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Title l 题目
A Robust Model Fitting-based Method for Transmission Line Extraction from Airborne LiDAR Point Cloud Data
Citation l 引文格式
Juntao YANG,Zhizhong KANG,Zhou YANG. A Robust Model Fitting-based Method for Transmission Line Extraction from Airborne LiDAR Point Cloud Data[J]. Journal of Geodesy and Geoinformation Science, 2021, 4(3): 60-71.DOI: 10.11947/ j.JGGS.2021.0306.
Abstract l 摘要
Airborne Light Detection And Ranging (LiDAR) can provide high-quality three-dimensional information for the safety inspection of electricity corridors. However, the robust extraction of transmission lines from airborne point cloud data is still greatly challenging. Therefore, this paper proposes a robust transmission line extraction method based on model fitting from airborne point cloud data. First, the candidate power line generation method based on height information is used to reduce the computational complexity at the subsequent steps and the false positives in the extracted results. Then, on the basis of the block-and-slice-constraint Euclidean clustering, a linear structure recognition method based on RANdom SAmple Consensus (RANSAC) is proposed to produce the initial individual transmission line components. Finally, a robust nonlinear least square-based fitting method is developed for the individual transmission line to generate the parameters of its mathematical model for further optimizing the extraction. Experiments were performed on LiDAR point cloud data captured from the helicopter and Unmanned Aerial Vehicle (UAV) platform. Results indicate that the proposed method can efficiently extract the different types of transmission lines along electricity corridors, with the average precision of approximately 98.1%, the average recall of approximately 95.9%, and the average quality of approximately 94.2%, respectively.
Key Words l 关键词
airborne LiDAR;”>
Juntao YANG,Zhizhong KANG,Zhou YANG.
Juntao YANG
杨俊涛，男，1991.01生，毕业于中国地质大学（北京），博士。现为山东科技大学讲师；长期担任ISPRSJournal P &”>
Zhizhong KANG
长期从事地面和机载LiDAR数据处理、室内自主定位以及月球与行星遥感等方向的科研工作。主持国家重点研发计划-政府间国际科技创新合作重点专项1项、国家自然科学基金项目5项，参与多项载人航天领域预先研究项目、民用航天技术预先研究项目、国际摄影测量与遥感学会科学倡议计划项目、欧盟地平线计划Europlanet 2024。在激光雷达数据处理领域的代表性成果包括：以影像和点云为载体的三维地理空间信息获取、语义建模与解译为主线，创新性地提出了优化贝叶斯抽样一致性方法，将贝叶斯理论、极大似然函数以及假设模型收敛性思想引入模型一致性检验过程，实现了能够高效处理存在大于50%粗差点点云数据的模型参数稳健估计，突破了海量离散点云数据应用的核心技术难题，在室内外一体化建模与自主定位，地铁隧道形变监测、月表构造信息提取与地质标准化制图等领域中得到了很好的应用。
Zhou YANG
杨洲，男，1997.03生，现就读于中国地质大学（北京），硕士研究生。主要研究方向是点云数据处理和行人轨迹预测。参与发表学术论文3篇，获第七届全国测绘地理信息青年学者论坛优秀论文一等奖，北京市一星志愿者，中国地质大学（北京）“三好学生”、“公益标兵”等。
Full Paper | 全文如下
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