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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; transmission line extraction; unsupervised method; random sample consensus

Authors l 作者

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 & RS、IEEETGRS、IEEETITS、IEEEJSTARS、IEEE GRSL、测绘学报等国内外期刊审稿人；获2018年全国博士生论坛（测绘科学与技术）优秀报告奖、第七届“全国测绘地理信息青年学者论坛”优秀论文奖、第四届全国激光雷达大会优秀青年论文奖、第四届全国激光雷达大会数据处理大赛优秀奖等。

长期致力于三维场景感知和解译的科研工作。近5年，已发表学术论文20余篇，其中以第一/通讯作者发表SCI期刊论文7篇。在点云数据处理领域的代表性成果包括：提出了基元深层次语义表示学习和空间上下文信息编码的方法，以生成稳健性强、区分度高的分类特征；建立了基于骨架结构分析的通用输电线路表达方法，有效地解决了线路类型未知条件下高压输电线路中特有的分裂导线结构的自动提取及其三维模型稳健估计问题。根据道路廊道两侧杆状地物的水平孤立性和垂直连续性，提出了基于骨架结构分析的主成分分析形状识别方法和基于泰森多边形约束的垂直区域生长分割算法，实现了道路廊道两侧杆状地物（尤其是存在附带复杂附属结构和大半径杆状地物的场景）的稳健识别和分割。

Zhizhong KANG

康志忠，男，1975.08生，毕业于武汉大学，博士。现任中国地质大学（北京）土地科学技术学院副院长、中国地质大学（北京）月球与行星遥感探测研究中心主任，教育部月球与行星探测国际合作研究分中心主任，资源环境与灾害监测山西省重点实验室副主任；先后荣获美国摄影测量与遥感学会遥感最佳科学论文奖，中国地质大学（北京）朱训青年教师奖、翟裕生青年教师奖以及中国测绘科技进步一等奖等省部级科技奖励8项；现任国际摄影测量与遥感学会“室内外无缝建模、位置服务与机动性”工作组主席，中欧月球与深空探测合作工作组专家，载人航天工程空间科学与应用领域专家，国际数字地球学会中委会激光雷达专委会副主任委员，中国遥感应用协会遥感自主工程软件专委会副主任委员、中国测绘学会摄影测量与遥感专业委员会委员，北京测绘学会理事，《遥感学报》《International Journal of Image and Data Fusion》《Space: Science & Technology》编委。

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

本文选自JGGS 2021 Volume 4 Issue 3 P60-71。本期审图号（Map Approval Number）：GS（2021）5520。点击阅读原文即可下载。

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初审：段鹏丽

复审：宋启凡

终审：金 君

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