Electrical network maintenance inspections must be regularly executed, to provide
a continuous distribution of electricity. In forested countries, the electrical network is
mostly located within the forest. For this reason, during these inspections, it is also
necessary to assure that vegetation growing close to the power line does not potentially
endanger it, provoking forest fires or power outages.
Several remote sensing techniques have been studied in the last years to replace the
labor-intensive and costly traditional approaches, be it field based or airborne surveillance.
Besides the previously mentioned disadvantages, these approaches are also prone to
error, since they are dependent of a human operator’s interpretation. In recent years,
Unmanned Aerial Vehicle (UAV) platform applicability for this purpose has been under
debate, due to its flexibility and potential for customisation, as well as the fact it can fly
close to the power lines.
The present study proposes a vegetation management and power line monitoring
method, using a UAV platform. This method starts with the collection of point cloud data
in a forest environment composed of power line structures and vegetation growing close
to it. Following this process, multiple steps are taken, including: detection of objects in
the working environment; classification of said objects into their respective class labels
using a feature-based classifier, either vegetation or power line structures; optimisation
of the classification results using point cloud filtering or segmentation algorithms. The
method is tested using both synthetic and real data of forested areas containing power line
structures. The Overall Accuracy of the classification process is about 87% and 97-99%
for synthetic and real data, respectively. After the optimisation process, these values were
refined to 92% for synthetic data and nearly 100% for real data. A detailed comparison
and discussion of results is presented, providing the most important evaluation metrics
and a visual representations of the attained results.Manutenções regulares da rede elétrica devem ser realizadas de forma a assegurar
uma distribuição contínua de eletricidade. Em países com elevada densidade florestal, a
rede elétrica encontra-se localizada maioritariamente no interior das florestas. Por isso,
durante estas inspeções, é necessário assegurar também que a vegetação próxima da rede
elétrica não a coloca em risco, provocando incêndios ou falhas elétricas.
Diversas técnicas de deteção remota foram estudadas nos últimos anos para substituir
as tradicionais abordagens dispendiosas com mão-de-obra intensiva, sejam elas através de
vigilância terrestre ou aérea. Além das desvantagens mencionadas anteriormente, estas
abordagens estão também sujeitas a erros, pois estão dependentes da interpretação de um
operador humano. Recentemente, a aplicabilidade de plataformas com Unmanned Aerial
Vehicles (UAV) tem sido debatida, devido à sua flexibilidade e potencial personalização,
assim como o facto de conseguirem voar mais próximas das linhas elétricas.
O presente estudo propõe um método para a gestão da vegetação e monitorização da
rede elétrica, utilizando uma plataforma UAV. Este método começa pela recolha de dados
point cloud num ambiente florestal composto por estruturas da rede elétrica e vegetação
em crescimento próximo da mesma. Em seguida,múltiplos passos são seguidos, incluindo:
deteção de objetos no ambiente; classificação destes objetos com as respetivas etiquetas
de classe através de um classificador baseado em features, vegetação ou estruturas da rede
elétrica; otimização dos resultados da classificação utilizando algoritmos de filtragem ou
segmentação de point cloud. Este método é testado usando dados sintéticos e reais de áreas
florestais com estruturas elétricas. A exatidão do processo de classificação é cerca de 87%
e 97-99% para os dados sintéticos e reais, respetivamente. Após o processo de otimização,
estes valores aumentam para 92% para os dados sintéticos e cerca de 100% para os dados
reais. Uma comparação e discussão de resultados é apresentada, fornecendo as métricas
de avaliação mais importantes e uma representação visual dos resultados obtidos
