TY - JOUR ID - 10.11834/jrs.20232684 TI - 多特征约束的输电通道杆塔点云提取研究 AU - 王濮 AU - 王成 AU - 习晓环 AU - 聂胜 AU - 杜蒙 VL - IS - PB - 科学出版社 SP - EP - PY - JF - 遥感学报 JA - UR - http://jors.ijournals.cn/jrs/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202212280000002&flag=2 KW - 机载LiDAR点云;多特征约束;输电通道;垂直分层切片;杆塔自动识别 KW - Airborne LiDAR; Multi feature constraint; Transmission corridor; Vertical slicing; automatic identification of pylons AB - 杆塔自动识别是机载LiDAR(Light Detection and Ranging)电力巡检应用的重要内容,特别是长距离、规模化应用时,高效高精度的杆塔点云提取尤为重要。针对复杂地形环境下输电通道杆塔点云快速精准识别难的问题,本文提出了一种基于多特征约束的杆塔自动识别方法。首先,基于输电通道地物空间分布特点,设计了离地高度、垂直最大间隙等特征;其次,对输电通道机载LiDAR点云进行去噪、滤波等一系列预处理;然后,对非地面点云进行网格化,基于离地高差、线性度等多特征约束快速定位杆塔区域,并利用分层密度法和杆塔塔体结构对称性提取杆塔中心坐标;最后,对杆塔区域点云垂直分层切片,逐层剔除非杆塔点云。采用三种不同场景的机载点云数据进行算法验证,结果表明本文所提方法可从原始点云中快速自动识别杆塔,其中查准率、召回率、F1值可达0.916、0.960、0.935,杆塔定位精度保持在分米级甚至厘米级。 ER -