[发明专利]一种基于LiDAR点云的电塔受灾风险评估方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于LiDAR点云的电塔受灾风险评估方法及系统，该方法包括：获取LiDAR的3D点云数据并提取得到电塔点云；根据数字高程模型获取对应区域的地形控制指数并对地形控制指数进行分级，结合电塔点云得到位于不同灾害级别区域的电塔；获取电塔参数并分别计算不同灾害级别区域的电塔风险指数；根据地形控制指数和电塔风险指数生成电塔受灾风险评估分析图。该系统包括：点云处理模块、地形控制指数模块、电塔风险指数模块和分析模块。通过使用本发明，可使输电塔的相对抗洪灾性能可以客观地被观测、评估和分析。本发明作为一种基于LiDAR点云的电塔受灾风险评估方法及系统，可广泛应用于地理信息科学技术领域。

技术领域

本发明地理信息科学技术领域，尤其涉及一种基于LiDAR点云的电塔受灾风险评估方法及系统。

背景技术

电力传输基础设施，特别是高压输电塔，在供电系统的正常运作中起着至关重要的作用。但目前，许多电塔是沿海、河流或林区建造的，这些地区通常易受自然灾害(例如野火，地震和洪水)的影响。LiDAR技术可用于远程识别高风险塔架以进行检查和修复。应用点云分割技术后，可以从获得输电塔的三维(3D)模型。

随着激光雷达及其相关算法发展度的提高，激光雷达点云结合几何模型分析在评估和监测电塔结构安全性这一研究方向上展现出了极强的发展潜力，但是目前为止，暂时还没有出现结合激光雷达和几何建模并专门针对检测洪涝灾害影响下的电塔受灾风险性的评估预测方法。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于LiDAR点云的电塔受灾风险评估方法及系统，配合严谨的数学几何模型，使输电塔的相对抗洪灾性能可以客观地被观测、评估和分析。

本发明所采用的第一技术方案是：一种基于LiDAR点云的电塔受灾风险评估方法，包括以下步骤：

获取LiDAR的3D点云数据并进行点云分割，提取得到电塔点云；

根据数字高程模型获取对应区域的地形控制指数并对地形控制指数进行分级，结合电塔点云得到位于不同灾害级别区域的电塔；

获取电塔参数并基于最小二乘技术的方形金字塔几何模型拟合方法分别计算不同灾害级别区域的电塔风险指数；

根据地形控制指数和电塔风险指数生成电塔受灾风险评估分析图。

进一步，所述获取LiDAR的3D点云数据并进行点云分割，提取得到电塔点云这一步骤，其具体包括：

获取LiDAR的3D点云数据并对点云数据进行网格化处理，得到所有包含电塔的网格；

通过聚类识别区域的点云数据并进行高度分层，得到分层集合后提取具有电塔特征的点云。

进一步，所述获取LiDAR的3D点云数据并对点云数据进行网格化处理，得到所有包含电塔的网格这一步骤，其具体包括：

获取LiDAR的3D点云数据并将整体点云分块，得到多块点云；

对每块点云都进行网格化处理并分配网格值；

根据预设规则删除部分网格，保留高程在Z轴上连续的网格并得到包含电塔的网格。

进一步，所述根据预设规则删除部分网格具体包括保留最大海拔高度减去最小海拔高度在给定阈值内的网格，并在剩余的网格中删除带有悬挂点集的网格。

进一步，所述通过聚类识别区域的点云数据并进行高度分层，得到分层集合后提取具有电塔特征的点云这一步骤，其具体包括：

基于聚类算法粗略识别区域的点云数据，得到整个区域的特征点云集；

从特征点云集中获取特征点云数据并根据高度进行分层，得到高度切片集；

从高度切片集中取出包含塔身高度部分的切片集；