輸電線路路徑優(yōu)選新方法研究

別懷森 吳重文

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。

關鍵詞：遙感 GIS 電力優(yōu)化 選線 空間分析 分類

中圖分類號：TM726 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2015）09（b）-0091-02

隨著遙感技術及的發(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、提高設計效率及輸電線路設計的自動化、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范圍作為路徑設計的研究區(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。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計過程中應考慮的影響因素。

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±7 cm，平面坐標精度為±5 cm）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，重點關注居民區(qū)、道路、水體等對輸電線路徑選線設計的影響要素。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）與其對應的像點坐標d（x、y）用比值多項式關聯(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架空輸電線路設計規(guī)范，明確選線條件如下：（1）與居民地的關系：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濾波方法對居民地和道路進行分類后處理，自適應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)。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=±0.772 m，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2.5 m）（見圖2）。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（-5 m，5 m）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，我們利用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±1.94 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。

依據(jù)線路起終點位置，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計選線條件，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18053.67 m，500 kV路徑總長18088.80 m，所選路徑滿足輸電線路設計規(guī)范要求（參見110～750 kV架空輸電線路設計規(guī)范（報批稿）。20080602（新版），主編：中華人民共和國建設部。中華人民共和國建設部，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（18456.95 m）相比，路徑總長減少了約400 m，在一定程度上減少了工程造價及竣工后的運行維護費用。

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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