別懷森 吳重文

摘 要：該文針對(duì)輸電線路徑優(yōu)選的目標(biāo)，依據(jù)多源遙感數(shù)據(jù)，基于各種地物類型光譜特征知識(shí)分析，并結(jié)合遙感影像的紋理特征，采用決策樹分類算法提取影響輸電線路徑選擇的主要因素。研究結(jié)果表明，該分類方法能有效地進(jìn)行地物分類與識(shí)別，特別是綜合光譜和紋理信息有效地解決了裸土與居民地的混分現(xiàn)象。同時(shí)利用遙感立體像對(duì)數(shù)據(jù)，基于數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量方法構(gòu)建了DEM，其精度能夠滿足輸電線路徑優(yōu)選的要求。綜合地物和地形多要素作為輸電線路徑優(yōu)選的約束條件，采用GIS空間分析方法，實(shí)現(xiàn)了輸電線路徑優(yōu)選。

關(guān)鍵詞：遙感 GIS 電力優(yōu)化 選線 空間分析 分類

中圖分類號(hào)：TM726 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-098X（2015）09（b）-0091-02

隨著遙感技術(shù)及的發(fā)展，衛(wèi)星遙感不僅可獲取更高分辨率的遙感圖像，并且，高分辨率衛(wèi)星遙感影像還可提供立體像對(duì)。高分辨率遙感數(shù)據(jù)具有豐富的光譜特征和紋理特征。通過分析這些特征，結(jié)合遙感圖像自動(dòng)分類的方法，可快速得到區(qū)域土地覆蓋/土地利用類型圖，從而提取輸電線路徑選擇的影響因素，如居民區(qū)、道路、水體等。此外，基于數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量方法，衛(wèi)星立體像對(duì)可用于建立DEM數(shù)據(jù)，制作正射影像圖，三維地面模型等。因此，綜合高分辨率多光譜數(shù)據(jù)及衛(wèi)星立體像對(duì)數(shù)據(jù)，自動(dòng)提取輸電線沿線地區(qū)的地物要素、地形等特征，構(gòu)建GIS數(shù)據(jù)庫，通過GIS空間分析方法實(shí)現(xiàn)輸電線路徑優(yōu)選。這是加快數(shù)字電力工作現(xiàn)代化進(jìn)程、提高設(shè)計(jì)效率及輸電線路設(shè)計(jì)的自動(dòng)化、信息化水平的重要途徑之一。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)

選定約5km×16km范圍作為路徑設(shè)計(jì)的研究區(qū)，研究區(qū)位于東經(jīng)約111°12'～111°14'20″，北緯約21°35'45″～21°45'25″。研究區(qū)地貌特征部分為低山丘陵崗地，最大高程約為240 m，大部分地勢(shì)較為平坦；水系較為發(fā)達(dá)，區(qū)內(nèi)分布較多的水庫、河流；區(qū)域內(nèi)基本無不良地質(zhì)構(gòu)造。主要企業(yè)有垃圾處理廠、制藥廠、鍍鋅廠、油品劑廠、公路收費(fèi)站等。這些地物要素都是輸電線路路徑設(shè)計(jì)過程中應(yīng)考慮的影響因素。

本研究采用的遙感數(shù)據(jù)有QuickBird數(shù)據(jù)，用于提取地表地物信息；IPS-P5衛(wèi)星遙感立體像對(duì)數(shù)據(jù)，用于建立研究區(qū)數(shù)字高程模型。

2 研究方法

2.1 地表信息提取方法

首先用18個(gè)野外實(shí)測(cè)的GPS控制點(diǎn)（控制點(diǎn)高程精度為±7 cm，平面坐標(biāo)精度為±5 cm）對(duì)QuickBird遙感圖像進(jìn)行幾何校正，誤差均控制在1個(gè)像元以內(nèi)。然后，針對(duì)輸電線路徑優(yōu)選的目標(biāo)，采用決策樹分類算法提取影響輸電線路徑選擇的主要因素，重點(diǎn)關(guān)注居民區(qū)、道路、水體等對(duì)輸電線路徑選線設(shè)計(jì)的影響要素。決策樹法分類算法根據(jù)影像的不同特征，從訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)分類規(guī)則，集成遙感影像的光譜特征、紋理特征和空間分布特征生成各結(jié)點(diǎn)的判別函數(shù)，由一個(gè)根結(jié)點(diǎn)開始，不同取值建立二叉樹的分支，在每個(gè)分支子集中重復(fù)建立下層結(jié)點(diǎn)和分支，最后形成決策樹。由各結(jié)點(diǎn)的判別函數(shù)對(duì)遙感圖像中的各像元進(jìn)行逐層的識(shí)別、歸類，通過若干次中間判斷最終得到判別分類的結(jié)果，決策樹的終極結(jié)點(diǎn)即為分類結(jié)果。

2.2 IRS-P5立體像對(duì)的幾何定位模型及DEM

提取IRS-P5采用有理多項(xiàng)式RPC（rationalpolynomialcoefficients）模型作為立體像對(duì)定位的幾何模型。RPC模型的實(shí)質(zhì)是將地面點(diǎn)大地坐標(biāo)D（B、L、H）與其對(duì)應(yīng)的像點(diǎn)坐標(biāo)d（x、y）用比值多項(xiàng)式關(guān)聯(lián)起來，立體模型經(jīng)過絕對(duì)定向，最終建立數(shù)字高程模型（DEM），并對(duì)生成的DEM編輯。

2.3 GIS空間分析及路徑優(yōu)選

依據(jù)110～750kV架空輸電線路設(shè)計(jì)規(guī)范，明確選線條件如下：（1）與居民地的關(guān)系：一般22萬伏可跨居民地，50萬伏距居民地15 m；（2）與道路的關(guān)系：距高速公路30 m，交角>60°，與道路平行距離為50～80 m；（3）與河流的關(guān)系：距河流20m；（4）地形地貌條件：地形坡度<30°；（5）距重要單位60 m。將提取的各類地物要素、DEM、地表坡度圖及正射影像圖集成于ArcGIS系統(tǒng)中，構(gòu)建輸電線路徑優(yōu)選的數(shù)據(jù)庫。依據(jù)選線條件，采用空間緩沖區(qū)、空間疊置分析等方法建立空間分析模型，確定適宜選線的區(qū)域，結(jié)合輸電線路路徑優(yōu)選規(guī)范實(shí)現(xiàn)最佳路徑的選定。

3 結(jié)果與分析

3.1 基于光譜和紋理分析的信息提取

通過對(duì)各類地物光譜特征及紋理特征的分析，確定參與決策樹分類的決策特征變量有4個(gè)多光譜波段的亮度值、NDVI（歸一化植被指數(shù)）和第一波段紋理對(duì)比度參數(shù)（Band1Con）等6個(gè)特征變量。比較各類地物的6個(gè)特征變量的響應(yīng)特征，制定了分層分類規(guī)則，從而建立決策樹分類模型（見圖1），實(shí)施分類，得到初始分類結(jié)果。

本區(qū)域中影響輸電線路徑選擇的主要地物要素為居民區(qū)、道路、水體等。因此，對(duì)決策樹地表信息提取結(jié)果進(jìn)行分類后處理：（1）將兩類道路合并；（2）對(duì)居民地信息主要以提取其邊界為主，因此，可將居民地內(nèi)的陰影歸并到居民地類別；（3）裸土、有植被耕地、林地等對(duì)輸電線路徑的選擇的影響可以忽略，都?xì)w為背景。分類后優(yōu)化處理采用了2個(gè)步驟：首先，分別對(duì)居民地類別和道路類別采用自適應(yīng)濾波方法對(duì)居民地和道路進(jìn)行分類后處理，自適應(yīng)濾波能夠在保護(hù)圖像清晰度及細(xì)節(jié)的前提下，抑制噪聲。其處理結(jié)果可以去除居民地內(nèi)部分噪聲（如較小的小空和陰影），并歸入居民地類別。同樣也可以去除道路內(nèi)的部分噪聲點(diǎn)，使道路盡可能連續(xù)。其次，將處理后的居民地與道路類別轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù)，導(dǎo)入ArcGIS系統(tǒng)中，并以幾何校正后的QuickBird全色波段作為背景圖，將本應(yīng)為道路而被錯(cuò)分為居民地的圖形對(duì)象歸并到道路圖層。利用混淆矩陣方法檢驗(yàn)分類精度，顯示分類后處理的總體精度由原來的82.09%提高到92.83%。

3.2 IRS-P5立體像對(duì)的DEM提取結(jié)果

基于VirtuoZo工作站，利用RPC參數(shù)及16個(gè)地面控制點(diǎn)進(jìn)行立體像對(duì)絕對(duì)定向，建立立體模型，模型的平面定位中誤差為mx=±0.772 m，my=±0.641，mz=±1.198，滿足1∶10000DEM的要求。進(jìn)而生成DEM，在立體觀測(cè)的條件下對(duì)DEM進(jìn)行編輯，消除纏繞在樹木、建筑物等地物上的等高線，使高程格網(wǎng)點(diǎn)均切于地面，水域高程置平等，建立符合規(guī)范要求的DEM（空間分辨率2.5 m）（見圖2）。根據(jù)地理坐標(biāo)，選取基于P5立體像對(duì)建立的DEM和航攝立體像對(duì)構(gòu)建的1∶10000DEM（空間分辨率10 m）的共同區(qū)域，并將P5建立的DEM重采樣為10 m空間分辨率使其與1∶10000DEM的空間分辨率相同，以便通過兩DEM的差值運(yùn)算來全面檢驗(yàn)P5衛(wèi)星遙感像對(duì)生成的DEM的檢驗(yàn)精度。統(tǒng)計(jì)計(jì)算表明誤差基本成正態(tài)分布，且較差在（-5 m，5 m）的點(diǎn)占89.3%。誤差較大的點(diǎn)大多位于水域、有樹林覆蓋的山區(qū)及居民區(qū)。了解到航攝像對(duì)構(gòu)建的1∶10000DEM數(shù)據(jù)沒有經(jīng)過DEM編輯，因此，這些表現(xiàn)為較大的誤差并非一定是P5構(gòu)建的DEM的誤差。鑒于此點(diǎn)，我們利用DEM與正射影像地理坐標(biāo)的鏈接，選擇了10個(gè)穩(wěn)定可靠的地形、地物特征點(diǎn)，讀取各自的高程，以1∶10000DEM為參考值，則由P5建立的數(shù)字高程的中誤差為±1.94 m。

3.3 基于GIS的輸電線路徑優(yōu)選

GIS可以最大限度地將有關(guān)信息集成起來，從而為電力系統(tǒng)決策人員提供一個(gè)多元化的決策依據(jù)。因此，將QuickBird數(shù)據(jù)提取的地表信息的柵格數(shù)據(jù)類型分層分別轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù)，同時(shí)將QuikBird正射影像圖、路徑起止點(diǎn)、DEM、地表坡度、原常規(guī)方法選定的輸電線路徑分別分層導(dǎo)入到ArcGIS系統(tǒng)中，并根據(jù)已有地形圖判讀出研究區(qū)內(nèi)的重要單位，建立重要單位點(diǎn)圖層。

依據(jù)線路起終點(diǎn)位置，按照220 kV和500 kV輸電線路徑要求，路徑選擇宜靠近現(xiàn)有國(guó)道、省道、縣道及鄉(xiāng)鎮(zhèn)公路，改善交通條件，方便施工和運(yùn)行以及電力設(shè)計(jì)選線條件，建立了空間分析模型。首先確立了適宜選線的區(qū)域，然后依據(jù)空間分析結(jié)果中適宜選線區(qū)域，以地形坡度圖和空間分辨率為0.6 m的QuickBird全色波段正射圖像為輔助數(shù)據(jù)，盡可能沿道路選線，確定輸電線路徑。按照上述要求確定了220kV和500 kV輸電線路徑。

圖3給出了220 kV和50 kV輸電線路徑，其中220 kV路徑總長(zhǎng)18053.67 m，500 kV路徑總長(zhǎng)18088.80 m，所選路徑滿足輸電線路設(shè)計(jì)規(guī)范要求（參見110～750 kV架空輸電線路設(shè)計(jì)規(guī)范（報(bào)批稿）。20080602（新版），主編：中華人民共和國(guó)建設(shè)部。中華人民共和國(guó)建設(shè)部，國(guó)家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局聯(lián)合發(fā)布）。將數(shù)字高程模型與各類矢量數(shù)據(jù)圖層，如居民地、水體、道路和輸電線路徑等信息疊加，基于VR-GIS方法，實(shí)現(xiàn)以輸電線路徑為路線的三維地表模型漫游，再現(xiàn)了研究區(qū)的地形、地貌，使成果更加直觀，為宏觀決策提供支持。選線結(jié)果與原有常規(guī)方法所選路徑總長(zhǎng)（18456.95 m）相比，路徑總長(zhǎng)減少了約400 m，在一定程度上減少了工程造價(jià)及竣工后的運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用。

4 結(jié)語

針對(duì)輸電線路徑優(yōu)選的目標(biāo)，依據(jù)多源遙感數(shù)據(jù)，基于各種地物類型光譜特征知識(shí)分析，并結(jié)合遙感影像的紋理特征，采用決策樹分類算法提取影響輸電線路徑選擇的主要因素。研究結(jié)果表明，該分類方法能有效地進(jìn)行地物分類與識(shí)別，特別是綜合光譜和紋理信息有效地解決了裸土與居民地的混分現(xiàn)象。自適應(yīng)濾波有效地去除了居民地和道路內(nèi)的噪聲，凈化了地物類別并提高了分類精度。同時(shí)利用遙感立體像對(duì)數(shù)據(jù)，基于數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量方法構(gòu)建了DEM，其精度能夠滿足輸電線路徑優(yōu)選的要求。綜合地物和地形多要素作為輸電線路徑優(yōu)選的約束條件，采用GIS空間分析方法，實(shí)現(xiàn)了輸電線路徑優(yōu)選。沿輸電線路徑的三維地表模型漫游，再現(xiàn)了研究區(qū)地形、地貌，使成果更加直觀，為宏觀決策提供了支持。與常規(guī)的航空攝影測(cè)量方法相比，將現(xiàn)代3S集成技術(shù)引入到輸電線路徑的優(yōu)選中，節(jié)約了成本，提高了工作效率，對(duì)加快數(shù)字電力工作現(xiàn)代化進(jìn)程有一定的意義和實(shí)用價(jià)值。

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