CN102298147A - 一种超/特高压输电线路雷达遥感监测方法 - Google Patents
一种超/特高压输电线路雷达遥感监测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN102298147A CN102298147A CN201110141674XA CN201110141674A CN102298147A CN 102298147 A CN102298147 A CN 102298147A CN 201110141674X A CN201110141674X A CN 201110141674XA CN 201110141674 A CN201110141674 A CN 201110141674A CN 102298147 A CN102298147 A CN 102298147A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- lead
- iron tower
- data
- transmission line
- remote sensing
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/54—Extraction of image or video features relating to texture
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明提供一种超/特高压输电线路雷达遥感监测方法,该方法采用的监测系统包括如下三个单元:数据预处理单元、导线及铁塔目标特征检测单元及线路安全状态评估单元,由高分辨率SAR卫星采集的数据依次经过数据预处理单元、导线及铁塔目标特征检测单元及线路安全状态评估单元的处理,从而生成线路安全状态评估信息。本发明是利用高分辨率SAR卫星遥感数据在广域空间上全天候、全天时的信息表现力,利用输电导线及铁塔在高分辨率SAR数据中特有的反射特征对输电线路的安全状态进行监测,通过对导线与铁塔反射斑纹信息、目标特征检测数据的融合处理,生成线路安全状态评估数据,为电网输电线路安全状态预警与灾情评估提供科学依据。
Description
技术领域
本发明涉及超/特高压输电线路监测领域,具体涉及一种超/特高压输电线路雷达遥感监测方法,特别是应用高分辨率SAR卫星遥感技术开展超/特高压输电线路安全状态监测的方法。
背景技术
我国输电线路覆盖面积广,线路传输距离长,经过的地区地形复杂、气候多变,任何一个地区的气候变化和自然灾害的发生都将威胁到输电线路的安全和稳定运行,甚至造成电网的大范围停电事故。作为国民经济中最重要的基础设施之一,输电线路及杆塔的运行状态决定着整个电网的稳定和安全。因此,大范围灾害天气下监测电网输电线路及铁塔的安全状态,为灾情评估与灾后重建提供科学依据,对电网防灾减灾具有重要意义。
人工巡检、机器人巡线、直升机巡线、航空数字摄影巡线和铁塔上的各种传感器等在线监测装置是目前电网安全状态监测的主要手段,存在监测范围小、在恶劣环境和大范围灾害条件下工作受限等不足。
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是一种利用微波进行感知的主动传感器,其成像不受云雾、雨雪、太阳光照条件等限制,可对感兴趣的目标进行全天候、全天时的广域监测,在冰雪灾害,地震灾害、洪水灾害等大范围自然灾害条件下有特殊的优越性。
有鉴于此,有必要提供一种超/特高压输电线路雷达遥感监测方法,为电网输电线路安全状态预警与灾情评估提供科学依据,以满足工业应用需要。
发明内容
本发明的目的是:针对现有技术不足,提出一种利用高分辨率SAR卫星遥感技术,利用输电导线及铁塔在高分辨率SAR数据中特有的反射特征对输电线路的安全状态进行监测的一种超/特高压输电线路雷达遥感监测方法。
本发明所采用的技术方案是:一种超/特高压输电线路雷达遥感监测方法,该方法采用的监测系统包括如下三个单元:数据预处理单元、导线及铁塔目标特征检测单元及线路安全状态评估单元,由高分辨率SAR卫星采集的数据依次经过数据预处理单元、导线及铁塔目标特征检测单元及线路安全状态评估单元的处理,从而生成线路安全状态评估信息,其特征在于,所述超/特高压输电线路雷达遥感监测方法的具体步骤是:
(1)采用所述数据预处理单元针对使用的高分辨率SAR卫星影像的数据特征,开展辐射校正、地理编码、相干斑抑制、图像增强处理,使其转变为具有空间地理编码的数据;
(2)采用所述导线及铁塔目标特征检测单元,利用导线、铁塔在高分辨率SAR影像中特有的反射斑纹信息,通过导线、铁塔目标检测模型,提取影像中导线、铁塔目标;
(3)采用所述线路安全状态评估单元利用提取的导线、铁塔目标,建立线路评估模型,通过导线反射斑纹信息融合导线、铁塔的空间特征数据,生成线路安全状态评估信息。
如上所述的超/特高压输电线路雷达遥感监测方法,其特征在于,导线及铁塔目标特征检测单元利用基于NSCT变换域特征的SAR图像目标分割算法检测与提取导线与铁塔目标。
如上所述的超/特高压输电线路雷达遥感监测方法,其特征在于,所述基于NSCT变换域特征的SAR图像目标分割方法的步骤如下:
步骤1,为了便于边界处理,对原图像进行扩展;
步骤2,以原图像中每个像素点为中心选取滑动窗口,滑动窗口大小为 ,得到每个像素点对应的小块图像;
步骤4,在变换域中提取一阶特征和共生矩阵特征,构造特征矢量;
步骤5,利用模糊C均值算法进行无监督特征聚类;
步骤6,利用特征聚类得到最终图像分割结果。
如上所述的超/特高压输电线路雷达遥感监测方法,其特征在于,所述线路安全状态评估单元的具体计算方法是:利用导线目标检测数据及线路方位信息,计算得到导线在SAR图像中五个亮点斑纹反射强度及位置数据;利用铁塔目标检测数据,计算得到铁塔在SAR图像中的平均反射强度及位置、高度数据;根据导线、铁塔的位置数据计算得到导线和铁塔的空间特征分布,利用通过导线反射斑纹信息融合导线、铁塔的空间特征数据,建立线路评估模型,生成线路安全状态评估信息。
本发明的有益效果是:与现有技术相比,本发明具有如下特点:
1. 充分利用高分辨率SAR卫星数据在广域空间上全天候、全天时的信息表现力,弥补了现有人工巡检、机器人巡线、直升机巡线、航空数字摄影巡线和线路在线监测装置等线路监测技术监测范围小、在恶劣环境和大范围灾害条件下工作受限等不足。
2. 研究和分析了高分辨率SAR卫星影像中导线、铁塔的目标反射特征,选取导线、铁塔特有的目标反射斑纹信息及其空间特征数据,构建线路安全状态评估模型,对灾害条件下线路铁塔倒塔、毁损,导线掉线等危险进行评估。
附图说明
图1是本发明实施例提供的超/特高压输电线路雷达遥感监测方法的流程图。
图2是本发明实施例提供的超/特高压输电线路雷达遥感监测方法的高分辨率SAR卫星遥感影像中导线及铁塔特有的目标反射斑纹的影像图。
具体实施方式
以下通过具体实施方式,结合附图对本发明作进一步说明。
如图1所示,本发明实施例提供的一种超/特高压输电线路雷达遥感监测方法,该方法采用的监测系统包括如下三个单元:数据预处理单元、导线及铁塔目标特征检测单元及线路安全状态评估单元,由高分辨率SAR卫星采集的数据依次经过数据预处理单元、导线及铁塔目标特征检测单元及线路安全状态评估单元的处理,从而生成线路安全状态评估信息,所述超/特高压输电线路雷达遥感监测方法的具体步骤是:
(1)采用所述数据预处理单元针对使用的高分辨率SAR卫星影像的数据特征,开展辐射校正、地理编码、相干斑抑制、图像增强处理,使其转变为具有空间地理编码的数据;
(2)采用所述导线及铁塔目标特征检测单元,利用导线、铁塔在高分辨率SAR影像中特有的反射斑纹信息,通过导线、铁塔目标检测模型,提取影像中导线、铁塔目标;
(3)采用所述线路安全状态评估单元利用提取的导线、铁塔目标,建立线路评估模型,通过导线反射斑纹信息融合导线、铁塔的空间特征数据,生成线路安全状态评估信息。
利用本方法,进行超/特高压输电线路安全状态监测的具体流程如下:
①数据预处理
数据预处理针对使用的高分辨率SAR卫星影像的数据特征,开展辐射校正、地理编码、相干斑抑制、图像增强等处理,使其转变为具有空间地理编码的、易于解析与判读的数据。
②导线与目标特征检测
在高分辨率SAR图像中,超/特高压线路大部分铁塔间的输电导线目标表现为亮点形式,每档导线的反射斑纹具有较强的相似性,而铁塔目标表现为一头尖一头宽的细长三角形亮斑,三角形的顶角指向靠近传感器的一侧,如图2所示。根据导线在SAR图像中的成像特征,利用基于NSCT变换域特征的SAR图像目标分割算法检测与提取导线与铁塔目标。
基于NSCT变换域特征的SAR图像目标分割方法的步骤如下:
步骤1 为了便于边界处理,对原图像进行扩展。
步骤2 以原图像中每个像素点为中心选取滑动窗口,滑动窗口大小为,得到每个像素点对应的小块图像。
步骤4 在变换域中提取一阶特征和共生矩阵特征,构造特征矢量。
步骤5 利用模糊C均值算法进行无监督特征聚类。
步骤6 利用特征聚类得到最终图像分割结果。
③线路安全状态评估
利用导线目标检测数据及线路方位信息,计算得到导线在SAR图像中五个亮点斑纹反射强度及位置数据;利用铁塔目标检测数据,计算得到铁塔在SAR图像中的平均反射强度及位置、高度数据;根据导线、铁塔的位置数据计算得到导线和铁塔的空间特征分布。利用通过导线反射斑纹信息融合导线、铁塔的空间特征数据,建立线路评估模型,生成线路安全状态评估信息,对灾害条件下线路铁塔倒塔、毁损,导线掉线等危险进行评估。
Claims (4)
1.一种超/特高压输电线路雷达遥感监测方法,该方法采用的监测系统包括如下三个单元:数据预处理单元、导线及铁塔目标特征检测单元及线路安全状态评估单元,由高分辨率SAR卫星采集的数据依次经过数据预处理单元、导线及铁塔目标特征检测单元及线路安全状态评估单元的处理,从而生成线路安全状态评估信息,其特征在于,所述超/特高压输电线路雷达遥感监测方法的具体步骤是:
(1)采用所述数据预处理单元针对使用的高分辨率SAR卫星影像的数据特征,开展辐射校正、地理编码、相干斑抑制、图像增强处理,使其转变为具有空间地理编码的数据;
(2)采用所述导线及铁塔目标特征检测单元,利用导线、铁塔在高分辨率SAR影像中特有的反射斑纹信息,通过导线、铁塔目标检测模型,提取影像中导线、铁塔目标;
(3)采用所述线路安全状态评估单元利用提取的导线、铁塔目标,建立线路评估模型,通过导线反射斑纹信息融合导线、铁塔的空间特征数据,生成线路安全状态评估信息。
2.根据权利要求1所述的超/特高压输电线路雷达遥感监测方法,其特征在于,导线及铁塔目标特征检测单元利用基于NSCT变换域特征的SAR图像目标分割算法检测与提取导线与铁塔目标。
4.根据权利要求1所述的超/特高压输电线路雷达遥感监测方法,其特征在于,所述线路安全状态评估单元的具体计算方法是:利用导线目标检测数据及线路方位信息,计算得到导线在SAR图像中五个亮点斑纹反射强度及位置数据;利用铁塔目标检测数据,计算得到铁塔在SAR图像中的平均反射强度及位置、高度数据;根据导线、铁塔的位置数据计算得到导线和铁塔的空间特征分布,利用通过导线反射斑纹信息融合导线、铁塔的空间特征数据,建立线路评估模型,生成线路安全状态评估信息。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201110141674XA CN102298147B (zh) | 2011-05-27 | 2011-05-27 | 一种超/特高压输电线路雷达遥感监测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201110141674XA CN102298147B (zh) | 2011-05-27 | 2011-05-27 | 一种超/特高压输电线路雷达遥感监测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN102298147A true CN102298147A (zh) | 2011-12-28 |
CN102298147B CN102298147B (zh) | 2013-03-20 |
Family
ID=45358701
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201110141674XA Active CN102298147B (zh) | 2011-05-27 | 2011-05-27 | 一种超/特高压输电线路雷达遥感监测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN102298147B (zh) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102891453A (zh) * | 2012-10-16 | 2013-01-23 | 山东电力集团公司电力科学研究院 | 一种基于毫米波雷达的无人机巡检线路走廊方法与装置 |
CN102981154A (zh) * | 2012-12-05 | 2013-03-20 | 西安电子工程研究所 | 一种高压线链点及整链的航迹处理方法 |
CN103779808A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-05-07 | 国家电网公司 | 基于LiDAR的输电线路智能巡检系统 |
CN104914434A (zh) * | 2015-06-09 | 2015-09-16 | 长安大学 | 一种巡航直升机机载雷达检测预警高压电线的方法 |
CN108919261A (zh) * | 2018-03-27 | 2018-11-30 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种基于合成孔径雷达影像确定高压输电线路弧垂的方法及系统 |
CN109254287A (zh) * | 2018-10-08 | 2019-01-22 | 国网经济技术研究院有限公司 | 基于合成孔径雷达影像检测输电导线的方法 |
CN110849326A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-02-28 | 深圳供电局有限公司 | 一种电线杆的监测方法及监测设备 |
CN112990071A (zh) * | 2021-03-31 | 2021-06-18 | 香港中文大学(深圳) | 一种输电线路异常检测方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN113253274A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-08-13 | 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) | 直升机防撞地表电力线的融合处理方法 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090051585A1 (en) * | 2007-08-20 | 2009-02-26 | Raytheon Company | Wide area high resolution SAR from a moving and hovering helicopter |
CN102073992A (zh) * | 2010-12-09 | 2011-05-25 | 国网电力科学研究院 | 一种高分辨率sar卫星图像相干斑去噪方法 |
-
2011
- 2011-05-27 CN CN201110141674XA patent/CN102298147B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20090051585A1 (en) * | 2007-08-20 | 2009-02-26 | Raytheon Company | Wide area high resolution SAR from a moving and hovering helicopter |
CN102073992A (zh) * | 2010-12-09 | 2011-05-25 | 国网电力科学研究院 | 一种高分辨率sar卫星图像相干斑去噪方法 |
Non-Patent Citations (6)
Title |
---|
《华南理工大学学报(自然科学版)》 20110228 孙季丰 等 "基于NSCT和FCM聚类的SAR图像分割" 第60-64,70页 2 第39卷, 第2期 * |
《武汉大学学报·信息科学版》 20091130 刘艳 等 "利用高分辨率SAR卫星监测灾害条件下电网铁塔形变" 第1354-1358页 1-2 第34卷, 第11期 * |
《高电压技术》 20090930 刘艳 等 "高分辨率SAR卫星监测特高压输电铁塔形变" 第2076-2080页 1-2 第35卷, 第9期 * |
刘艳 等: ""利用高分辨率SAR卫星监测灾害条件下电网铁塔形变"", 《武汉大学学报·信息科学版》 * |
刘艳 等: ""高分辨率SAR卫星监测特高压输电铁塔形变"", 《高电压技术》 * |
孙季丰 等: ""基于NSCT和FCM聚类的SAR图像分割"", 《华南理工大学学报(自然科学版)》 * |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102891453A (zh) * | 2012-10-16 | 2013-01-23 | 山东电力集团公司电力科学研究院 | 一种基于毫米波雷达的无人机巡检线路走廊方法与装置 |
CN102891453B (zh) * | 2012-10-16 | 2015-04-22 | 山东电力集团公司电力科学研究院 | 一种基于毫米波雷达的无人机巡检线路走廊方法与装置 |
CN102981154A (zh) * | 2012-12-05 | 2013-03-20 | 西安电子工程研究所 | 一种高压线链点及整链的航迹处理方法 |
CN103779808A (zh) * | 2013-12-30 | 2014-05-07 | 国家电网公司 | 基于LiDAR的输电线路智能巡检系统 |
CN104914434A (zh) * | 2015-06-09 | 2015-09-16 | 长安大学 | 一种巡航直升机机载雷达检测预警高压电线的方法 |
CN104914434B (zh) * | 2015-06-09 | 2017-03-29 | 长安大学 | 一种巡航直升机机载雷达检测预警高压电线的方法 |
CN108919261A (zh) * | 2018-03-27 | 2018-11-30 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种基于合成孔径雷达影像确定高压输电线路弧垂的方法及系统 |
CN109254287A (zh) * | 2018-10-08 | 2019-01-22 | 国网经济技术研究院有限公司 | 基于合成孔径雷达影像检测输电导线的方法 |
CN110849326A (zh) * | 2019-12-25 | 2020-02-28 | 深圳供电局有限公司 | 一种电线杆的监测方法及监测设备 |
CN110849326B (zh) * | 2019-12-25 | 2022-06-07 | 深圳供电局有限公司 | 一种电线杆的监测方法及监测设备 |
CN112990071A (zh) * | 2021-03-31 | 2021-06-18 | 香港中文大学(深圳) | 一种输电线路异常检测方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN112990071B (zh) * | 2021-03-31 | 2024-01-05 | 香港中文大学(深圳) | 一种输电线路异常检测方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN113253274A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-08-13 | 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) | 直升机防撞地表电力线的融合处理方法 |
CN113253274B (zh) * | 2021-04-30 | 2024-02-06 | 西南电子技术研究所(中国电子科技集团公司第十研究所) | 直升机防撞地表电力线的融合处理方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN102298147B (zh) | 2013-03-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN102298147B (zh) | 一种超/特高压输电线路雷达遥感监测方法 | |
Nonnenmacher et al. | Streamline-based method for intra-day solar forecasting through remote sensing | |
Zhou et al. | Individual tree parameters estimation for plantation forests based on UAV oblique photography | |
CN108171193B (zh) | 基于超像素局部信息度量的极化sar舰船目标检测方法 | |
CN103413441A (zh) | 道路天气状况监控系统和监控方法 | |
Karvonen et al. | A method for sea ice thickness and concentration analysis based on SAR data and a thermodynamic model | |
Chen et al. | Automatic monitoring of surface water dynamics using Sentinel-1 and Sentinel-2 data with Google Earth Engine | |
CN102542551A (zh) | 极地冰盖边缘浮冰自动变化检测技术 | |
KR20200018127A (ko) | 정지 궤도 위성 및 극 궤도 위성을 이용하여 태풍 주변 3차원 공간에 대한 수평 바람장 산출 방법 | |
CN111624607A (zh) | 低空风切变区域的获取方法、装置、设备和存储介质 | |
CN110488151A (zh) | 一种基于遥感技术的输电线路植被危险预警系统及方法 | |
Yuan et al. | Research advances in remote sensing monitoring of sea ice in the Bohai sea | |
CN107463944B (zh) | 一种利用多时相高分辨率sar图像的道路信息提取方法 | |
Cheng et al. | Relocalization based on millimeter wave radar point cloud for visually degraded environments | |
CN114022764A (zh) | 一种基于特征增强卷积网络的遥感影像输电杆塔检测方法 | |
Hao et al. | Extraction and analysis of tree canopy height information in high-voltage transmission-line corridors by using integrated optical remote sensing and LiDAR | |
CN114037910A (zh) | 一种无人机森林火灾检测系统 | |
Yu et al. | Classification of Desertification on the North Bank of Qinghai Lake. | |
Hashimoto | Prediction of output power variation of solar power plant by image measurement of cloud movement | |
Liu et al. | Detection of ice thickness of high voltage transmission line by image processing | |
Chen et al. | Transfer analysis of land-use type gravity center based on Landsat data-A case study of Zhoushan, China | |
Zheng et al. | A thin cloud removal method from remote sensing image for water body identification | |
Liu et al. | Method for real-time reconstruction of a transmission line based on the LiDAR point cloud data of a partial line segment | |
Shokri et al. | POINTNET++ Transfer Learning for Tree Extraction from Mobile LIDAR Point Clouds | |
Zhang et al. | 3-D Structure-from-motion retrieval based on circular VideoSAR sequences |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
ASS | Succession or assignment of patent right |
Owner name: WUHAN UNIVERSITY Effective date: 20121206 |
|
C41 | Transfer of patent application or patent right or utility model | ||
TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20121206 Address after: Nanjing City, Jiangsu Province, 210003 South Shui Road No. 8 Applicant after: State Grid Electric Power Research Insititute Applicant after: Wuhan University Address before: Nanjing City, Jiangsu Province, 210003 South Shui Road No. 8 Applicant before: State Grid Electric Power Research Insititute |
|
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant |