺陷与不足，具有全天候作业、受天气等限制条件影响较小、精度高等优点，可穿透植被获取地面点，获取准确的地面信息。

因此，针对复杂地形地貌区域及运营道路的改移建设方面，本文提出一种基于机载激光雷达的土石方量测算技术。

该方法首先通过机载激光雷达扫描技术，快速准确的获取测区内点云原始数据，然后对点云进行分类地形提取。

An Automated Extraction Algorithm of Power Lines Based on Airborne Laser Scanning Data 作者： 尹辉增[1] 孙轩[2] 聂振钢[1]
作者机构： [1]石家庄铁路职业技术学院,河北石家庄050041 [2]武汉大学遥感信息工程学
院,湖北武汉430079
出版物刊名： 地理与地理信息科学
页码： 31-34页
年卷期： 2012年 第2期
主题词： 电力线提取 机载激光数据处理 数据滤波
摘要：设计并开发了一种从机载激光扫描的三维点云数据中自动提取电力线的算法,采用局
部高程分布直方图模式分类滤波、Hough特征空间中全局方向特征优先的线特征提取、悬挂点位置数学推算和局部分段多项式拟合的方法,有效解决了电力线提取过程中电力线点云与电塔点云的自动分类、电力线平面位置提取、电力线悬挂点提取、电力线拟合问题。

最后通过实际的
工程数据验证了该算法的实用性。

机载激光雷达数据处理方法综述激光雷达作为一种重要的无源遥感技术，具有高分辨率、高精度、高灵敏度等特点，在航空、地质勘探、城市规划等领域得到广泛应用。

随着激光雷达技术的快速发展，机载激光雷达已成为获取三维地貌、城市建筑、植被信息等的重要手段之一。

但是，机载激光雷达数据处理是实现高效和精确数据提取的关键环节。

机载激光雷达数据处理方法的目标是提取激光雷达点云中的地物信息，包括地表地貌、建筑物、植被等。

为了实现这一目标，研究人员开展了大量关于机载激光雷达数据处理方法的研究。

本文将综述几种常用的机载激光雷达数据处理方法。

1. 数据预处理机载激光雷达数据采集时可能受到各种噪声和干扰，如大气层散射、多路径反射等。

因此，数据预处理是机载激光雷达数据处理的首要环节。

常用的数据预处理方法包括数据去噪、点云配准和数据过滤等。

数据去噪方法可以通过滤波技术、降采样等方式来消除噪声；点云配准方法可以将多个激光雷达数据集进行对齐，提高数据的精度和一致性；数据过滤方法可以根据应用需求，提取出感兴趣的地物信息。

2. 地表特征提取地表特征提取是机载激光雷达数据处理的核心环节之一。

地表特征包括地表高程、地物分类、地面坡度等。

为了实现地表特征的提取，常用的方法包括地面分割、地物分类和地形分析等。

地面分割方法可以将地面点从点云中提取出来，以便于后续处理；地物分类方法可以将点云中的地物进行分类，如建筑物、树木、道路等；地形分析方法可以提取地面的坡度、高程等信息，以揭示地表地貌的特征。

3. 三维重建三维重建是机载激光雷达数据处理的重要应用之一，可以用于建筑物模型、地貌模型等的生成。

三维重建方法包括点云生成、网格重构和纹理映射等。

点云生成方法可以将离散的激光雷达点云转换为连续的三维点云；网格重构方法可以将点云转换为连续的三维网格，以便于后续的分析和处理；纹理映射方法可以将彩色影像与三维模型相对应，生成真实感的三维模型。

4. 数据分析与应用机载激光雷达数据处理的最终目的是为了实现数据的分析和应用。

一种基于无人机LiDAR点云的电力线快速提取方法
王汉顺
【期刊名称】《测绘标准化》
【年(卷),期】2024(40)1
【摘要】为了改变传统人力巡检长距离电力线效率低下的问题,提高生产效率,满足电网智能化管理需求,本文基于机载激光雷达(LiDAR)点云数据,采用凝聚层次聚类
算法,利用C语言编程,实现了对电力线点云的快速和精确提取,并通过实例进行验证。

结果表明,凝聚层次聚类算法对电力线点云提取的准确率达99.99%,避雷线最小拟
合残差为0.11 m,电力线最小拟合残差为0.19 m,最大拟合残差为0.21 m,平均拟
合残差为0.20 m。

该算法的自动化实现过程,可提高电力线的巡检效率,获取较好的测试效果。

【总页数】5页(P166-170)
【作者】王汉顺
【作者单位】厦门闽矿测绘院
【正文语种】中文
【中图分类】P205
【相关文献】
1.一种基于无人机载LiDAR点云的r电力线安全距离判定算法
2.一种基于机载LiDAR点云电力线自动提取方法
3.一种机载LiDAR点云电力线自动提取和重建方
法4.基于无人机机载LiDAR的电力线点云提取与重建5.基于机载LiDAR点云的电力线提取和三维重建方法
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