基于遙感與gis空間分析的電力優(yōu)化選線研究

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1、基于遙感與GIS空間分析的電力優(yōu)化選線研究摘要：該文針對輸電線路徑優(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。同時利用遙感立體像對數(shù)據(jù)，基于數(shù)字?jǐn)z影測量方法構(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：P208文獻(xiàn)標(biāo)

2、識碼：A文章編號：1672-3791(2015)03(b)-0078-02輸電線路徑的勘測設(shè)計(jì)是電力工程建設(shè)中的一項(xiàng)主要環(huán)節(jié)，路徑選擇的優(yōu)劣直接影響輸電的安全性、便捷性和經(jīng)濟(jì)性。針對輸電線路路徑選擇現(xiàn)已廣泛使用衛(wèi)片、航片、全數(shù)字?jǐn)z影測量等新技術(shù)。特別是遙感技術(shù)可實(shí)時、快速、動態(tài)地提取輸電線沿線地區(qū)的地質(zhì)、地貌、地形等特征，為線路的選擇和確立提供依據(jù)。目前的研宄，多數(shù)基于30m空間分辨率的TM數(shù)據(jù)通過目視解譯的方法，人工解譯輸電線沿線地區(qū)的不良地質(zhì)現(xiàn)象、巖性地質(zhì)構(gòu)造等信息。實(shí)質(zhì)上，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

3、立體像對。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影測量方法，衛(wèi)星立體像對可用于建立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)星立體像對數(shù)據(jù)，自動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)的自動化、信息化水平的重要途徑之一。該文以輸電線路徑選擇為目標(biāo)，研宄遙感及

4、GIS應(yīng)用其中的關(guān)鍵問題，具體如下：（1）利用QuickBird數(shù)據(jù)提取輸電線沿線地區(qū)的地表信息，重點(diǎn)關(guān)注居民區(qū)、道路、水體和沿線主要企業(yè)對輸電線路徑選線設(shè)計(jì)的影響，研宄基于QuickBird多光譜遙感數(shù)據(jù)的地表信息自動提取方法。（2）研宄利用IRS-P5遙感立體像對數(shù)據(jù)建立研宄區(qū)數(shù)字高程模型，為路線優(yōu)選提供地形影響因子即地表坡度。（3）將QuickBird多光譜遙感數(shù)據(jù)提取的地表信息的柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù)，與數(shù)字高程模型及地表坡度圖等信息集成于GIS系統(tǒng)，采用GIS空間分析方法，按照110?750kV架空輸電線路設(shè)計(jì)規(guī)范要求，進(jìn)行輸電線路徑優(yōu)選。（4）進(jìn)行居民地、道路、

5、水體、輸電線路徑與DEM疊加的三維地表模型漫游。1研宄區(qū)概況及數(shù)據(jù)選定約5kmX16km范圍作為路徑設(shè)計(jì)的研宄區(qū)，研究區(qū)位于東經(jīng)約119°121?119°14'20〃，北緯約31°35'45"?31°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240m，大部分地勢較為平坦；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。道路主要有沿江高速公路、104國道、S340省道等公路；城鎮(zhèn)主要有天王鎮(zhèn)、袁巷鎮(zhèn)及散落分布大小不一的村落；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。

6、該研宄采用的遙感數(shù)據(jù)有QuickBird數(shù)據(jù)，用于提取地表地物信息；IPS-P5衛(wèi)星遙感立體像對數(shù)據(jù)，用于建立研宄區(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個野外實(shí)測的GPS控制點(diǎn)（控制點(diǎn)高程精度為±7cm，平面坐標(biāo)精度為±5cm）對QuickBird遙感圖像進(jìn)行幾何校正，誤差均控制在1個像元以內(nèi)。然后，針對輸電線路徑優(yōu)選的目標(biāo)，采用決策樹分類f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

7、結(jié)點(diǎn)的判別函數(shù)，由一個根結(jié)點(diǎn)開始，不同取值建立二叉樹的分支，在每個分支子集中重復(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)對遙感圖像中的各像元進(jìn)行逐層的識別、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。2.2IRS-P5立體像對的幾何定位模型及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)與其對應(yīng)的像點(diǎn)坐標(biāo)d(x，y)用比值多項(xiàng)式