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环境管理杂志
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研究文章
使用光谱空间方法检测无人机遥感影像中的电力线
Rishav Bhola, Nandigam Hari Krishna,KN Ramesh, J. Senthilnath,
Gautham Anand
a印度信息技术学院Srinagar的电子与通信工程系，Hrinaratbal Road，Srinagar，Jammu 和 Kashmir，190006，印度
b印度科学研究所航空航天工程系，印度班加罗尔560012
c南洋理工大学电气与电子工程学院机器人高级实验室，新加坡南洋道50号，邮政编码639798
文章信息
文章历史：
于2017年5月3日收到修订版收到
2017年9月11日
2017年9月12日接受
2017年9月18日在线可用
关键字：
无人机
谱聚类
空间分割
摘 要
在本文中，使用光谱空间方法对基于无人机的遥感图像上的电力线进行检测。使用Kmeans和期望最大化（EM） 算法执行光谱聚类，以将像素分为电源线和非电源线。本研究中使用的光谱聚类方法本质上是参数化的，为了 使聚类数量自动化，使用了Davies-Bouldin指数（DBI）。UAV遥感图像被聚类为由DBI确定的聚类数。k聚类的 图像合并为2个聚类（电源线和非电源线）。此外，使用形态学和几何运算执行空间分割，以消除非电源线区域。 在这项研究中，分析了在不同高度和角度获取的无人机图像，以验证所提出方法的鲁棒性。观察到，在大多数 UAV图像上，具有空间分割的EM（EM-Seg）表现优于具有空间分割的Kmeans（Kmeans-Seg）。
copy;2017 Elsevier Ltd.保留所有权利。
1. 介绍
印度拥有世界六分之一的人口，它的经济增长最快。为了满足不断 增长的经济需求，在接下来的三十年中，发电能力需要每十年翻一番。 该国的整体发电量已从2013年至2014年的967.1 BU（十亿单位）增加到 2015年的1107.8 BU（电力部门 一览全印度，2017年).截至2015年3月， 已安装的总输配电容量为341551电路千米（km）（截至2016年3月，该国输电行业的进展）.发电量的增加以及随后输电和配电容量的增加导 致运行和维护成本的增加。电力线的状态评估是维护的重要组成部分之一。可以手动执行，使用脚巡逻进行手动检查。通过步行巡逻检查电力线是劳动密集的、昂贵的并且需要经验丰富的人员。成本线性增加以及要检查的电源线的长度遭受人为错误。自动化系统对电力线检查更为有用，因为它们可以减少所需的人力。
*通讯作者。
电子邮件地址：senthil.iiscb@gmail.com (J. Senthilnath).
自动化系统中使用了基于载人直升机和攀爬机器人的方法。能够在电线（ROW）上攀爬和滚动的机器人（赵 et al., 2010;Toussaint 等人，2009年）是通用系统，可以执行仔细检查。但是，ROW机器人设计需要适应于不同类型的塔架和电力线基础设施，因此无法提供通用解决方案。直升机用于获取数据以提取电力线，但是由于直升机的振动，存在稳定性问题（Zhang等，2009). 张等。（2012年）用直升机机载光电稳定吊舱提取电源线。 Jones和 Earp（2001）讨论减少直升机稳定问题的方法。而且，机动载人直升机靠近电力线既冒险又危险。在直升机的帮助下使用机载激光雷达测量系统的其他技术也用于检查电源线（良等，2011).但是，基于光检测和测距（LIDAR）的系统很重，并且其功率需求随有效载荷的大小而增加。
http://dx.doi.org/10.1016/j.jenvman.2017.09.036
0301-4797 /copy;2017 Elsevier Ltd.保留所有权利。
1234 R.Bhola等。/环境管理杂志206（2018）1233e1242
近年来，无人飞行器（UAV）被广泛用于遥感（Diaz-Varela等人， 2014年).来自无人机的遥感也称为低空遥感（LARS）（Ma等，2013）提 供高空间地面分辨率，并且与传统的基于卫星的遥感相比具有成本效益。 具有较低重量的光学传感器有效负载的轻型无人机，例如视觉摄像机，为执行电力线检查提供了一个有趣的选择。它们效率更高，成本更低，更安全且功耗更低。此外，无人机还可以在任何天气条件下操作，并且可以在危险的人员无法到达的地方操作（Senthilnath等，2013a).使用无人机在电力线检查中获得的精度与昂贵的有人驾驶直升机相同或有时更（Luque-Vega等，2014).因此，无人机是载人飞行检查电力线的可 行替代方案（Hrabar等，2010).
Matikainen等（2016年）致力于检测视觉光谱，近红外和多光谱图像中的电力线。里等（2010年）在使用霍夫变换检测直线之前，使用脉冲耦合神经滤波器消除背景噪声并生成了边缘图。无人机直升机被用于处理原始数据和稀疏点云数据。导致提取效率较低（Larrauri等， 2013). 刘和梅加斯 (2012) 提出了一种电力线提取方法，该方法包括两个 步骤：1）利用山脊能量生成山脊点；2）从二元岭图中提取线段。
自动检测电力线的目的可以通过两种系统来实现：红外系统（山本和山田，1997年）和激光雷达系统（Essen等，2002). 歌曲和李（2014） 指出了从光学图像检测电力线优于红外（IR）图像和雷达图像的优势。由于环境中有一些吸热和放热源，由于电源线和背景之间的温差较小，因此红外摄像机无法用于高精度检测电源线。对大气衰减效应高度敏感的激光雷达系统会导致分类错误。而且，这两个设备消耗能量，体积大且笨重。为了克服该问题，使用边缘检测方法有效地提取了电力线以抑制非电力线特征。Tian等，2015提出了一种用于电力线识别和跟踪的方法，其中首先通过双面滤波器增强电力线。此外，具有并行约束的霍夫变换被用于电力线识别。为了从各个方向提取线性对象，使用了一组线性滤波器算子。不能同时完全检测到电源线（Song and Li, 2014;Tian 等，2015）受到线形结构特别是建筑物边缘的强烈干扰时。
可以看出，电源线的检测是基于检测图像中的线性结构。但是，这些方法无法将电力线与其他结构（例如栅栏、道路、建筑物和河流）区别开来，这些其他结构也被检测为线性结构。一种替代解决方案是使用一种方法，该方法不仅依赖于电源线 的空间和几何特征。频谱空间分类方法使用频谱聚类，然后进行空间分类来解决分类问题（Senthilnath等人，2017年).光谱空间分类应用于基于LARS应用的分类问题。从无人机获取的用于检测图像中西红柿的高空间分辨率红，绿和蓝（RGB）图像的光谱空间分辨率由Senthilnath等。
（2016a）. Senthilnath等。 (2012a) 运用基于光谱空间的方法从MODIS 图像中提取水域。应用光谱空间方法通过无人机图像提取电力线。 Ramesh等。 (2015).本文使用Kmeans对图像进行聚类，该算法仅适用于一张RGB图像，因此该方法的性能未针对各种数据集的鲁棒性和一致性进行验证。此外，仅执行了Kmeans聚类，并且未将结果与任何其他聚类算法进行比较。
在本文中，我们提出了频谱空间方法来检测电力线。在这项研究中， 除了使用空间方法（Kmeans-Seg）的Kmeans（拉梅什（Ramesh）等人， 2015年），还应用了采用空间方法（EM-Seg）的期望最大化（EM）。此 外，使用性能指标对这些方法在通用和多样化的数据集上进行了分析。 总共分析了11个UAV图像，每个图像都是在不同的高度，不同的角度和 不同的电源线段上采集的。在我们的研究中，我们采用光谱空间方法， 该方法包括两个步骤，首先是光谱聚类，然后进行空间分割。参数方法 用于频谱聚类。该参数是簇数k，其中Davies-Bouldin索引用于确定k的 最佳值（戴维斯和博尔德，1979年).对应于最低的戴维斯－布尔丁指数（DBI）的k值是最佳数，并用于频谱聚类方法，即Kmeans和EM。k个集 群聚集成两类，即电源线和非电源线。进行了一种新的附聚方法。考虑 电源线的反射特性。为了简化电力线检测，使用形态学和几何运算进行了空间分割。
本研究中使用的无人机系统和数据采集程序在本节中介绍2.部分3 描 述了应用于无人机图像的谱线方法，用于电力线检测。这些图像的输出 在本节中讨论4.该结论在本节中讨论5.
2. 无人机用于电力线检测
垂直起降（VTOL）（Montambault et al., 2010; Rafique等，2014 无人机将飞机机动性和准静态定位的独特组合用于检查电力线，使其悬停在电力线附近而不会威胁其完整性，从而能够进行有效的检查。 随着嵌入式系统的进步，有可能以较低的成本和尺寸实现高空间分辨率的摄像机和无人机航空电子设备。这有助于在我们的实验中将无人机用于电力线检测。
本研究中使用的无人机（图。1（a））是VTOL无人机。无人机基于 具有高空间分辨率视觉光谱摄像机有效载荷的四旋翼平台。无人机由电 池供电并可以远程控制。四旋翼无人机提供稳定的飞行，这对于获取图 像和视频而不会变形是必不可少的。
无人机的规格显示在表格1.它的有效载荷为500 gms，足以随同其 他必要组件一起携带相机。它的毛重为1.5公斤，使用寿命为20分钟。
本研究中使用 的无人机的系统框图如图所示图。 1(b).Quadrotor无人机由四台装有螺旋桨的无刷直流电动马达提供动 力。无人机中用于螺旋桨的电动机的转速为1000 rpm / volt。所使 用的电池是一种特殊的轻质高性能锂聚合物（LiPo）电池。电机每分 钟转数（RPM）控制四轴飞行器的旋转速度和平移速度。每个电动机 的RPM都由板载电子速度控制器（ESC）控制。控制命令由飞行员通过 远程控制发送器发送。这些命令由机载飞行稳定器接收，这被解释为 无人机的高度控制。机载飞行稳定器基于Arduino Multiwii多直升机 固件。飞行稳定器硬件包括
R.Bhola等。/环境管理杂志206（2018）1233e1242 1235
图1.（a）无人机。（b）无人机框图。
服务上限 1公里
最大速度 50公里/小时
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