基于机载点云的电力线提取方法研究

为了提高电力线走廊巡检的有效性,提出一种基于机载点云的电力线提取方法。首先利用渐进三角网滤波剔除地面点,并计算距地高差,得到含电力线点集,为了克服传统二维密度分割方法无法有效识别电力线下方存在地物点的不足,通过三维格网划分密度分割方法,实现电力线点粗提取;然后通过 ＲＡＮＳＡＣ方法直线检测与点云高差并判断剔除残留电塔点与绝缘子点,实现电力线点云精提取;此外,借助 ＲＡＮＳＡＣ方法曲线检测对同一垂直面上的电力线分股,最后利用 Ｋ-Ｍｅａｎｓ算法完成分裂导线束间归类。实验表明,该电力线点云提取方法正确率达 97％以上,非电力线点云误判率低至 1％左右,完全满足实际工程需求。     

机载LiDAR数据的电力塔建模方法研究

电力塔作为电力传输中的重要设备,以及电力设备检测和管理的重要支持,其提取与可视化建模具有巨大的实际应用价值。在此方面,传统的量测与制作手段存在周期长、人力和财力耗费大的不足。机载LiDAR系统作为一种主动式的测量传感器在近十几年来取了快速的发展,其获取的高精度、高密度的三维点云使得快速高效的电力塔建模成为可能。提出了一种基于机载LiDAR点云数据的电力塔建模方法,其通过检测电力线对的连接点定位和提取电力塔,通过建立三维空间格网、利用二值图像轮廓跟踪的方法跟踪三维线结构,并由三维空间线特征建成电力塔三维模型。实验证明:此方法所建立的模型完整度高,能够保留点云所描述的三维空间位置以及拓扑特征,是可行和有效的。该成果可以有效地应用于电力设备管理与监测以及数字城市等可视化系统。     

载波数字脉冲间隔调制电力线通信技术与收发器

提出了一种扩频载波或窄带载波数字脉冲间隔调制（C-DPIM）电力线载波通信系统。采用线性扫频扩频载波对DPIM符号进行编码，引入脉冲前导码作为传输数据块的同步信号以防止差错传播，并采用单片机实现了该系统。研制了电力线载波通信接口收发控制器，使其在呈时变、高信号衰减特性并存在复杂干扰的电力线网络上实现理想的数字通信，已成功地用于基于列车380 V电力线载波通信的列车信息集中监控系统。     

基于机载LiDAR数据的输电铁塔建模方法研究

输电线路铁塔建模作为电力设备检测和管理的重要基础,具有巨大的实际应用价值。传统的量测与制作手段存在周期长、人力和财力耗费大的不足。机载LiDAR系统的出现使快速高效的铁塔建模成为可能。提出了一种基于机载LiDAR数据的铁塔建模方法,通过检测电力线对的连接点提取铁塔,建立三维空间格网,并利用二值图像轮廓跟踪的思想跟踪三维线结构,由此完成铁塔建模。实验结果证明,该方法基本达到建模需求,取得了较好效果,只需少量人工修饰便可得到高精度的三维模型。     

频率域速度谱中提取面波的多模频散曲线方法

从面波记录中提取出多模频散曲线更加有利于分析和解释瑞利面波的频散特征。常用方法有F～K分析法和τ～p变换法，前者提取精度较低而后者实现过程复杂，另外两者的结果还受频率带宽影响。针对上述两种方法存在的不足，提出了一种在频率域速度谱中提取面波多模频散曲线的方法。结果表明：该方法最直接、提取的精度高、分析的频率范围更宽。     

多分量地震数据提取瑞雷面波频散曲线研究

利用瑞雷面波的频散信息可以有效地反演浅层横波速度结构，从实际地震数据中获得瑞雷面波的频散能量谱，进而提取瑞雷面波的频散曲线是关键的技术环节之一。介绍了从单分量数据中提取瑞雷面波的频散曲线方法，包括预处理（抽道集、道间插值、道均衡、干扰波切除）和线性拉东变换。为了让提取的能量谱在全频段能量团都集中，将X分量和Z分量的能量谱分别进行直接叠加和加权叠加，形成新的能量谱。结果表明，加权叠加的效果要好于直接叠加的效果，更好于单分量提取的效果。该方法提高了频散能量谱的分辨率，减少了人工编辑频散曲线的工作量及其误差。     

电力线扩频载波通信技术及其应用

分析了配电网电力线通信信道存在的高噪声、变化的低阻抗、高衰减等一般性问题，阐述了电力线扩频载波通信的基本原理及其抗时变衰减、抗随机干扰的优越性；从应用角度总结了配电网电力线扩频载波通信技术的国内外现状以及在配电网自动化、楼宇自动化以及公用通信领域的典型应用。     

融合雷达点云与正射影像的河湖划界技术研究

针对河湖及水利工程划界工作中受测区植被密集分布影响,单独利用机载激光雷达点云数据自动滤波分类时,低矮植被点易被错分和误判为地面点,从而影响兴趣高程特征线精确提取的问题,结合正射影像光谱信息丰富、地面分辨率高的特点,提出一种融合点云与正射影像的管理与保护范围线准确提取方法。通过南湾水库工程应用,结果表明该方法用于河长制管理与保护范围线提取切实可行,可极大缩短生产周期、节约生产成本,具有良好的实用推广价值。     

基于无人机载激光雷达数据的建筑物自动提取算法

针对机载LiDAR散乱点云数据量大、目标分类困难的问题,提出一种实现LiDAR点云数据中地面点云、植被点云和建筑物点云的全自动分类算法,并根据提取的建筑物点云数据自动提取建筑物轮廓和中心点坐标。具体理论算法为:首先基于渐进三角网的点云数据滤波算法分离出地面点云数据,然后根据植被点云法向量的各向异性采用模糊C均值聚类(FCM)方法分离植被点云和建筑物点云。对于分类后的建筑物点云,利用拓扑聚类的方法,对每个建筑物进行识别并提取轮廓和中心点。将该算法应用于栾川协心小流域的山洪灾害调查评价居民户建筑物位置和高程自动提取。应用案例表明:该方法提取速度快,提取精度较高,且适用于山丘区机载雷达数据建筑物提取和植被分类。     

数据挖掘在传统洪水预报方案中的应用

数据挖掘就是从大量数据中提取或挖掘一般性规律规律。文中利用weka数据挖掘平台的多元线性回归算法和决策树算法,对两种传统经验洪水预报方案进行了建模和评估,一定程度上提高了洪水预报方案精度。     

基于PTD和改进曲面拟合的高山区水电工程机载激光雷达点云滤波方法

针对高山区水电工程区域地形起伏大、植被茂密且存在部分建筑物,在提取这些区域地形时机载LiDAR点云滤波方法存在精度不高的问题,提出了一种综合点云回波特性、渐进三角网加密(PTD)算法、改进的曲面拟合算法和地面点精细化处理的山地点云滤波方法。该方法在对机载激光雷达(LiDAR)点云数据去噪的基础上,先利用植被点云的回波特性去除部分植被点,再使用PTD算法进行两次迭代计算获取部分地面点集合,然后将得到的部分地面点集合作为改进的曲面拟合算法的种子点进行格网区域化的曲面拟合来获取原始点云数据中的地面点,最后通过点云的精细化处理去除地面点中夹杂的低矮植被点,以此获得最终的地面点集合。选取DJI-M600搭载HS-600的机载LiDAR测量系统实测数据进行试验,并将提出的滤波方法与PTD算法、曲面拟合滤波算法、区域生长滤波算法和形态学滤波算法进行横向对比,通过点云误分率对滤波方法进行评价。结果表明,与其他4种方法相比,基于PTD和改进曲面拟合的滤波算法的第Ⅰ类误差、第Ⅱ类误差和总误差的最大减小幅度分别为6.25%、1.82%和2.93%,更适用于高山区水电工程机载LiDAR点云数据的滤波处理。     

基于红黑树与K-D树的LiDAR数据组织管理

LiDAR点云是由海量的激光离散脚点组成的三维点集,在平面以及垂直方向上均分布有数量不均的离散点。LiDAR点云离散点相互之间缺乏空间拓扑关系,所以建立适当的数据组织结构对LiDAR点云进行组织是对LiDAR点云进行处理的基础。根据LiDAR点云的数据结构特点,利用红黑树与K-D树建立一种"非空"规则立方体格网和K-D树相结合的双层次数据结构,用于LiDAR点云的组织管理,从而降低结构冗余和提高索引效率。     

基于特征差异的机载LiDAR侵蚀沟点云分割方法

为克服数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)提取侵蚀沟特征的局限性,提出一种基于机载激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)点云的不同尺度下的表面特征差异侵蚀沟点云分割方法。该方法首先对侵蚀沟点云进行特征分析,在对点云预处理的基础上,基于不同尺度获取点云表面特征差异,再结合曲率阈值方法分割得到初始侵蚀沟,最后基于聚类分析得到侵蚀沟点云。试验结果表明,该方法能够精确地从机载LiDAR点云中分割得到侵蚀沟,为侵蚀沟的定量评价提供了一种新思路。     

基于深度图像的点云边界点提取

三维激光扫描技术可以快速获取海量数据,如何提取数据中的点云边界点是一个重要的研究课题。先将三维点云坐标数据转换成深度图像,然后逐点比较深度图像中每个采样点及其邻域点的距离变化,通过赋分计算判断该点是否为点云边界点并进行边界点分类。利用两个场景的点云数据对该算法的效果进行检验,实验中该算法基本能正确提取物体边界点并作分类,具有一定的实用性。     

利用GPU加速的海量点云高效绘制

针对地面三维激光雷达点云的特点,结合其在水工建筑三维建模、水利工程安全监测、边坡监测等水利工程应用中的共性问题,提出一种利用GPU加速的海量点云绘制算法。与基于Z-Buffer的点云绘制算法相比,提出的绘制算法适用于10GB级的点云绘制,绘制帧速最高增幅达到40%。     

低空机载LiDAR水面点云自适应分类算法研究

水陆点云分类是DTM生成、河流岸线提取等低空机载LiDAR应用领域面临的新问题,然而在岸滩等复杂扫描场景中,水陆点云的准确分类是一个公认的难题。在分析目前点云分类存在的缺陷基础上,提出了一种多元特征统计的自适应水陆LiDAR点云分类算法,该算法通过分析低空机载LiDAR水面点云的特点,针对性地设计了点云坡度、密度特征描述子;引入贝叶斯定理,建立了高程、坡度、密度隶属度函数;通过水、陆独立样本的t检验,确定隶属度函数的自适应权重;最终得到一个多元特征统计的分类模型,并基于训练样本的概率密度统计,确定了模型的自适应分类阈值。典型应用实例表明,在存在岸滩、内陆平地等复杂地形条件下,新算法都能达到99%以上的水陆点云分类精度。     

一种航空影像密集匹配点云的迭代中值滤波算法

为有效解决基于航空影像密集匹配生成的点云中含有大量的冗余点和噪声信息,影响表面模型(DSM)的质量和后续数字正射影像(DOM)生成效果的问题,提出了一种航空影像密集匹配点云的迭代中值滤波算法。通过引入邻域法向量求和的思想定义空间圆柱体,并以此作为点云剔除的约束准则,判断空间圆柱体内是否需要获取中值点,并结合距离统计分析的方法剔除少量离群点,迭代直至相邻两次输出点云数量差异少于设定阈值。采用具有重叠区域的两类点云数据进行对比实验,结果表明:提出的方法能够有效剔除摄影测量密集匹配点云的噪声,对于存在厚度的冗余点云进行光顺平滑,能够保留完整的边缘特征。     

机载激光雷达测量技术在电力行业中的应用

目前中国输电线路总长度居世界第二,"十一五"期间将加大电网建设力度,以解决日益增长的电力需求.面对如此漫长的输电线路,如何有效地建设和管理,是一个正在面对并急需的问题.机载激光雷达测量技术由于具有快速获取高精度激光点云和高分辨率数码影像的优点,无论对新建线路的走向选择设计,还是对已建线路的危险点巡线检查、线路资产管理以及各种专业分析,都带来了传统测绘手段所不具备的应用模式和技术优势.