基于遙感與GIS空間分析的電力優(yōu)化選線研究

吳劍光

摘 要：該文針對輸電線路徑優(yōu)選的目標，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)字攝影測量方法構(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 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）03（b）-0078-02

輸電線路徑的勘測設(shè)計是電力工程建設(shè)中的一項主要環(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)字攝影測量等新技術(shù)。特別是遙感技術(shù)可實時、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)。目前的研究，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)字攝影測量方法，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)代化進程、提高設(shè)計效率及輸電線路設(shè)計的自動化、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，研究遙感及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)計的影響，研究基于QuickBird多光譜遙感數(shù)據(jù)的地表信息自動提取方法。（2）研究利用IRS-P5遙感立體像對數(shù)據(jù)建立研究區(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)計規(guī)范要求，進行輸電線路徑優(yōu)選。（4）進行居民地、道路、水體、輸電線路徑與DEM疊加的三維地表模型漫游。

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)計的研究區(qū)，研究區(qū)位于東經(jīng)約119°12'～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，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、公路收費站等。這些地物要素都是輸電線路路徑設(shè)計過程中應(yīng)考慮的影響因素。

該研究采用的遙感數(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個野外實測的GPS控制點（控制點高程精度為±7cm，平面坐標精度為±5cm）對QuickBird遙感圖像進行幾何校正，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，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，重點關(guān)注居民區(qū)、道路、水體等對輸電線路徑選線設(shè)計的影響要素。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)點的判別函數(shù)，由一個根結(jié)點開始，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)點和分支，最后形成決策樹。由各結(jié)點的判別函數(shù)對遙感圖像中的各像元進行逐層的識別、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)點即為分類結(jié)果。

2.2 IRS-P5立體像對的幾何定位模型及DEM

提取IRS-P5采用有理多項式RPC（rationalpolynomialcoefficients）模型作為立體像對定位的幾何模型。RPC模型的實質(zhì)是將地面點大地坐標D（B，L，H）與其對應(yīng)的像點坐標d（x，y）用比值多項式關(guān)聯(lián)起來，立體模型經(jīng)過絕對定向，最終建立數(shù)字高程模型（DEM），并對生成的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15m；（2）與道路的關(guān)系：距高速公路30m，交角>60°，與道路平行距離為50～80m；（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60m。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

依據(jù)研究區(qū)土地利用/覆被類型的分布現(xiàn)狀，初步確定研究區(qū)地物類型有：水體、居民地、水泥道路、瀝青鋪面道路、裸土、有植被耕地和林地等七大類。遙感圖像中，各種地物由于其結(jié)構(gòu)、組成及理化性質(zhì)的差異，使得不同地物對電磁波的反射有其獨特的特性，單純用光譜特征很難將道路和居民地區(qū)分，因此需要借助于圖像的紋理特征分析。通過對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)）和第一波段紋理對比度參數(shù)（Band1Con）等6個特征變量。比較各類地物的6個特征變量的響應(yīng)特征，制定了分層分類規(guī)則，從而建立決策樹分類模型，實施分類，得到初始分類結(jié)果。

該區(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，對決策樹地表信息提取結(jié)果進行分類后處理：（1）將兩類道路合并；（2）對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、林地等對輸電線路徑的選擇的影響可以忽略，都歸為背景。分類后優(yōu)化處理采用了2個步驟：首先，分別對居民地類別和道路類別采用自適應(yīng)濾波方法對居民地和道路進行分類后處理，自適應(yīng)濾波能夠在保護圖像清晰度及細節(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，使道路盡可能連續(xù)。然后，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)為道路而被錯分為居民地的圖形對象歸并到道路圖層。利用混淆矩陣方法檢驗分類精度，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立體像對的DEM提取結(jié)果

基于VirtuoZo工作站，利用RPC參數(shù)及16個地面控制點進行立體像對絕對定向，建立立體模型，模型的平面定位中誤差為mx=±0.772m，my=±0.641，mz=±1.198，滿足1∶10000DEM的要求。進而生成DEM，在立體觀測的條件下對DEM進行編輯，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2.5m）（見圖1）。根據(jù)地理坐標，選取基于P5立體像對建立的DEM和航攝立體像對構(gòu)建的1∶10000DEM（空間分辨率10m）的共同區(qū)域，并將P5建立的DEM重采樣為10m空間分辨率使其與1∶10000DEM的空間分辨率相同，以便通過兩DEM的差值運算來全面檢驗P5衛(wèi)星遙感像對生成的DEM的檢驗精度。統(tǒng)計計算表明誤差基本成正態(tài)分布，且較差在（-5m，5m）的點占89.3%。誤差較大的點大多位于水域、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，利用DEM與正射影像地理坐標的鏈接，選擇了10個穩(wěn)定可靠的地形、地物特征點，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±1.94m。

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)，同時將QuikBird正射影像圖、路徑起止點、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，建立重要單位點圖層。圖2給出了用于空間分析選線的各矢量數(shù)據(jù)圖層。

依據(jù)線路起終點位置，按照220kV和500kV輸電線路徑要求，路徑選擇宜靠近現(xiàn)有國道、省道、縣道及鄉(xiāng)鎮(zhèn)公路，改善交通條件，方便施工和運行以及電力設(shè)計選線條件，建立了空間分析模型（見圖3）。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0.6m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220和500kV輸電線路徑。

220 kV路徑總長18 053.67m，500kV路徑總長18 088.80m，所選路徑滿足輸電線路設(shè)計規(guī)范要求（參見110～750kV架空輸電線路設(shè)計規(guī)范（報批稿）。20080602（新版），主編：中華人民共和國建設(shè)部。中華人民共和國建設(shè)部，國家質(zhì)量監(jiān)督檢驗檢疫總局聯(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（18 456.95m）相比，路徑總長減少了約400m，在一定程度上減少了工程造價及竣工后的運行維護費用。具體的表現(xiàn)在除了減少了輸電線總長外，同時還減少了塔數(shù)、塔材、基礎(chǔ)鋼材、基礎(chǔ)混凝土及運行維護費。此外，采用遙感及GIS方法選線解決了常規(guī)勘測方法中已有資料陳舊、作業(yè)工期長、采集數(shù)據(jù)困難、對環(huán)境保護不力的問題，大大地縮短勘測設(shè)計時間。因此，遙感技術(shù)可作為對工程的造價控制的有力環(huán)節(jié)。

4 結(jié)語

針對輸電線路徑優(yōu)選的目標，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。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。同時利用遙感立體像對數(shù)據(jù)，基于數(shù)字攝影測量方法構(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，對加快數(shù)字電力工作現(xiàn)代化進程有一定的意義和實用價值。

參考文獻

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