一种输电线路走廊区域内树种的分类方法技术

本发明专利技术提供了一种输电线路走廊区域内树种的分类方法，首先获取输电线路走廊区域的激光雷达的点云数据及遥感影像，然后对点云数据进行过滤处理以将点云数据分类为地面点集及非地面点集，根据非地面点集建立DSM；再将DSM与遥感影像进行配准；从DSM提取DTM后，DTM与DSM进行数据归一化处理，得到NDSM；再将遥感影像与NDSM进行融合处理，得到融合数据；通过机器学习分类算法分离出植被，利用输电线路走廊区域内的优势树种的特征信息对各优势树种进行自动分类。本发明专利技术将表征水平结构信息的光谱数据与表征垂直结构信息的激光雷达的点云数据融合，极大提高数据的信息丰富度，形成优势互补，能有效提高树种分类的精度。

A classification method of tree species in transmission line corridor area

【技术实现步骤摘要】
一种输电线路走廊区域内树种的分类方法
本专利技术涉及输电线路保护
，尤其涉及一种输电线路走廊区域内树种的分类方法。
技术介绍
高压输电线路经常跨越植被茂密的山区和林区，树木过高是导致线路故障的常见因素之一，输电线路走廊区域内的超高树木障碍严重威胁着电力设施的正常运行和线路的安全，常见的情况有：树木接近导线造成短路，造成线路跳闸，致使线路停电，有的甚至造成变电站全站失压停电；树木有时可以导电，引发人畜伤亡事件(闪雷天气既可能短路，又可能导电)；树线矛盾引起的跳闸停电，其影响的不仅仅是电网的安全运行和电力企业的利益，更严重的是它将影响地方经济发展，严重威胁到企事业单位、居民供用电安全，依法清除电力线路通道内外树障，采取必要措施维护好输电线路走廊区域的安全，是当前减少和杜绝输电线路运行障碍、提高输电线路安全运行的迫切需要。由于山区和林区中分布着大量的树木，各类树木的生长速度、生长形态等各不相同，需要根据不同树木的生长速度分析预测树木可能形成隐患的时间节点，提高树障判断的准确度，减少输电线路运维人员的劳动强度，提高巡视效率并降低人身安全风险，降低输电线路的运维成本，所以如何对输电线路走廊区域内树种的进行准确分类是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种输电线路走廊区域内树种的分类方法，能够对输电线路走廊区域内典型树种的进行自动识别与准确分类。为了达到上述目的，本专利技术提供了一种输电线路走廊区域内树种的分类方法，包括：获取输电线路走廊区域的激光雷达的点云数据及遥感影像；对所述点云数据进行过滤处理以将所述点云数据分类为地面点集及非地面点集，根据所述非地面点集建立DSM；将所述DSM与所述遥感影像进行配准；从所述DSM提取DTM；将所述DTM与所述DSM进行数据归一化处理，得到NDSM；将所述遥感影像与所述NDSM进行融合处理，得到融合数据；通过机器学习分类算法分离出植被，并利用所述输电线路走廊区域内的优势树种的特征信息对各优势树种进行自动分类。可选的，将所述DSM与所述遥感影像进行配准的步骤包括：测定所述遥感影像中多组遥感图像上特殊地物的第一坐标点以及对应DEM上的第二坐标点；将多组第一坐标点和第二坐标点带入坐标系转换多项式方程，并求解出所述坐标系转换多项式方程；将DSM上的坐标点逐个带入所述坐标系转换多项式方程中求解，然后按照内插法得到DSM上的坐标点对应的影像像素值并存入DSM中。可选的，所述特殊地物为规则地物的角点、线路杆塔的拐点或地面建筑的规则交点。可选的，利用形态学算子开闭运算从所述DSM中提取出DTM。可选的，利用像元级的代数法、HIS变换法、小波变换法、主要成分变换法、特征级的聚类分析法、加权平均法或决策级的神经网络法将所述遥感影像与所述NDSM进行融合处理。可选的，在通过机器学习分类算法分离出植被之前，还包括：对所述NDSM进行改进型标记控制分水岭图像分割算法，以提取地上物对象。可选的，所述地上物包括电力线、杆塔、植被或噪声点，通过滤除电力线、杆塔及噪声点以分离出植被。可选的，利用NDVI值分离出植被。可选的，所述特征信息包括树高信息、冠幅信息、种群分布特征信息及NDVI值中的一种或多种。本专利技术提供的输电线路走廊区域内树种的分类方法，首先获取输电线路走廊区域的激光雷达的点云数据及遥感影像，然后对所述点云数据进行过滤处理以将所述点云数据分类为地面点集及非地面点集，根据所述非地面点集建立DSM；再将所述DSM与所述遥感影像进行配准；从所述DSM提取DTM后所述DTM与所述DSM进行数据归一化处理，得到NDSM；再将所述遥感影像与所述NDSM进行融合处理，得到融合数据；最后通过机器学习分类算法分离出植被，并利用所述输电线路走廊区域内的优势树种的特征信息对各优势树种进行自动分类。本专利技术将表征水平结构信息的光谱数据与表征垂直结构信息的激光雷达的点云数据融合，相当于基于激光雷达的点云数据提供的高精度高程信息和遥感影像丰富的光谱及纹理信息来进行树木的分类和提取，极大提高数据的信息丰富度，形成优势互补，能有效提高树种分类的精度。附图说明图1为本专利技术实施例提供的输电线路走廊区域内树种的分类方法的流程图；图2为本专利技术实施例提供的根据DSM得到DTM的流程图；图3为本专利技术实施例提供的遥感影像与NDSM进行融合处理的流程图。具体实施方式下面将结合示意图对本专利技术的具体实施方式进行更详细的描述。根据下列描述，本专利技术的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本专利技术实施例的目的。如图1所示，本实施例提供了一种输电线路走廊区域内树种的分类方法，包括：步骤S1：获取输电线路走廊区域的激光雷达的点云数据及遥感影像；步骤S2：对所述点云数据进行过滤处理以将所述点云数据分类为地面点集及非地面点集，根据所述非地面点集建立DSM；步骤S3：将所述DSM与所述遥感影像进行配准；步骤S4：从所述DSM提取DTM；步骤S5：将所述DTM与所述DSM进行数据归一化处理，得到NDSM；步骤S6：将所述遥感影像与所述NDSM进行融合处理，得到融合数据；步骤S7：通过机器学习分类算法分离出植被，并利用所述输电线路走廊区域内的优势树种的特征信息对各优势树种进行自动分类。具体的，首先执行步骤S1，利用激光雷达和影像设备对输电线路走廊区域进行扫描，以得到激光雷达的点云数据及遥感影像。具体的，使无人机以蛇形方式沿若干等高航线飞行且悬停在等高航线上的采样点上采集影像，所述航线上均匀间隔设置有若干采样点，即各个采样点与地面的铅锤高度为一恒定值，这个值的设定需要根据实际采样的分辨率、无人机续航能力等需求而定，本专利技术设定为50m，采集到的影像分辨率高。本专利技术中的无人机为四旋翼碳纤维机架，三轴摄像机云台，飞萤8S运动摄像机，自动驾驶仪硬件系统采用Pix-hawk2.4.8，软件系统为AutoPilot。在获取到激光雷达的点云数据后，首先对点云数据进行预处理，该预处理包括但不限于以下处理方式：坐标转换、拼接及去噪。其中，坐标转换：三维激光雷达扫描获取的激光雷达点云数据是以其自身的仪器坐标系统为基准的，为保证该激光雷达获取的数据与地面检测的数据之间坐标一致需要对该激光雷达获取的点云数据进行坐标系统转换。航带拼接：对获取的激光雷达的点云数据进行航带拼接，目的是为了消除激光雷达集成造成的安置角误差。其中，安置角误差包括横滚角、俯仰角、航向角三个角度的误差。点云数据如果存在明显低于或高于周围环境的极低点和空中点，会较大影响后处理算法精度，因此在数据处理前去除这些噪声点。例如采用形态学滤波器对点云数据进行去噪处理。本实施例通过建立K近邻球来探测去除点云数据中的噪声点，首先点云数据进行空间栅格划分，假想本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种输电线路走廊区域内树种的分类方法，其特征在于，包括：/n获取输电线路走廊区域的激光雷达的点云数据及遥感影像；/n对所述点云数据进行过滤处理以将所述点云数据分类为地面点集及非地面点集，根据所述非地面点集建立DSM；/n将所述DSM与所述遥感影像进行配准；/n从所述DSM提取DTM；/n将所述DTM与所述DSM进行数据归一化处理，得到NDSM；/n将所述遥感影像与所述NDSM进行融合处理，得到融合数据；/n通过机器学习分类算法分离出植被，并利用所述输电线路走廊区域内的优势树种的特征信息对各优势树种进行自动分类。/n

【技术特征摘要】
1.一种输电线路走廊区域内树种的分类方法，其特征在于，包括：
获取输电线路走廊区域的激光雷达的点云数据及遥感影像；
对所述点云数据进行过滤处理以将所述点云数据分类为地面点集及非地面点集，根据所述非地面点集建立DSM；
将所述DSM与所述遥感影像进行配准；
从所述DSM提取DTM；
将所述DTM与所述DSM进行数据归一化处理，得到NDSM；
将所述遥感影像与所述NDSM进行融合处理，得到融合数据；
通过机器学习分类算法分离出植被，并利用所述输电线路走廊区域内的优势树种的特征信息对各优势树种进行自动分类。


2.如权利要求1所述的输电线路走廊区域内树种的分类方法，其特征在于，将所述DSM与所述遥感影像进行配准的步骤包括：
测定所述遥感影像中多组遥感图像上特殊地物的第一坐标点以及对应DEM上的第二坐标点；
将多组第一坐标点和第二坐标点带入坐标系转换多项式方程，并求解出所述坐标系转换多项式方程；
将DSM上的坐标点逐个带入所述坐标系转换多项式方程中求解，然后按照内插法得到DSM上的坐标点对应的影像像素值并存入DSM中。


3.如权利要求2所述的输电线路走廊区域内树种的分类方法，其特征在于，所述特殊地物为规则地...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗哲轩，蔡澍雨，张继伟，者梅林，吴增明，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司带电作业分公司，
类型：发明
国别省市：云南;53