LiDAR verileri kullanılarak enerji nakil hatlarının ve hatlara risk oluşturan yüksek obje konumlarının otomatik olarak belirlenmesi
Automatic detection of power transmission lines and risk high object locations using LiDAR data
Yazar: ELİF MUŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA DİHKAN
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Elektrik enerjisi = Electrical energy

Özet:
Enerji Nakil Hatlarına (ENH) yönelik tehditlerin etkisini azaltmak ve potansiyel
riskleri yok etmek için hatların periyodik olarak gözlemlenmesi büyük önem taşımaktadır.
Risk unsurlarının bazıları doğal sebeplerden (bitki örtüsü, heyelan, ağaçlar, çığ, fırtına vb.)
kaynaklanırken bazıları da insan faktörü (emniyet mesafesini ihlal eden inşaatlar ve yapılar,
hafriyat dökülmesi, hırsızlık vb.) nedeniyle oluşabilmektedir. Bu çalışmada LiDAR
verilerini kullanarak ENH iletken teller ve pilonları otomatik olarak tespit edebilen bir
algoritma geliştirilmiştir. Ayrıca tespit edilen ENH ile belirli emniyet mesafeleri konumsal
olarak analiz edilmiş ve risk oluşturabilecek yer üstü objelerinin varlığı denetlenmiştir.
Geliştirilen algoritmada Cloth Simulation Filtering (CSF) metodu ile zemin noktaları tespit
edilerek bu noktalara yakın düşey mesafedeki alçak obje noktaları elemine edilmektedir.
Kalan nokta bulutu 3x3x3 m boyutlarında voksellere ayrılmıştır. Otomatik belirlenen tohum
voksellerinden başlayarak 26 komşu voksel için yapılan arama işleminde yükseklik değerleri
varyansı ve RANSAC ile fit edilen doğru eğimleri gibi öznitelikler analiz edildikten sonra
içbükey gövde (konkavhull) fonksiyonu ile tel ve pilonların nihai tespiti gerçekleştirilmiştir.
Önerilen yaklaşım sayesinde yapılacak periyodik uygulamalar ile yersel arazi faaliyetleri
yapılmaksızın ENH bileşenleri (tel ve pilon) gözlemleri, ve bakımları hızlı biçimde
gerçekleştirilebilecektir.

Abstract:
The periodic monitoring of energy lines to lessen the impacts of threats and to
destroy the potential risks against the Power Transmission Lines (PTL) is highly important.
The risks can involve natural causes (vegetation, landslides, trees, avalanches, storms etc.)
on one hand and the human factor (constructions and buildings breaking the safety distance,
dumping the excavated material, theft etc.) on the other hand. In this study, an algorithm,
which can automatically detect PTLs wires and pylons using the LIDAR data, is developed.
Specific safety distances are also spatially analyzed and the existence of risky ground
objects is examined with the help of the detected PTLs. In the newly developed algorithm,
ground points are located and the low object points in vertical distance to these ground
points are eliminated using the Cloth Simulation Filtering (CSF) method. The remaining
point cloud is separated into voxels of 3x3x3 m in size. In the search of 26 neighbour
voxels; starting from automatically determined seed voxel, final detection of wire and
pylons has been determined by the algorithm of 'concave hull' after their straight slopes
which are fitted by height values variant and RANSAC were analysed. Periodic applications
on the basis of the proposed approach will make it easy to monitor and maintain PTLs
component (wires and pylons) without topographic works.