Extração de redes de distribuição aéreas de energia elétrica e identificação de regiões de contato com a vegetação a partir de dados obtidos por sistemas de varredura a LASER

Abstract

As redes de distribuição aéreas de energia elétrica têm papel fundamental na infraestrutura das cidades brasileiras. Melhorar o gerenciamento destas redes é um desafio constante para as empresas concessionárias de distribuição, que vêm procurando investir em meios de aumentar seus índices de qualidade de distribuição de energia apresentados à ANEEL. Deste modo, considera-se como alternativa para auxiliar no gerenciamento das redes a utilização de dados LiDAR, que podem servir como meio de gerar, atualizar e validar os bancos de dados que contém as estruturas e equipamentos destas redes. Neste trabalho é apresentado um método para a identificação e extração de cabos pertencentes às redes de distribuição de energia a partir de nuvens de pontos LiDAR obtidas por sensores embarcados em plataformas aéreas e móveis terrestres. Destaca-se também a extração de postes pertencentes às redes e a vegetação nos arredores dos cabos. O método consiste em aplicar um classificador baseado em regras que utiliza métricas estimadas sobre tensores obtidos a partir de vizinhanças e objetos segmentados utilizando as nuvens de pontos, sendo os objetos filtrados e rotulados como cabos e outras estruturas utilizando a Transformada de Hough, agrupamento θ-ρ e regras de decisões. O método foi desenvolvido e testado em dados oriundos de levantamentos realizados na cidade de Presidente Prudente, São Paulo, e os resultados obtidos se mostraram promissores. O aplicativo desenvolvido a partir do método apresentado poderá ser utilizado por concessionarias de energia, sendo que os resultados sugerem que os dados LiDAR podem ser utilizados como fonte de informação para a identificação e extração dos cabos de distribuição de energia elétrica.

The aerial power distribution networks play a fundamental role in the infrastructure of Brazilian cities. Improving the management of these networks is a constant challenge for distribution companies, which have been seeking to invest in ways to increase their energy distribution quality indexes presented to ANEEL (Brazilian Electricity Regulatory Agency). Therefore, the use of LiDAR data emerges as an alternative to assist the power distribution network management, as it can be served as a mean to generate, update, and validate databases containing the structures and equipment on the electrical distribution. This work presents a method for identifying and extracting the power distribution networks from LiDAR points clouds produced by sensors onboard aerial and terrestrial mobile platforms. The extraction of the poles belonging to the network and power lines is also highlighted. The method consists of applying a rule-based classifier that uses metrics based on tensors estimated from neighborhoods and segmented objects generated from the LiDAR point clouds, followed by filters using the Hough Transform, θ-ρ grouping and decision rules. The method was developed and tested on data obtained from surveys conducted in the city of Presidente Prudente, São Paulo, and the results obtained were promising. The software developed based on the presented method can be used by distribution companies, as the results suggest that LiDAR data can be used as an information source for the identification and extraction of power distribution cables.