复杂地形数据缺失下电力线点云自动提取方法

摘要

该文针对采用机载LiDAR扫描点云数据在复杂地形数据缺失下,提取电力线潜在区域不理想的情况,提出一种新的电力线点云自动提取方法.首先将点云数据转为栅格数据,利用Hough变换提取包含电力线点云的潜在区域;然后,利用主成分分析法,根据局部线型特征提取电力线种子点,依据种子点采用密度聚类算法,提取单条电力线种子点;最后基于电力线模型精确提取电力线点云.通过实例分析,结果表明:在复杂地形数据缺失的情况下,该方法提取率达94.83％,平均拟合残差为0.047m,得到了理想的提取结果.