分層隨機抽樣的單檔電力線LiDAR點雲聚類方法

摘 要

針對基於直升機激光雷達（LiDAR）測量技術的電力巡線對全自動電力線三維重建的迫切需求，該文提出了一種基於分層隨機抽樣和電力線三維重建數學模型約束的單檔電力線LiDAR點雲聚類方法。其中，利用了直線段和懸鏈線段相結合的電力線三維數學模型描述了現實三維場景中的電力線形態、並以此約束點雲分層隨機抽樣的結果。聚類過程中，首先進行數據預處理和分段組織；接著進行標號。實驗表明，該文的聚類方法具有對電力線根數、電力線類型、電力線空間構型、長度、兩端電塔高差、點雲不規則斷裂、粗差等因素不敏感的優勢。

引用格式

林祥國，寧曉剛，段敏燕，等.分層隨機抽樣的單檔電力線LiDAR點雲聚類方法[J].測繪科學，2017,42(4):10-16.

正文

在直升機LiDAR電力巡線中，電力線三維重建具有重要的作用。它是危險點檢測、導線相間高差量測、導線間距離量測、導線對地距離量測、三維可視化、導線弧垂分析、導線覆冰分析、導線風偏分析等重要應用的基礎，是研究的焦點之一。已有的研究中，電力線三維重建包括四個重要的組成部分：電力線LiDAR點檢測[4-7]、單檔電力線LiDAR點識別、單檔電力線LiDAR點雲聚類（即，確定單檔電力線總根/條數和確定單根電力線LiDAR點）、單根電力線三維建模。其中，單檔電力線LiDAR點雲聚類是最關鍵、最複雜的環節，也是研究的重點。目前，相關的聚類方法可分為四類：Hough變換方法、3D連通成分分析方法、電力線模型生長與合并方法。但現在已有的研究還存在下述問題：

1）Hough變換方法無法適用電力線垂直排列、混合排列、交錯排列的情況。另外，對於垂直排列的多條電力線，嚴重的弧垂現象會導致無法通過高程值特徵進行不同根電力線LiDAR點的分離。而現實世界中的高壓線路一檔內的電力線可存在三角、水平、垂直、混合排列、交錯排列等多種構型的排列方式，已有的方法無法滿足多種構型的電力線LiDAR點雲聚類。

2）模型生長與合并方法無法滿足分裂導線LiDAR點的識別；而3D連通成分分析方法無法滿足分裂導線的任一分裂的重建。和電力線巡檢密切相關的電力線類型可以分為導線和避雷線，前者又可細分為單導線、分裂導線（又稱導線束，可進一步細分為二、四、六、八分裂等）。在LiDAR點雲中，單導線、避雷線、分裂導線任一分裂（束）的形態特徵極其相似；而整體上，分裂導線與單導線、避雷線的形態特徵不同。而模型生長與合并方法無法適用於分裂導線。另外，對於分裂導線，由於間隔棒會連接各個分裂，且LiDAR點雲中無法詳細的區分間隔棒點、電力線點，這會導致3D連通成分分析方法將各個分裂聚為一類，無法識別各個分裂導線。

3）已有方法易受到LiDAR點雲的不規則斷裂、粗差的負面影響。為此，本文將提出一種基於分層隨機抽樣和三維重建模型約束的電力線LiDAR點雲聚類方法，它將克服上述三種問題，並將具有對電力線的根數、電力線類型、電力線空間構型、電塔高差、粗差點、點雲不規則斷裂、檔距長短等因素不敏感的優勢。

電力線三維重建的一個關鍵環節是確定單檔單根電力線的三維重建模型的數學表達式。目前，三維電力線模型通常包含兩個部分：XOY水平面內投影模型、某垂直投影面內投影模型。前者，文獻[3,8-13]均使用了直線（段）模型；後者，文獻[3,8,11,12]使用了懸鏈線模型，而文獻[9,10,13]使用了多項式模型、且多項式的參數及次數有顯著差別。另外，垂直投影面的選擇也有差別，文獻[8]選擇了XOZ平面或YOZ平面；而文獻[9,10,13]選擇了過XOY平面擬合直線的垂面。

本文採用的單檔單根電力線三維重建模型亦包括兩個相互關聯的部分，如圖1所示。第一部分是直線段，該直線段由電力線LiDAR點雲在XOY平面的投影點經過最小二乘擬合生成；第二部分是懸鏈線段，該懸鏈線段位於過直線段的垂面、且由電力線LiDAR點雲的信息生成。另外，直線段與懸鏈線段不僅共面，而且直線段的兩個端點與懸鏈線段的兩個端點具有垂直投影關係。需要特別指出的是，本文提出的三維重建模型適合於任何類型電力線（包括：單導線、避雷線、分裂導線任一分裂（束）、分裂導線整體）的三維建模。

2017年（第42卷）第4期

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