一、概述

树线矛盾一直以来都是电力部门巡检关注的重点对象，当树与线的安全距离不足时，很容易引发跳闸、放电等事故。而树障处理的两大难点，一是树木到导线距离的估算，二是树障砍伐的赔偿问题。前者可以通过技术手段来实现，后者则需要各方配合。

估算树木到导线的距离，传统的作业方式有人工目测并心算弧垂到树顶距离，这需要班组成员从多种角度观察，由人的观察角度和错觉引起的误差难以避免。如果要较准确计算导线弧垂与树木之间的距离,避免乱砍乱伐，破坏植被,则需要携带专业测高杆、经纬仪等笨重仪器，线路巡护人员因此工作负担巨大。激光雷达无人机作业已成为电力巡线新手段。

随着激光雷达技术的发展，无人机激光雷达系统作业逐渐成为电力巡线的新手段。以LiAir 无人机激光雷达扫描系统为例进行阐述，以整体作业流程，包含外业数据采集，内业的数据处理、到安全距离快速检测报告生成来具体说明。

外业数据采集过程

• 航线设计采
• 集过程实时监测
• 数据预处理，点云数据解算（POS数据的处理）

注意事项

• 基站摆放位置：位置开阔、无信号干扰，多条航带基站位置固定
• 飞行前检查：设备状况、起降场地状况
• 飞行作业中注意：线路情况，排除人员及其他信号干扰，航速、航高等飞行参数
• 环境及气象条件

数据处理分析过程

• 导入点云数据，批量化预处理
• 检测参数设置，杆塔坐标及属性编辑
• 数据切档，点云分类
• 绝缘子编辑，杆塔/电力线矢量化
• 实时工况 / 模拟工况分析，报告生成

（一）导入点云数据

将获取到的数据无抽稀加载到LiPowerline软件，进行数据的处理分析。

大数据量承载能力，单次加载量超过1000基杆塔（220kV），推荐单次作业量为100-150基杆塔。

TB 级点云数据可视化编辑

• 支持不抽稀加载> 1000 基杆塔原始数据
• 多种点云显示模式，地物类别清晰

（二）杆塔编辑

• 根据KML文件生成塔文件
• 导入杆塔坐标表格文件（表格或txt文件）
• 输入起始杆塔号，手动点选杆塔位置、输入杆塔类型，生成塔文件

（三）切档/分类

• 手动分类/创建分类训练模型
• 自动切档/分类
• 分类完成后按类别显示

按类别显示

（四）矢量化

1.绝缘子编辑

2.电力线矢量化

• 单根拟合电力线
• 批量拟合电力线

3.杆塔矢量化

• 五点创建杆塔
• 创建 / 删除杆塔臂

可基于实时工况矢量数据完成实施工况安全距离检测、树倒 / 树生长分析

可基于模拟工况矢量数据进行上述分析检测，以及与实施工况对比

（五）实时工况危险点检测

• 根据对应安全等级阈值范围，确定其危险等级，并配置为.xml文件
• 根据地物点（非电力线和电力塔类别点）与电力线点的最近空间判断是否存在危险性

交跨危险点                                                      引流线危险点

（六）树生长分析

设置树生长参数，根据危险点检测参数（.xml），判断树木生长情况下的净空距离，分析可能出现的净空危险点。

（七）树倒分析

设置单木分割参数，根据危险点检测参数(.xml）,判断树木倒伏情况下的净空距离，分析可能出现的净空危险点。

（八）模拟工况分析

设置实时工况参数（导线温度、覆冰厚度、风速）以及模拟工况参数，分析模拟工况下的净空距离。

(九）报告生成

• 安全距离快速检测报告
• 实时工况安全距离检测报告
• 实时工况交叉跨越检测报告
• 树木倒伏安全距离检测报告