司海青，林 松，馬 勝，李志斌，李會(huì)娟

（1.北京洛斯達(dá)數(shù)字遙感技術(shù)有限公司，北京 100120）

無人機(jī)遙感（UAVRS）以其靈活性、實(shí)時(shí)性、低成本、低風(fēng)險(xiǎn)以及獲取的影像分辨率高等特點(diǎn)，為衛(wèi)星遙感、航空遙感和地面遙感等提供了補(bǔ)充，在氣象監(jiān)測、資源調(diào)查與監(jiān)測、測量、海事、農(nóng)業(yè)、電力、災(zāi)害應(yīng)急等方面得到了廣泛應(yīng)用[1-2]。架空輸電線路規(guī)模大，所處自然環(huán)境復(fù)雜，在線路初期設(shè)計(jì)、施工過程管理和投運(yùn)后的常規(guī)巡查中都會(huì)消耗大量的人力物力。將UAVRS應(yīng)用于架空輸電線路工程可大量減少人力物力的投入，特別是可為地形復(fù)雜、交通不便的地區(qū)施工帶來便利，提高作業(yè)效率。UAVRS在電力行業(yè)的應(yīng)用主要包括輸電線路規(guī)劃、地形圖測繪、日常線路巡檢、故障排查、障礙物清除、線路架設(shè)和自然災(zāi)害應(yīng)急等方面[3]。袁春峰[4]等在輸電線路規(guī)劃設(shè)計(jì)階段，運(yùn)用海拉瓦技術(shù)進(jìn)行輔助路徑優(yōu)化和優(yōu)化桿塔排位，提高了工作效率和實(shí)時(shí)性。國外對(duì)UAVRS在電力線巡線方面的應(yīng)用研究較早，如葡萄牙的PLMI系統(tǒng)、美國的TIMS系統(tǒng)和德國的IHCM等均為較成熟的基于遙感技術(shù)的電力巡線系統(tǒng)[5-7]。2010年上半年，山東電網(wǎng)等開始了UAVRS輸電線路巡檢的試驗(yàn)研究，整體巡檢效率得到大幅提高[8]。李志斌[9]等以青藏直流聯(lián)網(wǎng)工程為例，開展了UAVRS系統(tǒng)在高原地區(qū)環(huán)保水保監(jiān)測中的應(yīng)用研究。彭向陽[10]等利用無人機(jī)搭載紅外、紫外、可見光、激光等多種傳感器同步采集輸電線路高精度三維激光點(diǎn)云、高分辨率航空影像、紅外視頻及影像、紫外視頻及影像等數(shù)據(jù)源；并進(jìn)行多數(shù)據(jù)源獨(dú)立和融合處理，檢測電力設(shè)施的安全狀況。當(dāng)前UAVRS在輸變電線路工程施工過程監(jiān)測中的應(yīng)用研究較少，如王瑞[11]等探索利用UAVRS獲取施工建設(shè)期間的地表特征變化以及環(huán)評(píng)水保等多種專題信息，以輔助施工過程管理，但其主要針對(duì)塔基范圍，對(duì)桿塔間地表變化關(guān)注不夠。

本文以輸電線路設(shè)計(jì)階段航空影像和施工階段無人機(jī)影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，利用遙感影像變化檢測技術(shù)分析得到輸電線路走廊內(nèi)的地物變化區(qū)域；并結(jié)合電力設(shè)計(jì)院提供的相關(guān)資料信息，識(shí)別得到輸電線路走廊變化信息（植被變化、房屋拆遷等），對(duì)施工現(xiàn)場規(guī)范化管理具有重要意義。

1 實(shí)驗(yàn)區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

本文選擇錫盟—山東1 000 kV特高壓交流輸變電工程走廊內(nèi)兩塊區(qū)域進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。該工程起于內(nèi)蒙古錫林郭勒盟，落于山東省濟(jì)南市，包括新建錫盟、北京東、濟(jì)南3座1 000 kV變電站和承德1 000 kV串補(bǔ)站。新建錫盟—北京東—濟(jì)南雙回1 000 kV輸電線路工程，全長2×730 km，計(jì)劃2017年建成投運(yùn)。圖 1為選取的實(shí)驗(yàn)區(qū)域，包含林木砍伐、房屋拆遷等施工關(guān)注點(diǎn)。

本文以帶有近紅外波段的輸電線路設(shè)計(jì)階段航空影像和輸電線路架線過程的無人機(jī)影像為數(shù)據(jù)源，航空影像主要用于提取施工前走廊內(nèi)的植被覆蓋信息，并與無人機(jī)影像進(jìn)行變化檢測分析，以提取植被變化和房屋拆遷信息。UAVRS平臺(tái)采用DM-110型固定翼無人機(jī)，選擇SONY 7-R型微單相機(jī)作為數(shù)據(jù)采集單元，無人機(jī)影像的地面分辨率為0.1 m。航空影像采用運(yùn)12飛機(jī)進(jìn)行航攝，數(shù)據(jù)采集單元為數(shù)字成圖相機(jī)，地面分辨率為0.48 m。影像獲取后進(jìn)行畸變糾正和空三加密，再進(jìn)行后續(xù)處理。

2 研究方法

2.1 變化檢測

遙感影像變化檢測是利用不同時(shí)期的影像獲取地物在特定時(shí)期內(nèi)變化信息的過程，已在土地利用監(jiān)測、海洋變化分析、自然資源調(diào)查、森林變化監(jiān)測、災(zāi)害監(jiān)測等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[12-14]。常用的遙感影像變化檢測方法包括圖像差值法、圖像比值法、分類后比較法和組合方法等[12-16]。

圖1 實(shí)驗(yàn)區(qū)影像圖

本文選擇獨(dú)立成分分析法（ICA）進(jìn)行變化檢測分析[17]。ICA是近年發(fā)展起來的一種高效的盲信號(hào)分離方法。設(shè)一組觀測信號(hào)X={x1,x2,…,xm}是源信號(hào)S={s1,s2,…,sm}的觀測值，假設(shè)第i個(gè)觀測信號(hào)是由n個(gè)獨(dú)立分量s線性混合而成：

將式（1）寫成矩陣形式，即

式中，A =[a1, a2,…,an]為混合矩陣；aj為混合矩陣的基向量。

假設(shè)觀測信號(hào)變量和源信號(hào)變量均為零均值變量，若不是，則通過減去樣本均值而獲得。利用ICA估計(jì)源信號(hào)時(shí)，需運(yùn)用混合矩陣W。源信號(hào)變量S是統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的非高斯分布，估計(jì)得到混合矩陣A后，再求逆得到分離矩陣W，觀測信號(hào)X經(jīng)過W變換得到獨(dú)立成分S的估計(jì)Y={y1, y2, …, ym}，即

ICA是以分離出的各分量相互獨(dú)立為目標(biāo)，因此對(duì)獨(dú)立性的要求非常高。由中心極限定理可知，在某種條件下，獨(dú)立隨機(jī)變量的和趨于高斯分布，則獨(dú)立隨機(jī)變量的和比原始隨機(jī)變量中的任何一個(gè)更接近于高斯分布，因此可通過對(duì)分離結(jié)果的非高斯性度量來監(jiān)測分離結(jié)果間的相互獨(dú)立性。當(dāng)非高斯性度量達(dá)到最大時(shí)，表明對(duì)各獨(dú)立分量的分離完成。

2.2 走廊變化信息提取流程

輸電線路走廊變化信息提取的具體流程如圖2所示，主要包括畸變糾正、空三加密、影像預(yù)處理（幾何精校正、相對(duì)輻射校正等）、變化檢測分析、走廊植被覆蓋提取和變化信息提取等。

圖2 走廊變化信息提取流程圖

1）影像處理。獲取的航空影像和無人機(jī)影像經(jīng)過畸變糾正、空三加密、影像拼接、正射糾正等處理生成正射影像，再進(jìn)行幾何精校正和相對(duì)輻射校正等預(yù)處理。幾何精校正和相對(duì)輻射校正的質(zhì)量至關(guān)重要，將直接影響變化檢測結(jié)果的精度，前者誤差控制在1 個(gè)像元內(nèi)，后者選擇直方圖匹配法[18-19]。

2）植被覆蓋信息提取。先通過航空影像計(jì)算得到走廊內(nèi)的歸一化植被指數(shù)（NDVI），再設(shè)置一個(gè)合適的閾值，提取走廊內(nèi)植被的覆蓋范圍，其計(jì)算公式為：

式中，NIR為影像的近紅外波段；R為影像的紅波段。本文中NIR為航空影像的第4波段，R為航空影像的第1波段。本文中NDVI大于0.28被認(rèn)定為植被。

3）變化區(qū)域提取。對(duì)航空影像和無人機(jī)影像進(jìn)行變化檢測分析可提取施工前后施工走廊內(nèi)自然地理環(huán)境發(fā)生變化的區(qū)域。變化檢測用ENVI軟件實(shí)現(xiàn)，變化檢測方法選擇ICA。

4）變化信息提取，包括植被覆蓋變化信息提取和房屋拆遷信息提取。將航空影像和無人機(jī)影像提取出的變化區(qū)域與植被覆蓋范圍相結(jié)合可判斷施工前后植被覆蓋變化情況；再結(jié)合房屋拆遷圖可確定施工前后房屋拆遷情況。

3 實(shí)驗(yàn)過程與結(jié)果分析

3.1 變化檢測

變化檢測的步驟包括影像數(shù)據(jù)處理、變化檢測分析和精度評(píng)價(jià)等。影像數(shù)據(jù)處理包括畸變糾正、空三加密、影像拼接、正射糾正、幾何精校正和相對(duì)輻射校正等；變化檢測分析通過ENVI軟件實(shí)現(xiàn)，檢測方法選擇ICA。圖3為實(shí)驗(yàn)區(qū)域的變化檢測結(jié)果，顏色為暗色或高亮區(qū)域?yàn)樽兓瘏^(qū)域。

圖3 變化檢測結(jié)果

影響遙感影像變化檢測精度的因素包括圖像的幾何配準(zhǔn)精度，相對(duì)輻射校正精度，目視解譯精度，研究區(qū)域背景環(huán)境的復(fù)雜程度，變化檢測的方法、分析技能和經(jīng)驗(yàn)等[20]。表1為實(shí)驗(yàn)區(qū)域1、2變化檢測精度評(píng)價(jià)結(jié)果，總體精度分別為89.83%和85.01%，Kappa系數(shù)分別為0.65和0.71。

表1 變化檢測精度評(píng)價(jià)表

3.2 變化信息提取

變化信息提取包括植被覆蓋變化信息提取和房屋拆遷信息提取。

3.2.1 植被覆蓋變化信息提取

植被覆蓋變化信息提取可以監(jiān)測輸電線路施工時(shí)對(duì)走廊內(nèi)植被覆蓋造成的影響，如農(nóng)田占用情況、林木砍伐情況等。若選擇施工中及施工結(jié)束后的UAVRS影像進(jìn)行分析，還可監(jiān)測施工結(jié)束后輸電線路走廊內(nèi)植被覆蓋恢復(fù)情況。因此，植被覆蓋變化信息提取對(duì)輸電線路施工環(huán)保水保監(jiān)測具有重要意義。

根據(jù)利用航空影像提取的NDVI值，確定閾值為0.28，即NDVI＞0.28時(shí)為植被覆蓋范圍，從而確定施工前施工走廊內(nèi)植被的覆蓋范圍（圖4a），再結(jié)合施工前后影像的變化檢測結(jié)果得到施工走廊內(nèi)樹木砍伐和農(nóng)田占用情況。由圖4c可知，區(qū)域1為植被增加區(qū)域，在施工前是空地，施工時(shí)已種植了農(nóng)作物；區(qū)域2為植被減少區(qū)域，施工前是一片林木，施工時(shí)部分林木被砍伐，用作牽張場。

圖4 植被變化信息提取

3.2.2 房屋拆遷信息提取

房屋拆遷信息提取用于監(jiān)測施工前后輸電線路走廊內(nèi)房屋變化情況，包括應(yīng)拆遷的房屋是否及時(shí)拆遷，以及是否存在房屋搶建等情況，為監(jiān)管單位提供參考。

房屋拆遷信息提取是將變化檢測結(jié)果與房屋拆遷分布圖進(jìn)行疊加，從而判定變化區(qū)域是否為房屋拆遷區(qū)域。從圖5a、5b和5c中可以看到，由于受線路施工影響，塔基附近的房屋被拆遷；而在圖5d、5e和5f中施工前并沒有房屋，施工過程中出現(xiàn)新建房屋。

圖5 房屋拆遷變化檢測結(jié)果

4 結(jié) 語

UAVRS技術(shù)在架空輸電線路的初設(shè)、施工以及日常巡檢中得到了廣泛應(yīng)用。本文利用輸電線路設(shè)計(jì)階段獲取的航空影像和輸電線路走廊施工階段的無人機(jī)影像，經(jīng)過畸變糾正、空三加密、影像預(yù)處理等操作，得到輸電線不同時(shí)相的影像數(shù)據(jù)，通過對(duì)不同時(shí)相的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行變化檢測分析，從而獲取輸電線路走廊架設(shè)前后的地物變化信息；再結(jié)合利用航空影像提取的植被覆蓋范圍和設(shè)計(jì)院提供的房屋拆遷圖等資料，快速提取了輸電線路走廊內(nèi)的植被覆蓋變化信息和房屋拆遷信息，可對(duì)走廊內(nèi)的植被破壞情況、房屋拆遷情況進(jìn)行監(jiān)測，同時(shí)還可對(duì)施工結(jié)束后的植被恢復(fù)情況進(jìn)行監(jiān)測，為輸電線路施工現(xiàn)場規(guī)范化管理以及環(huán)保水保工作提供參考信息。

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