基于遙感與GIS空間分析的電力優化選線研究

吳劍光

摘 要：該文針對輸電線路徑優選的目標，依據多源遙感數據，基于各種地物類型光譜特征知識分析，并結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象。同時利用遙感立體像對數據，基于數字攝影測量方法構建了DEM，其精度能夠滿足輸電線路徑優選的要求。綜合地物和地形多要素作為輸電線路徑優選的約束條件，采用GIS空間分析方法，實現了輸電線路徑優選。

關鍵詞：遙感 GIS 電力優化 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計是電力工程建設中的一項主要環節，路徑選擇的優劣直接影響輸電的安全性、便捷性和經濟性。針對輸電線路路徑選擇現已廣泛使用衛片、航片、全數字攝影測量等新技術。特別是遙感技術可實時、快速、動態地提取輸電線沿線地區的地質、地貌、地形等特征，為線路的選擇和確立提供依據。目前的研究，多數基于30m空間分辨率的TM數據通過目視解譯的方法，人工解譯輸電線沿線地區的不良地質現象、巖性地質構造等信息。實質上，隨著遙感技術及的發展，衛星遙感不僅可獲取更高分辨率的遙感圖像，并且，高分辨率衛星遙感影像還可提供立體像對。高分辨率遙感數據具有豐富的光譜特征和紋理特征。通過分析這些特征，結合遙感圖像自動分類的方法，可快速得到區域土地覆蓋/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、道路、水體等。此外，基于數字攝影測量方法，衛星立體像對可用于建立DEM數據，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據及衛星立體像對數據，自動提取輸電線沿線地區的地物要素、地形等特征，構建GIS數據庫，通過GIS空間分析方法實現輸電線路徑優選。這是加快數字電力工作現代化進程、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。

該文以輸電線路徑選擇為目標，研究遙感及GIS應用其中的關鍵問題，具體如下：（1）利用QuickBird數據提取輸電線沿線地區的地表信息，重點關注居民區、道路、水體和沿線主要企業對輸電線路徑選線設計的影響，研究基于QuickBird多光譜遙感數據的地表信息自動提取方法。（2）研究利用IRS-P5遙感立體像對數據建立研究區數字高程模型，為路線優選提供地形影響因子即地表坡度。（3）將QuickBird多光譜遙感數據提取的地表信息的柵格數據轉換為矢量數據，與數字高程模型及地表坡度圖等信息集成于GIS系統，采用GIS空間分析方法，按照110～750kV架空輸電線路設計規范要求，進行輸電線路徑優選。（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 研究區概況及數據

選定約5km×16km范圍作為路徑設計的研究區，研究區位于東經約119°12'～119°14'20″，北緯約31°35'45″～31°45'25″。研究區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；水系較為發達，區內分布較多的水庫、河流；區域內基本無不良地質構造。道路主要有沿江高速公路、104國道、S340省道等公路；城鎮主要有天王鎮、袁巷鎮及散落分布大小不一的村落；主要企業有垃圾處理廠、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。

該研究采用的遙感數據有QuickBird數據，用于提取地表地物信息；IPS-P5衛星遙感立體像對數據，用于建立研究區數字高程模型。

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。然后，針對輸電線路徑優選的目標，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、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影像的不同特征，從訓練樣本數據集中發現分類規則，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點的判別函數，由一個根結點開始，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點和分支，最后形成決策樹。由各結點的判別函數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果，決策樹的終極結點即為分類結果。

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）用比值多項式關聯起來，立體模型經過絕對定向，最終建立數字高程模型（DEM），并對生成的DEM編輯。

2.3 GIS空間分析及路徑優選

依據110～750kV架空輸電線路設計規范，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15m；（2）與道路的關系：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系統中，構建輸電線路徑優選的數據庫。依據選線條件，采用空間緩沖區、空間疊置分析等方法建立空間分析模型，確定適宜選線的區域，結合輸電線路路徑優選規范實現最佳路徑的選定。

3 結果與分析

3.1 基于光譜和紋理分析的信息提取

依據研究區土地利用/覆被類型的分布現狀，初步確定研究區地物類型有：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，各種地物由于其結構、組成及理化性質的差異，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）和第一波段紋理對比度參數（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，制定了分層分類規則，從而建立決策樹分類模型，實施分類，得到初始分類結果。

該區域中影響輸電線路徑選擇的主要地物要素為居民區、道路、水體、等。因此，對決策樹地表信息提取結果進行分類后處理：（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的前提下，抑制噪聲。其處理結果可以去除居民地內部分噪聲（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的部分噪聲點，使道路盡可能連續。然后，將處理后的居民地與道路類別轉換為矢量數據，導入ArcGIS系統中，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提取結果

基于VirtuoZo工作站，利用RPC參數及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，使高程格網點均切于地面，水域高程置平等，建立符合規范要求的DEM（空間分辨率2.5m）（見圖1）。根據地理坐標，選取基于P5立體像對建立的DEM和航攝立體像對構建的1∶10000DEM（空間分辨率10m）的共同區域，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衛星遙感像對生成的DEM的檢驗精度。統計計算表明誤差基本成正態分布，且較差在（-5m，5m）的點占89.3%。誤差較大的點大多位于水域、有樹林覆蓋的山區及居民區。了解到航攝像對構建的1∶10000DEM數據沒有經過DEM編輯，因此，這些表現為較大的誤差并非一定是P5構建的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建立的數字高程的中誤差為±1.94m。

3.3 基于GIS的輸電線路徑優選

GIS可以最大限度地將有關信息集成起來，從而為電力系統決策人員提供一個多元化的決策依據。因此，將QuickBird數據提取的地表信息的柵格數據類型分層分別轉換為矢量數據，同時將QuikBird正射影像圖、路徑起止點、DEM、地表坡度、原常規方法選定的輸電線路徑分別分層導入到ArcGIS系統中，并根據已有地形圖判讀出研究區內的重要單位，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據圖層。

依據線路起終點位置，按照220kV和500kV輸電線路徑要求，路徑選擇宜靠近現有國道、省道、縣道及鄉鎮公路，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（見圖3）。首先確立了適宜選線的區域，然后依據空間分析結果中適宜選線區域，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據，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計規范要求（參見110～750kV架空輸電線路設計規范（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，國家質量監督檢驗檢疫總局聯合發布）。將數字高程模型與各類矢量數據圖層，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，實現以輸電線路徑為路線的三維地表模型漫游，再現了研究區的地形、地貌，使成果更加直觀，為宏觀決策提供支持。選線結果與原有常規方法所選路徑總長（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。具體的表現在除了減少了輸電線總長外，同時還減少了塔數、塔材、基礎鋼材、基礎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勘測方法中已有資料陳舊、作業工期長、采集數據困難、對環境保護不力的問題，大大地縮短勘測設計時間。因此，遙感技術可作為對工程的造價控制的有力環節。

4 結語

針對輸電線路徑優選的目標，依據多源遙感數據，基于各種地物類型光譜特征知識分析，并結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象。自適應濾波有效地去除了居民地和道路內的噪聲，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據，基于數字攝影測量方法構建了DEM，其精度能夠滿足輸電線路徑優選的要求。綜合地物和地形多要素作為輸電線路徑優選的約束條件，采用GIS空間分析方法，實現了輸電線路徑優選。沿輸電線路徑的三維地表模型漫游，再現了研究區地形、地貌，使成果更加直觀，為宏觀決策提供了支持。與常規的航空攝影測量方法相比，將現代3S集成技術引入到輸電線路徑的優選中，節約了成本，提高了工作效率，對加快數字電力工作現代化進程有一定的意義和實用價值。

參考文獻

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