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摘要：为实现电力系统可靠、安全供电的目标，在输电线路运行期间，必须将危险施工隐患点、树障等列入重点管理范围，定期清理隐患点，做好提级管控。输电线路通道与走廊是电力系统中重要的基础设施，用于安装和维护输电线路，做好变化监测对于加强电力系统的正常运行和安全性至关重要。传统的变化检测方法通常依赖于人工巡视，费时费力且容易出错。本文在此背景下，思考研究基于点云对比的输电线路通道与走廊变化检测技术，通过研究，旨在为优化输电线路通道与走廊变化检测方案提供借鉴。

关键词：点云对比；输电线路通道；输电线路走廊；检测技术

引言

输电线路的外力破坏是影响其安全运行的重要因素之一，其中树木与线路之间的安全距离不足会导致放电跳闸事故。为了保障输电线路通道内的树木高度符合运行要求，需要在设计阶段选择合适的通道走廊和提高线路对地安全距离，在线路建设阶段清理区段内的树木，并在运行阶段对树障隐患点进行提级管控和定期清理[1]。然而，人工清障工作效率低下，精度不高，成本高昂，因此需要一个准确的预测工具满足实际工作任务的需求。

一、点云数据获取

激光扫描仪是一种用于获取环境中物体表面点云数据的设备，发射激光束并测量其反射回来的时间确定物体表面的距离。在旋转激光扫描仪或移动扫描仪的方式的作用下，工作人员能偶获取整个环境的点云数据。激光扫描仪具有较高的精度和分辨率，能够获取到非常详细的物体表面信息。与传统的摄像机相比，能够提供更准确的距离测量结果，使点云数据的质量更高。选择使用激光扫描仪对输电线路通道和走廊进行扫描，能够较好的获取点云数据。将激光扫描仪沿着线路或走廊移动，进而获得整个区域的点云数据[2]。点云数据包含大量的三维坐标点，每个点都表示物体表面的一个采样点。处理和分析所有采样点，获取有关输电线路通道和走廊的长度、宽度、高度、几何形状等各种信息。

二、点云数据处理

（一）去噪

点云数据中常常存在噪声点，对变化检测等后续分析任务引入误差。因此，在处理点云数据之前，需要进行去噪处理，从而提高数据的质量和准确性。去噪算法能利用点云数据的几何特性识别和消除噪声点，常见的算法如表1：

（二）滤波

在点云数据中，存在一些冗余信息或异常值，这些点对于后续的分析和处理会产生干扰和误差[3]。为了提高点云数据的质量和准确性，可以通过滤波操作去除不符合要求的点。滤波算法可以根据点云数据的密度、距离和曲率等特征进行筛选，常见的滤波算法如表2：

（三） 配准

在进行点云数据的变化检测之前，通常需要将不同时间采集的点云数据进行配准，使其在同一坐标系下对齐。点云配准是匹配和变换点云数据实现对齐的过程配准算法根据点云数据的几何特征进行匹配和变换。常见的点云配准算法如下：

在进行点云配准时，考虑到噪声点、异常值和遮挡情况对配准结果产生的影响。因此，会在配准过程中加入滤波操作，去除不符合要求的点。点云配准的目标是尽可能准确地将不同时间采集的点云数据对齐，从而为后续的变化检测提供准确的基础。选择合适的配准算法和参数设置，根据点云数据的特点和需求，能提高配准的准确性和稳定性。同时，配准算法的性能和效率也是考虑的因素，尤其在大规模点云数据处理中。

三、点云对比与变化检测

在点云数据处理完毕后，开始进行点云对比和变化检测。点云对比是指将两个或多个点云数据进行比较，并找出它们之间的差异，基于点云对比的变化检测可根据对比变化前后的点云数据检测区域的变化情况。

（一）特征提取

在进行点云对比之前，对点云数据的特征提取是一个重要的预处理步骤。点云数据是一种三维的坐标数据，包含大量的点，这些点在空间中分布并不均匀，而且往往具有很高的维度和复杂性。特征提取的目的是从原始的、未经处理的点云数据中提取出有用的信息，以供后续的对比和分析使用。在点云特征提取中，常用的特征类型包括点的坐标、颜色和曲率等。这些特征的提取通常依赖于特定的算法，进而计算每个点的特征向量[4]。

1.点的坐标：点的坐标是点云数据的基本组成部分。通过对点的坐标进行分析，得到点云数据的基本几何形状和结构。在特征提取中，使用点的三维坐标构建特征向量。例如，对于一个点P（x， y， z），可使用[x， y， z]作为其特征向量。

2.颜色：点云数据中的颜色信息可以提供关于表面材质、光照条件等的线索。颜色的提取通常会结合图像处理和计算机视觉的方法来进行。例如，对于每个点，将其颜色信息编码为一个特征向量，然后用于后续的特征提取和对比。

3.曲率：曲率是衡量一个曲面在某一点处的局部变化率的重要指标，反映曲面的局部形状和结构。在点云特征提取中，曲率用于识别和区分不同的物体或者结构。曲率的计算通常需要考虑邻近的点，并根据这些点的分布来计算曲率值。

在进行特征提取时，还需考虑如何选择和设计合适的特征提取算法。这些算法应该能够有效地从点云数据中提取出有用的特征，并且能够处理点云数据的高维度和复杂性。常用的特征提取算法包括PCA（主成分分析）、NMF（非负矩阵分解）、Fast Point Feature Histograms （FPFH）等。PCA是一种常用的特征提取方法，可以将高维的点云数据投影到低维的空间中，从而提取出主要的特征。PCA通过将数据投影到由数据本身的主成分构成的新空间中，使投影后的数据更容易被分析和处理。NMF也是一种常用的特征提取方法，可以分解点云数据中的非负成分。NMF通过将点云数据分解为多个非负矩阵的乘积，从而提取出数据的局部和全局结构。FPFH是一种专门针对点云数据的特征提取算法，提取出每个点的局部特征，并且处理点云数据中的噪声和异常值。FPFH计算每个点周围的邻近点的方向和距离信息，得到每个点的局部特征向量[5]。

在选择特征提取算法时，考虑数据的特性和应用的需求。不同的算法在不同的数据和应用场景下会有不同的表现，因此需要根据实际情况进行选择和调整。此外，考虑算法的效率和可扩展性，以保证特征提取的过程能够快速且有效地完成。

（二）对比分析

对比分析是通过对变化前后的点云数据进行对比，找出两者之间的差异。在输电线路通道和走廊的监测中，这种对比分析非常关键，因为任何细微的变化都可能对电力传输的稳定性和安全性产生重大影响。常见的对比方法包括点云配准、点云匹配和体素网格对比等。这些方法的应用场景和特点如下：

点云配准：这是一种将不同时间采集的点云数据进行对齐的方法。其目的是找出两组点云之间的变换关系，以便将它们对齐，从而使得它们可以在一起进行直接比较。点云配准的常用方法包括最近点迭代法（ICP）、最小二乘法等[7]。

点云匹配：这是一种在两组点云数据中找出相同或者相似点的方法。点云匹配通常用于在输电线路走廊中识别特定的特征或者物体，例如树木、建筑物等。常用的点云匹配方法包括基于距离的匹配、基于特征的匹配等。

体素网格对比：这是一种将点云数据转换为体素网格数据，然后再进行对比的方法。体素网格是一种将三维空间划分为一系列小的立方体的方法，每个立方体称为一个体素。通过对比体素网格数据，发现输电线路通道和走廊中的细微变化，例如土地利用的变化、建筑物的增长等。

点云配准和点云匹配对于点云数据的精度和密度要求较高，而体素网格对比则更适合于处理大规模的、粗糙的点云数据。然而，无论哪种方法，都需要对点云数据进行预处理和后处理，例如滤波、降采样等，以提高对比的准确性和效率。

在输电线路通道和走廊的监测中，对比分析发现各种细微的变化。例如，监测输电线路周围的土地利用情况，发现非法占用、违规建筑等问题。还可以监测走廊中的树木生长情况，防止树枝与线路接触导致放电跳闸事故。除了以上提到的应用场景，对比分析还用于其他方面。例如，对比不同时间采集的点云数据，发现建筑物、道路等的变化情况。对比不同地区、不同时间的点云数据，发现气候变化、环境污染等情况[7]。

（三）变化检测

通过对比分析，得到变化前后的点云数据之间的差异。接下来，继续进行变化检测，确定哪些区域发生了变化。变化检测可以基于点的位置、颜色或其他特征进行。

1.点云分割

点云分割是将点云数据划分成不同区域的过程，通过此过程更好地理解和分析点云数据中各个区域的变化情况。颜色信息在点云中往往承载着物体的表面纹理和属性信息，基于颜色的分割算法利用颜色差异将点云分割为不同区域。例如，使用阈值或者聚类算法，将具有相似颜色的点归为一类。这种方法适用于具有明显颜色差异的场景，如彩色点云或者从图像中获取的点云。

法线提供了点云数据中几何特征的重要信息，基于法线的分割方法通常根据点的法线方向的变化将点云分割为不同区域。例如，计算点的法线向量，并结合曲率信息，使用聚类或者平面分割算法将点云分为不同的平面区域。这种方法适用于具有不同表面特征的场景，如墙壁、地板等[8]。

密度是指一个区域内点云的分布情况，通过点的领域或邻居数量衡量。基于密度的分割算法将点云数据分割为稠密和稀疏的区域，可调整阈值或者使用聚类方法进行分割。这种方法适用于具有不同密度特征的场景，例如植被、人群等。

通过以上的点云分割方法，能够将点云数据中的感兴趣区域提取出来，例如输电线路通道和走廊，为更准确的变化检测和分析提供方便。通过分割点云数据，可以将点云分割为不同区域，识别和理解不同物体或场景。此外，还能从大规模的点云数据中提取出特定区域，以便进行后续的处理和分析。

2.变化检测

在分割点云后，检测每个区域的变化情况，可通过比较同一区域变化前后的特征向量判断该区域是否发生显著变化。在输电线路通道的变化检测中，于形状、高度、密度等特征作出明确判断。其中，形状特征反映了区域的几何结构和轮廓信息。在输电线路通道的变化检测中，提取通道区域的周长、面积、宽度等形状特征，比较变化前后的形状特征，如果通道的形状发生了明显变化，表示有新的障碍物或者通道的形状被改变。高度特征描述了区域在垂直方向上的位置和变化情况。对于输电线路通道的变化检测，提取通道区域的平均高度或者高度分布特征。比较变化前后的高度特征，如果通道的平均高度发生了显著变化，表示有新的障碍物或者通道的高度被改变。密度特征反映了区域内点云的分布情况。在输电线路通道的变化检测中，提取通道区域的点云密度特征。比较变化前后的密度特征，如果通道的点云密度发生了明显变化，表示有新的障碍物或者通道的密度发生了改变[9]。

除了以上特征，还可结合颜色、曲率、法向量等其他属性进行变化检测，根据具体应用需求，选取合适的特征完成对比和分析。对于变化检测，使用阈值方法、差异图像比对、机器学习等技术实现。阈值方法是最简单的检测方法，通过设定一个固定的阈值判断特征向量的变化是否超过阈值。差异图像比对是将变化前后的特征向量生成差异图像，比对差异图像中的像素值判断变化情况。机器学习方法可利用已标注的训练样本建立模型，并利用该模型来预测未标注数据的变化情况。

结语

本文思考了一种基于点云对比的输电线路通道与走廊变化检测技术，综合获取、处理和对比点云数据，能够准确地检测到输电线路通道和走廊中的变化，并进行相应的分析和分类。在电力系统检测期间引用该技术，检测结果具有较高的准确性和效率，为电力系统的维护和管理提供重要的参考依据。

参考文献

[1]黄富勇，杨思峰，王广友.基于三维点云数据的输电线路通道树障精细化管理技术[J].自动化应用，2023，64（2）：122-124.

[2]唐博.激光点云超算技术在输电线路走廊三维测量中的应用[J].华东科技（综合），2021，（03）：10-11.

[3]李佳男，王泽，许廷发.基于点云数据的三维目标检测技术研究进展[J].光学学报，2023，43（15）：15-15.

[4]徐宗霞，蔡彩，李泽宇，等.基于深度学习的遥感变化检测技术应用研究[J].北京测绘，2023，（12）：91-92.

[5]杨钰琪，陈驰，杨必胜，等.基于UAV影像密集匹配点云多层次分割的建筑物层高变化检测[J].2021，（12）：98-99.

[6]杨钰琪.基于UAV影像密集匹配点云的建筑物三维变化检测[J].武汉大学学报：信息科学版，2021，46（4）：8.

[7]朱凌，廖如超，林俊省.基于点云数据的输电线路安全检测分析研究[J].电力设备管理，2022（1）：147-149.

[8]胡伟，王和平，刘成强，等.基于多时相点云数据的输电走廊地物变化检测[J].机械设计与制造工程，2022，51（12）：84-87.

[9]陈功，刘佳莹，姚远，等.基于深度学习的多源遥感影像输电线路通道地物智能提取研究[J].绿色科技，2021，（24）：23.