广东电网有限责任公司 朱 凌 李国强 郭启迪

在输电线路点云数据分类过程中机载测量作为重要的测量方法，能够对输电线路的点云数据进行收集整理和分析。其中激光雷达测量技术作为重要的支撑技术，对整个点云数据的获取分析和整理具有直接影响。在电源数据分析环节应根据机载点云数据的类型和机载电源数据的具体情况做好分析，同时围绕激光雷达测量技术的应用要点做好技术的全民应用，使机载电源数据在具体应用环节能够成为获取点云数据的有效手段，为点云数据的应用提供有力支持，满足测量要求，避免在测量中应采用的方法存在问题影响测量效果。

1 机载激光雷达组成和原理介绍

1.1 机载激光雷达组成

机载激光雷达的优势在于可以获得激光点的三维坐标，得到的遥感图像十分清晰。在空间数据的获取方面机载激光雷达具有一定的优势，为了提高机载激光雷达的应用效果，在机载激光雷达系统的构建过程中应包含图像处理系统数据收集系统和数据分析系统，同时包含误差消除系统，使整个机载激光雷达获得的数据能够在误差控制方面达标。机载激光雷达的应用不但要关注机载激光雷达的类型和机载激光雷达的应用情况，同时还要按照机载激光雷达的应用要求分析期系统组成。从目前机载激光雷达的构成来看，在系统的功能、完善性以及应用基础方面具有较强的优势，能够按照机载激光雷达的应用实际做好应用。所以，在机载激光雷达的应用方面其自有的系统起到了良好的支持作用，对整个系统的构成和系统的全面应用产生了直接的影响，根据机载激光雷达的具体类型制定了合理的应用方案。所以，在机载激光雷达的组成方面应按照机载激光雷达的应用实际增加相应的功能模块，使机载激光雷达在应用中能够达到高精度测量和高效率测量的目的[1]。

1.2 机载激光雷达的原理

机载激光雷达在运行过程中主要利用动态差分GPS 对动态目标进行分析并得出动态目标的运行轨迹数据，同时利用飞机飞行对相位差分进行定位，在飞机上和地面上安装GPS 接收机构成流动站和参考站，对整个系统的分析产生直接的影响，在系统运行过程中通过转角测量的方式能够提高测量精度，在测量中按照回拨点的数量以及回拨点的尺寸大小判断回拨点的基本类型，通过雷达测距系统计算雷达的变化情况以及雷达的数据获取情况为整个系统的运行分析提供有力支持。在系统运行分析环节能够根据系统运行的要求和系统运行的实际情况采取有效的运行措施。在激光雷达数据的分布方面采取扫描的方式。具体可分为线扫描、圆锥扫描、纤维光学阵列扫描。在具体扫描类型的确认方面应结合机载激光雷达的类型和机载激光雷达的运行情况制定应用方案，保证机载激光雷达在应用效果方面能够达到应用要求，解决应用问题。所以，在机载激光雷达的运行过程中了解其运行的原理和特征并掌握其运行要点，对提高运行效果日均满足运行要求具有重要意义，在机载激光雷达的运行过程中需要围绕雷达的运行要求和运行的具体情况做好数据的应用。

2 机载激光雷达误差来源和应用领域

2.1 机载激光雷达误差来源

从机载激光雷达的运行来看及误差分为两个方面，主要为系统误差和后处理误差。系统误差主要是指机载激光雷达发射激光产生数据点，能够通过设备收集到地面的数字坐标、点云图像和强度值等数据，这些数据中既包含平面信息，同时也包含高程信息。由于数据量大导致数据的测量精度受到影响，一旦出现测量误差会导致坐标系统的偏差增加，对整个系统的误差产生极大的影响。基于机载激光雷达系统的应用实际如何消除坐标偏差。如何解决系统误差问题，对机载激光雷达的应用产生了直接的影响。机载激光雷达的误差来源主要包含定位方面的误差，测距方面的误差以及姿态测量的误差。后处理误差主要是指数据在后期处理方面出现的误差，在数据分析过程中应当对点云数据进行三维建模，纵横断面提取等操作，在数据过程中采取的计算方法数据分类方法以及数据的应用方法都对数据的误差产生了直接的影响，结合数据的类型以及数据的处理经验，在数据处理方面采取的处理方式决定了数据的误差[2]。所以，在数据处理过程中既要了解数据的类型，同时也要采取正确的处理方法避免数据的处理过程中出现后期无偿。圆柱体分类扩展杆塔见图1。

图1 圆柱体分类扩展杆塔

2.2 机载激光雷达的应用领域

机载激光雷达在应用过程中具有测量数据准确，测量速度快以及测量精度高的特点，在测量过程中能够根据数据的变化情况以及数据的测量要求采取有针对性的测量方式，机载激光雷达作为重要的测量设备，在具体应用环节能够根据数据测量的具体情况以及数据测量的相关要求做好测量工作，保证数据在测量方面能够解决测量问题。结合数据测量的要点以及数据在测量过程中的具体情况，数据的测量需要找到可靠的测量方式以及测量技术，在具体应用环节需要根据数据测量的具体内容和数据测量的实施情况做好数据测量的方法优化，使数据在测量方面能够针对数据的类型和数据的应用情况做好数据测量应用。所以，激光雷达测量设备和技术以及独有的优势和应用特点在实际应用中取得了积极效果，根据数据应用的具体情况以及数据测量的相关要求进行的数据的分类测量，避免在测量中因采取的方法和技术出现问题影响测量结果，当前数据测量需要分析测量难度以及数据测量对精度方面的要求，通过有针对性的措施是数据在测量中取得积极效果。

3 点云数据构成及特点

3.1 点云数据的构成

对于点云数据而言，点云数据构成包含多种数据量大，在测量中需要明确测量的目标点并根据目标点的具体情况分析目标点的数据组成和数据的基本类型，为点云数据的应用提供有力支持。点云数据主要包括三维几何数据、回波数据、回波强度数据扫描、角数据、光谱数据等，在点云数据的测量中数据的类型对数据的测量方式和数据的测量情况产生了直接的影响。不同的数据对测量精度要求不同，在测量过程中既要了解测量数据的类型和特征，同时也要围绕测量数据的具体情况做好数据的分类应用，使典型数据在测量方面能够依据数据的类型和要求，特别是点云数据的应用情况进行有针对性测量，保证点云数据在具体应用方面达到测量目标[3]。所以，掌握点云数据的构成内容并按照数据的具体形式采取有效的分析措施，对提高数据处理效果以及解决数据处理问题具有重要影响，在具体数据分析方面需要根据点云数据的应用情况做好数据的分类及应用，为点云数据的分析奠定良好的基础，推动点云数据分析方法的创新，为点云数据的分类分析及应用提供方法支持。

3.2 点云数据的特点

点云数据在组织形式方面需要对数据进行分析处理，在前期的分析处理中应对数据的来源数据的准确度情况以及数据的具体类型进行分析，保证数据能够做到按类别分析，提高数据分析的效果。在点云数据的后期分析中应掌握电源数据的组成情况以及点云数据的来源及类型，做好数据应用方面的分析，在点云数据的组织形式方面主要包含规则，格外不规则三角忘剖面和三维激光点等数据，对于这部分数据需要根据数据的类型和数据的应用情况进行数据的分类分析，掌握数据的类型及特点为数据的有效性分析奠定良好的基础。所以，在数据分析方面需根据数据分析的具体类型及要求做好数据分析工作，避免在数据分析中应采取的分析方法存在问题影响数据分析准确性，在点云数据的分析方面应根据数据的类型和特征以及数据的分析要求做好点云数据的分类工作，使数据在分析中能够包含数据的基本信息和数据的类型特点，避免点云数据在分析中应采取的分析方法存在问题，影响点云数据的分析应用效果。

4 激光点云分类的精度评定

4.1 激光点云分类

激光点云在分类过程中按照激光点的类型分为平面数据和高程数据，这两部分点云数据在测量方式、测量精度、测量难度以及数据的具体类型方面存在一定的区别，在分析过程中既要根据点云数据的类型和特征制定合理的分析方案，同时也要在点云数据的分类处理中了解点云数据的具体类型和情况，保证点云数据在分析过程中能够达到准确性要求，避免点云数据的分析因分类不准确或分析方法存在问题影响分析的效果。参考点云数据的分类要求以及典型数据的组成情况，点云数据的分析既要关注数据本身的特征，同时也要在数据的分类和数据的综合应用方面按照点云数据的基本特征进行分类及应用[4]。所以，掌握激光点云数据的分类情况并围绕激光电源设备的分析要求做好数据应用，对当前数据的分类数据的应用以及数据的有效分析具有重要影响。在激光点云数据的分类方面需要按照电源设备的构成方式以及电源设备的应用情况做好数据分类，做到在数据应用方面提高应用效率，围绕数据应用的具体情况做好数据分类工作，保证数据在应用过程中能够按照数据应用的具体情况做好数据应用分类。

4.2 激光点云的精度评定

激光点云在精度评定方面需要掌握算法误差的基本情况，提高点云数据的分类效果，在滤波算法误差的指标方面按照激光点的错误分类率可以分为非地面点的误差以及地面点的误差，这两种误差在误差的形成种类以及具体内容方面存在区别，在分析过程中需要关注地面误差的基本情况以及非地面点误差的组成形式，保证激光点云数据分析在误差和精度的掌控方面能够达到分析要求。在误差的分类过程中，误差本身的特点、误差的类型、误差的分类情况以及误差的精度都会对数据分析带来直接的影响，按照数据分析的特征、具体要求以及分类特点在误差精度的控制以及误差类别的分析中，掌握正确的分析方法，围绕误差分析的具体情况做好精度的分析，掌握经度变化情况以及误差的分类情况。

5 滤波的难点和关键

5.1 滤波的难点

在实际测量过程中测量地形复杂对滤波数据产生直接影响，使滤波点的数据失真，对数据分析十分不利。在滤波过程中对于大型地面物体，小型和低矮地面物体，复杂地形以及地形的断裂处需要分析地形的变化情况以及滤波数据的变化情况，这部分地区在滤波过程中容易出现数据误差，在数据分析过程中应当对重点地区的滤波操作进行反复核对，并通过多种数据交叉比对的方式掌握数据的变化情况以及数据的基本类型，按照数据的应用要求和数据的来源情况判断数据的准确度是否达标。如果在滤波过程中出现困难，应采取数据复核和数据优化的方式掌握数据的来源，通过高频次的数据分析，避免在数据分析中因滤波方法不对影响滤波效果[5]。

5.2 滤波的关键

在滤波过程中对于地面的植被和斜坡上的植被应当重点分析平面建筑物和植被以及斜面建筑物和植被，在滤波过程中的数据表现，在数据具体应用和滤波数据的处理过程中采取正确的处理方式，并围绕数据处理的目标采取有力的滤波手段，对做好数据预播具有重要影响。在数据滤波过程中既要判断数据滤波的具体形式，同时也要根据数据滤波的基本情况和数据滤波的要求做好数据滤波的应用，使滤波技术在具体应用过程中能够按照地面建筑物和地面植被的具体形式以及地面采样点的具体要求进行分析应用，保证地面采样点在数据应用方面能够达到准确性要求，避免在数据应用过程中因采取的滤波方式不当或者滤波技术存在问题影响滤波效果。所以，对于滤波技术的应用而言，在滤波过程中应围绕滤波的特征和具体情况做好滤波技术的应用，满足测量要求，使机载激光雷达点云数据在处理过程中能够达到精度要求。

综上，通过对机载激光雷达点云数据的分析，在数据分析过程中既要掌握数据的类型和特征，同时也要根据数据的具体情况和数据的应用要求分析数据的类型和特征，围绕数据的应用要求做好细化。本文通过对数据分类方法的研究掌握了数据的变化类型以及数据的变化情况，使数据在分类过程中能够做到按要求分类，解决数据分类过程中的分析手段问题，为数据的分类应用提供必要支持，解决数据分类应用问题，使数据在分类的准确性和数据的应用效果方面达到应用目标，为数据的系统性分析提供有力支持。