多源遥感数据及GIS技术在输电线路径优选中的应用研究

翁永玲 范兴旺 胡伍生 张惠均

(1东南大学交通学院，南京 210096)(2江苏省地质测绘院，南京 210008)

多源遥感数据及GIS技术在输电线路径优选中的应用研究

翁永玲1范兴旺1胡伍生1张惠均2

(1东南大学交通学院，南京 210096)
(2江苏省地质测绘院，南京 210008)

摘 要:以输电线路径选择为目标，对QuickBird多光谱数据采用决策树分类算法自动提取输电线沿线地区的居民地、道路及水体等地物要素，经分类后处理总体精度达到了92.83%.由IRS-P5卫星立体像对数据采用数字摄影测量方法构建了数字高程模型(DEM)，以1∶10 000DEM为参考值检验由IRS-P5立体像对建立的DEM，其误差为±1.94 m，由此DEM计算地表坡度.这些地形、地物要素能够满足输电线路径初选的要求.综合分析各类地理要素及输电线路径设计规范，采用缓冲区分析和叠置分析等GIS空间分析方法进行了2条输电线路径优选，选线结果与原有常规方法所选路径总长相比减少了约400 m.输电线路径及各类地物要素与DEM的叠加实现了真实三维地表景观的可视化.研究表明遥感及GIS技术为输电线路径初选及优化提供了经济、高效快速的技术方法.

关键词:输电线路径;遥感技术;决策树分类;数字摄影测量;GIS空间分析

输电线路径的勘测设计是电力工程建设中的一项主要环节，路径选择的优劣直接影响输电的安全性、便捷性和经济性.针对输电线路路径选择现已广泛使用卫片、航片、全数字摄影测量等新技术［1］.特别是遥感技术可实时、快速、动态地提取输电线沿线地区的地质、地貌、地形等特征，为线路的选择和确立提供依据.目前的研究，多数基于30 m空间分辨率的TM数据通过目视解译的方法，人工解译输电线沿线地区的不良地质现象、岩性地质构造等信息［2-3］.实质上，随着遥感技术及的发展，卫星遥感不仅可获取更高分辨率的遥感图像，并且，高分辨率卫星遥感影像还可提供立体像对.高分辨率遥感数据具有丰富的光谱特征和纹理特征.通过分析这些特征，结合遥感图像自动分类的方法，可快速得到区域土地覆盖/土地利用类型图，从而提取输电线路径选择的影响因素，如居民区、道路、水体等.此外，基于数字摄影测量方法，卫星立体像对可用于建立DEM数据，制作正射影像图，三维地面模型等.因此，综合高分辨率多光谱数据及卫星立体像对数据，自动提取输电线沿线地区的地物要素、地形等特征，构建GIS数据库，通过GIS空间分析方法实现输电线路径优选.这是加快数字电力工作现代化进程、提高设计效率及输电线路设计的自动化、信息化水平的重要途径之一［4］.

本文以输电线路径选择为目标，研究遥感及GIS应用其中的关键问题，具体如下:1)利用QuickBird数据提取输电线沿线地区的地表信息，重点关注居民区、道路、水体和沿线主要企业对输电线路径选线设计的影响，研究基于QuickBird多光谱遥感数据的地表信息自动提取方法.2)研究利用IRS-P5遥感立体像对数据建立研究区数字高程模型，为路线优选提供地形影响因子即地表坡度.3)将QuickBird多光谱遥感数据提取的地表信息的栅格数据转换为矢量数据，与数字高程模型及地表坡度图等信息集成于GIS系统，采用GIS空间分析方法，按照110～750 kV架空输电线路设计规范要求，进行输电线路径优选.4)进行居民地、道路、水体、输电线路径与DEM叠加的三维地表模型漫游.

1 研究区概况及数据

选定约5 km×16 km范围作为路径设计的研究区，研究区位于东经约 119°12'～119°14'20″，北纬约 31°35'45″～ 31°45'25″，命名为天王-宁东南段.研究区地貌特征部分为低山丘陵岗地，主要有红土山和白马山，最大高程约为240 m，大部分地势较为平坦;水系较为发达，区内分布较多的水库、河流;区域内基本无不良地质构造.道路主要有沿江高速公路、104国道、S340省道等公路;城镇主要有天王镇、袁巷镇及散落分布大小不一的村落;主要企业有垃圾处理厂、制药厂、镀锌厂、油品剂厂、公路收费站等.这些地物要素都是输电线路路径设计过程中应考虑的影响因素.

本研究采用的遥感数据有QuickBird数据，主要参数见表1，用于提取地表地物信息;IPS-P5卫星遥感立体像对数据，主要参数见表2，用于建立研究区数字高程模型.

表1 QuickBird图像数据主要参数

表2 IPS-P5卫星数据主要参数

2 研究方法

2.1 地表信息提取方法

首先用18个野外实测的GPS控制点(控制点高程精度为±7 cm，平面坐标精度为±5 cm)对QuickBird遥感图像进行几何校正，误差均控制在1个像元以内.然后，针对输电线路径优选的目标，采用决策树分类算法提取影响输电线路径选择的主要因素，重点关注居民区、道路、水体等对输电线路径选线设计的影响要素.决策树法分类算法根据影像的不同特征，从训练样本数据集中发现分类规则，集成遥感影像的光谱特征、纹理特征和空间分布特征生成各结点的判别函数，由一个根结点开始，不同取值建立二叉树的分支，在每个分支子集中重复建立下层结点和分支，最后形成决策树［5］.由各结点的判别函数对遥感图像中的各像元进行逐层的识别、归类，通过若干次中间判断最终得到判别分类的结果，决策树的终极结点即为分类结果.

2.2 IRS-P5立体像对的几何定位模型及DEM提取

IRS-P5采用有理多项式RPC(rational polynomial coefficients)模型［6］作为立体像对定位的几何模型.RPC模型的实质是将地面点大地坐标D(B，L，H)与其对应的像点坐标d(x，y)用比值多项式关联起来，用下列多项式表示:

式中，Numx(B，L，H)，Numy(B，L，H)，Denx(B，L，H)，Deny(B，L，H)都是三次多项式，通式为

式中，U，V，W 为地面点大地坐标(B，L，H)的标准化坐标;u，v为像点坐标(x，y)的标准化坐标;(B0，L0，H0)，(x0，y0)为标准化平移参数;(Bs，Ls，Hs)，(xs，ys)为标准化比例参数，它们与80个RPC参数一同保存在RPC文件中，并随图像提供给用户.由于RPC模型中的外方位元素在卫星数据采集时由星载GPS接收机、恒星相机、陀螺仪等直接测定，含有较大的系统误差.因此本文依据16个地面控制点采用三维线性变换方法对立体模型进行绝对定向，实现立体模型的精确定位，即

式中，(X，Y，Z)为改正后的地面点成图坐标系坐标;(XRPC，YRPC，ZRPC)为RPC模型坐标;R是由3个角元素α，ω，κ组成的旋转矩阵;λ为缩放系数;(X0，Y0，Z0)为RPC模型坐标系原点在成图坐标系中的坐标.立体模型经过绝对定向，最终建立数字高程模型(DEM)，并对生成的DEM编辑.

2.3 GIS空间分析及路径优选

依据110～750 kV架空输电线路设计规范，明确选线条件如下:1)与居民地的关系:一般22万伏可跨居民地，50万伏距居民地15 m;2)与道路的关系:距高速公路30 m，交角＞60°，与道路平行距离为50～80 m;3)与河流的关系:距河流20 m;4)地形地貌条件:地形坡度＜30°;5)距重要单位60 m.

将提取的各类地物要素、DEM、地表坡度图及正射影像图集成于ArcGIS系统中，构建输电线路径优选的数据库.依据选线条件，采用空间缓冲区、空间叠置分析等方法建立空间分析模型，确定适宜选线的区域，结合输电线路路径优选规范实现最佳路径的选定.

3 结果与分析

3.1 基于光谱和纹理分析的信息提取

依据研究区土地利用/覆被类型的分布现状，初步确定研究区地物类型有:水体、居民地、水泥道路、沥青铺面道路、裸土、有植被耕地和林地等七大类.遥感图像中，各种地物由于其结构、组成及理化性质的差异，使得不同地物对电磁波的反射有其独特的特性，单纯用光谱特征很难将道路和居民地区分，因此需要借助于图像的纹理特征分析［7-8］.通过对各类地物光谱特征及纹理特征的分析，确定参与决策树分类的决策特征变量有4个多光谱波段的亮度值、NDVI(归一化植被指数)和第一波段纹理对比度参数(Band1Con)等6个特征变量.比较各类地物的6个特征变量的响应特征，制定了分层分类规则，从而建立决策树分类模型(见图1)，实施分类，得到初始分类结果.

图1 地表信息提取的决策树模型

本区域中影响输电线路径选择的主要地物要素为居民区、道路、水体、等.因此，对决策树地表信息提取结果进行分类后处理:1)将两类道路合并;2)对居民地信息主要以提取其边界为主，因此，可将居民地内的阴影归并到居民地类别;3)裸土、有植被耕地、林地等对输电线路径的选择的影响可以忽略，都归为背景.分类后优化处理采用了2个步骤:首先，分别对居民地类别和道路类别采用自适应滤波方法对居民地和道路进行分类后处理，自适应滤波能够在保护图像清晰度及细节的前提下，抑制噪声.其处理结果可以去除居民地内部分噪声(如较小的小空和阴影)，并归入居民地类别.同样也可以去除道路内的部分噪声点，使道路尽可能连续.然后，将处理后的居民地与道路类别转换为矢量数据，导入ArcGIS系统中，并以几何校正后的QuickBird全色波段作为背景图，将本应为道路而被错分为居民地的图形对象归并到道路图层，最终分类结果见图2.利用混淆矩阵方法检验分类精度，显示分类后处理的总体精度由原来的82.09%提高到92.83%.

图2 研究区决策树分类结果

3.2 IRS-P5立体像对的DEM提取结果

基于VirtuoZo工作站，利用RPC参数及16个地面控制点进行立体像对绝对定向，建立立体模型，模型的平面定位中误差为mx=±0.772 m，my= ±0.641，mz= ±1.198，满足 1∶10 000DEM 的要求.进而生成DEM，在立体观测的条件下对DEM进行编辑，消除缠绕在树木、建筑物等地物上的等高线，使高程格网点均切于地面，水域高程置平等，建立符合规范要求的DEM(空间分辨率2.5 m)(见图3).

根据地理坐标，选取基于P5立体像对建立的DEM和航摄立体像对构建的1∶10 000DEM(空间分辨率10 m)的共同区域，并将P5建立的DEM重采样为10 m空间分辨率使其与1∶10 000DEM的空间分辨率相同，以便通过两DEM的差值运算来全面检验P5卫星遥感像对生成的DEM的检验精度.统计计算表明误差基本成正态分布，且较差在(－5 m，5 m)的点占89.3%(见图4).误差较大的点大多位于水域、有树林覆盖的山区及居民区.了解到航摄像对构建的1∶10 000DEM数据没有经过DEM编辑，因此，这些表现为较大的误差并非一定是P5构建的DEM的误差.鉴于此点，我们利用DEM与正射影像地理坐标的链接，选择了10个稳定可靠的地形、地物特征点，读取各自的高程，以1∶10 000DEM为参考值，则由P5建立的数字高程的中误差为±1.94 m.

图3 等高线与数字高程模型叠加

图4 误差累计百分百分布

3.3 基于GIS的输电线路径优选

GIS可以最大限度地将有关信息集成起来，从而为电力系统决策人员提供一个多元化的决策依据.因此，将QuickBird数据提取的地表信息的栅格数据类型分层分别转换为矢量数据，同时将QuikBird正射影像图、路径起止点、DEM、地表坡度、原常规方法选定的输电线路径分别分层导入到ArcGIS系统中，并根据已有地形图判读出研究区内的重要单位，建立重要单位点图层.图5给出了用于空间分析选线的各矢量数据图层.

依据线路起终点位置，按照220 KV和500 KV输电线路径要求，路径选择宜靠近现有国道、省道、县道及乡镇公路，改善交通条件，方便施工和运行以及电力设计选线条件(见2.3节)，建立了空间分析模型(见图6).首先确立了适宜选线的区域，然后依据空间分析结果中适宜选线区域，以地形坡度图和空间分辨率为0.6 m的QuickBird全色波段正射图像为辅助数据，尽可能沿道路选线，确定输电线路径.按照上述要求确定了220和500 kV输电线路径.

图5 用于空间分析选线的各矢量数据

图6 GIS空间分析选线模型

图7给出了220和50 kV输电线路径，其中220 kV路径总长18053.67 m，500 kV路径总长18088.80 m，所选路径满足输电线路设计规范要求(参见110～750 kV架空输电线路设计规范(报批稿).20080602(新版)，主编:中华人民共和国建设部.中华人民共和国建设部，国家质量监督检验检疫总局联合发布).将数字高程模型与各类矢量数据图层，如居民地、水体、道路和输电线路径等信息叠加，基于VR-GIS方法，实现以输电线路径为路线的三维地表模型漫游，再现了研究区的地形、地貌，使成果更加直观，为宏观决策提供支持.

选线结果与原有常规方法所选路径总长(18 456.95 m)相比，路径总长减少了约400 m，在一定程度上减少了工程造价及竣工后的运行维护费用.具体的表现在除了减少了输电线总长外，同时还减少了塔数、塔材、基础钢材、基础混凝土及运行维护费.此外，采用遥感及GIS方法选线解决了常规勘测方法中已有资料陈旧、作业工期长、采集数据困难、对环境保护不力的问题，大大地缩短勘测设计时间.因此，遥感技术可作为对工程的造价控制的有力环节.

图7 输电线路径选线结果

4 结论

针对输电线路径优选的目标，依据多源遥感数据，基于各种地物类型光谱特征知识分析，并结合遥感影像的纹理特征，采用决策树分类算法提取影响输电线路径选择的主要因素.研究结果表明，该分类方法能有效地进行地物分类与识别，特别是综合光谱和纹理信息有效地解决了裸土与居民地的混分现象.自适应滤波有效地去除了居民地和道路内的噪声，净化了地物类别并提高了分类精度.同时利用遥感立体像对数据，基于数字摄影测量方法构建了DEM，其精度能够满足输电线路径优选的要求.综合地物和地形多要素作为输电线路径优选的约束条件，采用GIS空间分析方法，实现了输电线路径优选.沿输电线路径的三维地表模型漫游，再现了研究区地形、地貌，使成果更加直观，为宏观决策提供了支持.与常规的航空摄影测量方法相比，将现代3S集成技术引入到输电线路径的优选中，节约了成本，提高了工作效率，对加快数字电力工作现代化进程有一定的意义和实用价值.

［1］徐世泽，许琳.遥感技术在输电线路工程建设及运行中的应用［J］.中国勘察设计，2011(1):111-114.

Xu Shize，Xu Lin.Application of remote sensing technology to construction and operation of transmission line project［J］.China Exploration ＆ Design，2011(1):111-114.(in Chinese)

［2］许军强，邢立新，潘军.遥感技术在高压输电线选线中的应用［J］.遥感技术与应用，2006，21(2):168-172.

Xu Junqiang，Xin Lixin，Pan Jun.The application of remote sensing technology to the route selection of the high voltage transmission lines［J］.Remote Sensing Technology and Application，2006，21(2):168-172.(in Chinese)

［3］杨泰平，唐川，段永坤，等.RS和GIS在高压输电线选线中的应用［J］.地理空间信息，2010，8(2):115-117.

Yang Taiping，Tang Chuan，Duan Yongkun，et al.Application of RS and GIS to the route selection of the high voltage transmission lines［J］.Geospatial Information，2010，8(2):115-117.(in Chinese)

［4］许琳，林荣.遥感技术对输电线路路径成本优化的作用［J］.中国勘察设计，2012(12):101-103.

Xu Lin，Lin Rong.Action of remote sensing technology to the cost optimization of transmission line path［J］.China Exploration＆Design，2012(12):101-103.(in Chinese)

［5］Pal M，Mather P M.An assessment of the effectiveness of decision tree methods for land cover classification［J］.Remote Sensing of Environment，2003，86(4):554-565.

［6］张过，李德仁.卫星遥感影像RPC参数求解算法研究［J］.中国图像图形学报，2007，12(12):2080-2088.

Zhang Guo，Li Deren.The algorithm of computation RPC model＇s parameters for satellites imagery ［J］.Journal of Image and Graphics，2007，12(12):2080-2088.(in Chinese)

［7］Mciver D K，Friedl M A.Using prior probabilities in decision tree classification of remotely sensed Data［J］.Remote Sensing of Environment，2002，81(2/3):253-261.

［8］Franklin S E，Wulder M A，Gerylo G R.Texture analysis of IKONOS panchromatic data for Douglas-fir forest age class separability in British Columbia［J］.International Journal of Remote Sensing，2001，22(13):2627-2632.

Application of multisensor image and GIS in electric transmission line path design

Weng Yongling1Fan Xingwang1Hu Wusheng1Zhang Huijun2
(1School of Transportation，Southeast University，Nanjing 210096，China)
(2Jiangsu Geologic Surveying and Mapping Institute，Nanjing 210008，China)

Abstract:According to the objects of electric transmission path design，the decision tree classification method is adopted to extract surface features，such as residential areas，roads and water bodies from the QuickBird image.The overall accuracy is 92.83%after post-classification.In addition，based on the digital photogrammetry method，the digital elevation model(DEM)is built using IRSP5 stereo images.The DEM derived from IRS-P5 stereo images is validated using 1∶10 000 DEM.The validation root mean square error is ±1.94 m.Then the terrain slope is mapped.These surface features and terrain elements can satisfy the requirements of the electric transmission line path design.So the residential area，road，water body and terrain slope are integrated into GIS database.According to the criterion of electric transmission line path design，the two optimal paths are determined using the GIS spatial analysis techniques including the buffer area analysis and spatial overlay analysis.Comparing the selected line path with previous conventional method，the total length is reduced about 400 m.The electric transmission line path and all geography elements are overlaid with the DEM to visually perform the true three dimensional geography sight in the study area.The study demonstrates that the remote sensing and GIS technology act as low-cost and effective approaches in electric transmission line path design.

Key words:electric transmission line path;remote sensing;decision tree classification;digital photogrammetry;GIS spatial analysis

中图分类号:P283.8

A

1001－0505(2013)S2-0269-06

doi:10.3969/j.issn.1001 －0505.2013.S2.011

收稿日期:2013-08-20.

翁永玲(1962—)，女，博士，教授，博士生导师，wengyongling@seu.edu.cn.

基金项目:国家自然科学基金资助项目(41071264)、江苏省电力设计院/东南大学科研合作基金资助项目(8521002486).

引文格式:翁永玲，范兴旺，胡伍生，等.多源遥感数据及GIS技术在输电线路径优选中的应用研究［J］.东南大学学报:自然科学版，2013，43(S2):269-274.［doi:10.3969/j.issn.1001 －0505.2013.S2.011］