CN110647935B - 一种输电线路区域树木生长趋势的预测方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请公开一种输电线路区域树木生长趋势的预测方法及装置，方法包括：获取至少包括输电线路区域的第一区域的卫星遥感图像；对所述卫星遥感图像进行图像校正，得到校正图像；提取所述校正图像中的树木反射率，以根据所述树木反射率得到树木分布信息；将所述校正图像的所述树木分布信息与电网GIS进行融合，确定目标图像，所述目标图像为所述校正图像中有树木分布的所述输电线路区域对应的图像；根据所述目标图像的所述树木反射率和预先获取的树木生长趋势与树木反射率的对应关系，预测所述输电线路区域的树木生长趋势。以解决现有以巡查的方式获取树木生长情况的方法，不仅费时费力、效率较低，而且不能预测树生长趋势的问题。

Description

一种输电线路区域树木生长趋势的预测方法及装置
技术领域
本申请涉及树木生长趋势的预测方法及装置，具体的涉及一种输电线路区域树木生长趋势的预测方法及装置。
背景技术
输电线路作为发电侧和用户侧电能传输的通道，常穿行于树木茂密的山林中。由于树木与输电线路的安全距离不足而引发的输电线路故障时有发生，严重影响电网的稳定运行。
目前，为保证电网的稳定运行，工作人员需要对输电线路进行定期实地巡查，以查看输电线路区域树木生长的情况。但是，由于很多输电线路架设在高山密林之间，因此该地形因素给工作人员的巡查工作带来很多不便，不仅费时费力，而且效率极低；另外，由于不同地势树木生长情况各有不同，难以掌握合适的巡查周期，也不能预测树木的生长趋势。
由此可见，如何节省人力且高效率地获取到输电线路区域的树木生长情况，并准确预测树木的生长趋势，已经成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
发明内容
本申请提供了一种输电线路区域树木生长趋势的预测方法及装置，以解决现有获取输电线路区域树木生长情况的方法，既费时费力，又效率较低的问题。
一方面，本申请提供一种输电线路区域树木生长趋势的预测方法，包括：
获取至少包括输电线路区域的第一区域的卫星遥感图像；
对所述卫星遥感图像进行图像校正，得到校正图像；
提取所述校正图像中的树木反射率，以根据所述树木反射率得到树木分布信息；
将所述校正图像的所述树木分布信息与电网GIS进行融合，确定目标图像，所述目标图像为所述校正图像中有树木分布的所述输电线路区域对应的图像；
根据所述目标图像的所述树木反射率和预先获取的树木生长趋势与树木反射率的对应关系，预测所述输电线路区域的树木生长趋势。
可选的，按照下述步骤，预先获取树木生长趋势与树木反射率的对应关系：
获取至少包括输电线路区域的第一区域在预设时间段内的卫星遥感图像；
对所述预设时间段内的所述卫星遥感图像进行图像校正，得到所述预设时间段内的校正图像；
提取所述预设时间段内的所述校正图像中的树木反射率，以根据所述预设时间段内的所述树木反射率得到树木分布信息；
将所述预设时间段内的所述校正图像的所述树木分布信息与电网GIS进行融合，确定所述预设时间段内的目标图像，所述预设时间段内的所述目标图像为所述预设时间段内的所述校正图像中有树木分布的所述输电线路区域对应的图像；
将所述预设时间段内的所述目标图像的所述树木反射率进行反演，得到树木生长趋势与树木反射率的对应关系。
可选的，所述将预设时间段内的目标图像的树木反射率进行反演，得到树木生长趋势与树木反射率的对应关系，包括：
将预设时间段内的所述目标图像划分成1m*1m的网格，并得到每个所述网格内的所述树木反射率；
反演每个所述网格内的所述树木反射率，得到预设时间段内的所述目标图像中的树木叶绿素含量以及所述树木反射率与所述树木叶绿素含量的对应关系；
根据所述树木叶绿素含量，计算预设时间段内的所述目标图像中的树木生长趋势，并得到所述树木叶绿素含量与所述树木生长趋势的对应关系；
根据所述树木反射率与所述树木叶绿素含量的对应关系以及所述树木叶绿素含量与所述树木生长趋势的对应关系，得到树木反射率与树木生长趋势的对应关系。
可选的，所述对卫星遥感图像进行图像校正，得到校正图像，包括：
对所述卫星遥感图像分别进行大气校正、辐射校正、几何精校正和正射校正，得到校正图像。
可选的，所述卫星遥感图像的分辨率为1m。
另一方面，本申请提供一种输电线路区域树木生长趋势的预测装置，包括：
图像获取模块，用于获取至少包括输电线路区域的第一区域的卫星遥感图像；
图像校正模块，用于对所述卫星遥感图像进行图像校正，得到校正图像；
数据提取模块，用于提取所述校正图像中的树木反射率，以根据所述树木反射率得到树木分布信息；
图像融合模块，用于将所述校正图像的所述树木分布信息与电网GIS进行融合，确定目标图像，所述目标图像为所述校正图像中有树木分布的输电线路区域对应的图像；
预测模块，用于根据所述目标图像的所述树木反射率和预先获取的树木生长趋势与树木反射率的对应关系，预测输电线路区域的树木生长趋势。
可选的，所述装置还包括：
所述图像获取模块，还用于获取至少包括输电线路区域的第一区域在预设时间段内的卫星遥感图像；
所述图像校正模块，还用于对所述预设时间段内的所述卫星遥感图像进行图像校正，得到所述预设时间段内的校正图像；
所述数据提取模块，还用于提取所述预设时间段内的所述校正图像中的树木反射率，以根据所述预设时间段内的所述树木反射率得到树木分布信息；
所述图像融合模块，还用于将所述预设时间段内的所述校正图像的所述树木分布信息与电网GIS进行融合，确定所述预设时间段内的目标图像，所述预设时间段内的所述目标图像为所述预设时间段内的所述校正图像中有树木分布的所述输电线路区域对应的图像；
数据反演模块，用于将所述预设时间段内的所述目标图像的所述树木反射率进行反演，得到树木生长趋势与树木反射率的对应关系。
可选的，所述数据反演模块包括：
图像分割子模块，用于将预设时间段内的所述目标图像划分成1m*1m的网格，并得到每个所述网格内的所述树木反射率；
反演子模块，用于反演每个所述网格内的所述树木反射率，得到预设时间段内的所述目标图像中的树木叶绿素含量以及所述树木反射率与所述树木叶绿素含量的对应关系；
计算子模块，用于根据所述树木叶绿素含量，计算预设时间段内的所述目标图像中的树木生长趋势，并得到所述树木叶绿素含量与所述树木生长趋势的对应关系；
关系建立子模块，用于根据所述树木反射率与所述树木叶绿素含量的对应关系以及所述树木叶绿素含量与所述树木生长趋势的对应关系，得到树木反射率与树木生长趋势的对应关系。
可选的，所述图像校正模块包括：
大气校正子模块，用于对所述卫星遥感图像进行大气校正；
辐射校正子模块，用于对所述卫星遥感图像进行辐射校正；
几何精校正子模块，用于对所述卫星遥感图像进行几何精校正；
正射校正子模块，用于对所述卫星遥感图像进行正射校正。
由以上技术方案可知，本申请提供的一种输电线路区域树木生长趋势的预测方法及装置，通过获取至少包括输电线路区域的第一区域的卫星遥感图像；对所述卫星遥感图像进行图像校正，得到校正图像；提取所述校正图像中的树木反射率，以根据所述树木反射率得到树木分布信息；将所述校正图像的所述树木分布信息与电网GIS进行融合，确定目标图像，所述目标图像为所述校正图像中有树木分布的所述输电线路区域对应的图像；最后根据所述目标图像的所述树木反射率和预先获取的树木生长趋势与树木反射率的对应关系，预测所述输电线路区域的树木生长趋势。
本申请提供的一种输电线路区域树木生长趋势的预测方法及装置，利用卫星遥感技术得到输电线路区域的卫星遥感图像，通过对卫星遥感图像的相应处理，最后对输电线路区域的树木生长趋势进行预测。相比较现有获取输电线路区域树木生长情况的方法，不仅节省人力和时间，而且效率较高，准确度也较高；另外，本方法可以对输电线路区域的树木生长趋势进行预测，相关工作人员可以预警因树木因素造成的输电线路故障，可以采取相应的防范措施进行防范，提高工作效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请提供的一种输电线路区域树木生长趋势的预测方法的流程图；
图2为预先获取树木生长趋势与树木反射率的对应关系的方法流程图；
图3为图2中步骤S55的详细步骤流程图；
图4为本申请提供的一种输电线路区域树木生长趋势的预测装置的结构示意图；
图5为图像校正模块的结构示意图；
图6为本申请提供的另一种输电线路区域树木生长趋势的预测装置的结构示意图；
图7为数据反演模块的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
有鉴于此，一方面，图1为本申请提供的一种输电线路区域树木生长趋势的预测方法的流程图，如图1所示，本申请提供一种输电线路区域树木生长趋势的预测方法，包括：
S1：获取至少包括输电线路区域的第一区域的卫星遥感图像。
可选的，卫星遥感图像的分辨率为1m。即卫星遥感图像的一个像元代表地面上1m*1m的面积。
输电线路区域是指地面上输电线路所在的区域，第一区域是，至少包括输电线路区域的更大范围的区域。
S2：对卫星遥感图像进行图像校正，得到校正图像。
可选的，对卫星遥感图像分别进行大气校正、辐射校正、几何精校正和正射校正，得到校正图像。
对卫星遥感图像进行图像校正的目的是，消除卫星在遥感成像的过程中受到的大气、辐射畸变、几何畸变、地形起伏等影响因素。
S3：提取校正图像中的树木反射率，以根据树木反射率得到树木分布信息。
对校正图像进行图像分析，可以得到校正图像中的岩石反射率、水体反射率、树木反射率、建筑反射率等信息，从经过图像分析得到的众多信息中提取出树木反射率；根据，存在树木反射率的区域即为有树木分布的原则，可以进一步得到树木分布信息。
S4：将校正图像的树木分布信息与电网GIS进行融合，确定目标图像，目标图像为校正图像中有树木分布的输电线路区域对应的图像。
电网GIS是将电力系统的电力设备、变电站、输电线路，配电网络、电力用户与电力负荷等连接形成电力信息化的生产管理综合信息系统。它提供的电力设备信息、电网运行状态信息、电力技术信息、生产管理信息、电力市场信息与山川、地势、城镇、道路，以及气象、水文、地质、资源等自然环境信息集中于统一系统中。
因此，电网GIS中包含有输电线路的详细位置信息，将校正图像的树木分布信息与电网GIS中的输电线路详细位置信息进行融合匹配，可以得到准确的输电线路所在区域中存在树木分布的区域，将此区域作为目标区域，目标区域对应的校正图像即为目标图像，进而得到目标图像的树木反射率。
S5：根据目标图像的树木反射率和预先获取的树木生长趋势与树木反射率的对应关系，预测输电线路区域的树木生长趋势。
可选的，图2为预先获取树木生长趋势与树木反射率的对应关系的方法流程图，如图2所示，按照下述步骤，预先获取树木生长趋势与树木反射率的对应关系：
S51：获取至少包括输电线路区域的第一区域在预设时间段内的卫星遥感图像；
S52：对预设时间段内的卫星遥感图像进行图像校正，得到预设时间段内的校正图像；
S53：提取预设时间段内的校正图像中的树木反射率，以根据预设时间段内的树木反射率得到树木分布信息；
S54：将预设时间段内的校正图像的树木分布信息与电网GIS进行融合，确定预设时间段内的目标图像，预设时间段内的目标图像为预设时间段内的校正图像中有树木分布的输电线路区域对应的图像；
S55：将预设时间段内的目标图像的树木反射率进行反演，得到树木生长趋势与树木反射率的对应关系。
需要说明的是，步骤S51-S54是复用步骤S1-S4，只是S51-S54是取预设时间段内的卫星遥感图像作为基础数据，进而得到作为步骤S55需要进行反演的预设时间段内的目标图像的树木反射率，最后经过反演得到树木生长趋势与树木反射率的对应关系。预设时间段指的就是一个时间区段，这个时间区段的时间长短可以根据不同需要进行设置，本申请不作具体限定。设置预设时间段的原因是，只有以预设时间区段内的卫星遥感图像为基础数据，经过一系列图像分析处理过程，才能得到树木在预设时间段的的生长趋势，进而得到树木生长趋势与树木反射率的对应关系。
可选的，图3为图2中步骤S55的详细步骤流程图，如图3所示，S55所述将预设时间段内的目标图像的树木反射率进行反演，得到树木生长趋势与树木反射率的对应关系，包括：
S551：将预设时间段内的目标图像划分成1m*1m的网格，并得到每个所述网格内的树木反射率；
S552：反演每个网格内的树木反射率，得到预设时间段内的目标图像中的树木叶绿素含量以及树木反射率与树木叶绿素含量的对应关系；
S553：根据树木叶绿素含量，计算预设时间段内的目标图像中的树木生长趋势，并得到树木叶绿素含量与树木生长趋势的对应关系；
S554：根据树木反射率与树木叶绿素含量的对应关系以及树木叶绿素含量与树木生长趋势的对应关系，得到树木反射率与树木生长趋势的对应关系。
反演是指能够模仿人类智能的计算机程序系统的人工智能系统，它具有学习和推理的功能。通过对预设时间段内的树木反射率进行反演，能够得到相对应的树木叶绿素含量，进而得到树木反射率与树木叶绿素含量的对应关系；根据树木叶绿素含量，计算预设时间段内的目标图像中的树木生长趋势，实际上是，计算预设时间段内的树木叶绿素含量的变化量，根据预设时间段内的树木叶绿素含量的变化量，进一步总结得到预设时间段内的树木叶绿素含量的变化趋势，进而计算出预设时间段内的树木生长趋势，同时得到树木叶绿素含量与树木生长趋势的对应关系；根据树木反射率与树木叶绿素含量的对应关系以及树木叶绿素含量与树木生长趋势的对应关系，得到树木反射率与树木生长趋势的对应关系。最后，将目标图像的树木反射率和预先获取的树木生长趋势与树木反射率的对应关系进行比对，预测出输电线路区域的树木生长趋势。
将预设时间段内的目标图像划分成1m*1m的网格，可以便于树木反射率的反演和后续对应关系的建立。
本申请提供的一种输电线路区域树木生长趋势的预测方法，先通过对预设时间段内的卫星遥感图像进行相关处理，得到树木反射率与树木生长趋势的对应关系；根据待预测时间点的目标图像的树木反射率和预先获取的树木生长趋势与树木反射率的对应关系，预测出输电线路的树木生长趋势。相比较现有获取输电线路区域树木生长情况的方法，不仅节省人力和时间，而且效率较高，准确度也较高；另外，本方法可以对输电线路区域的树木生长趋势进行预测，相关工作人员可以预警因树木因素造成的输电线路故障，可以采取相应的防范措施进行防范，提高工作效率。
另一方面，图4为本申请提供的一种输电线路区域树木生长趋势的预测装置的结构示意图，如图4所示，本申请提供一种输电线路区域树木生长趋势的预测装置100，包括：
图像获取模块10，用于获取至少包括输电线路区域的第一区域的卫星遥感图像；
图像校正模块20，用于对卫星遥感图像进行图像校正，得到校正图像；
可选的，图5为图像校正模块的结构示意图，如图5所示，图像校正模块20包括：
大气校正子模块21，用于对所述卫星遥感图像进行大气校正；
辐射校正子模块22，用于对所述卫星遥感图像进行辐射校正；
几何精校正子模块23，用于对所述卫星遥感图像进行几何精校正；
正射校正子模块24，用于对所述卫星遥感图像进行正射校正。
数据提取模块30，用于提取校正图像中的树木反射率，以根据树木反射率得到树木分布信息；
图像融合模块40，用于将校正图像的所述树木分布信息与电网GIS进行融合，确定目标图像，目标图像为校正图像中有树木分布的输电线路区域对应的图像；
预测模块50，用于根据目标图像的树木反射率和预先获取的树木生长趋势与树木反射率的对应关系，预测输电线路区域的树木生长趋势。
可选的，图6为本申请提供的另一种输电线路区域树木生长趋势的预测装置的结构示意图，如图6所示，所述装置100还包括：
图像获取模块10，还用于获取至少包括输电线路区域的第一区域在预设时间段内的卫星遥感图像；
图像校正模块20，还用于对预设时间段内的卫星遥感图像进行图像校正，得到预设时间段内的校正图像；
数据提取模块30，还用于提取预设时间段内的校正图像中的树木反射率，以根据预设时间段内的树木反射率得到树木分布信息；
图像融合模块40，还用于将预设时间段内的校正图像的树木分布信息与电网GIS进行融合，确定预设时间段内的目标图像，预设时间段内的目标图像为预设时间段内的校正图像中有树木分布的输电线路区域对应的图像；
数据反演模块60，用于将预设时间段内的目标图像的树木反射率进行反演，得到树木生长趋势与树木反射率的对应关系。
可选的，图7为数据反演模块的结构示意图，如图7所示，数据反演模块60包括：
图像分割子模块61，用于将预设时间段内的目标图像划分成1m*1m的网格，并得到每个网格内的所述树木反射率；
反演子模块62，用于反演每个网格内的所述树木反射率，得到时间段内的目标图像中的树木叶绿素含量以及树木反射率与树木叶绿素含量的对应关系；
计算子模块63，用于根据树木叶绿素含量，计算预设时间段内的目标图像中的树木生长趋势，并得到树木叶绿素含量与树木生长趋势的对应关系；
关系建立子模块64，用于根据所述树木反射率与所述树木叶绿素含量的对应关系以及所述树木叶绿素含量与所述树木生长趋势的对应关系，得到树木反射率与树木生长趋势的对应关系。
本申请提供的一种输电线路区域树木生长趋势的预测装置，利用本申请提供的一种输电线路区域树木生长趋势的预测方法，先通过对预设时间段内的卫星遥感图像进行相关处理，得到树木反射率与树木生长趋势的对应关系；根据待预测时间点的目标图像的树木反射率和预先获取的树木生长趋势与树木反射率的对应关系，预测出输电线路的树木生长趋势。相比较现有获取输电线路区域树木生长情况的方法，不仅节省人力和时间，而且效率较高，准确度也较高；另外，本方法可以对输电线路区域的树木生长趋势进行预测，相关工作人员可以预警因树木因素造成的输电线路故障，可以采取相应的防范措施进行防范，提高工作效率。
本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
本说明书中各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。尤其，对于实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例中的说明即可。

Claims (5)

1.一种输电线路区域树木生长趋势的预测方法，其特征在于，包括：
获取至少包括输电线路区域的第一区域的卫星遥感图像；
对所述卫星遥感图像进行图像校正，得到校正图像；
提取所述校正图像中的树木反射率，以根据所述树木反射率得到树木分布信息；
将所述校正图像的所述树木分布信息与电网GIS进行融合，确定目标图像，所述目标图像为所述校正图像中有树木分布的所述输电线路区域对应的图像；
预先获取树木生长趋势与树木反射率的对应关系；
根据所述目标图像的所述树木反射率和预先获取的树木生长趋势与树木反射率的对应关系，预测所述输电线路区域的树木生长趋势；
其中，预先获取树木生长趋势与树木反射率的对应关系包括以下步骤：
获取至少包括输电线路区域的第一区域在预设时间段内的卫星遥感图像；
对所述预设时间段内的所述卫星遥感图像进行图像校正，得到所述预设时间段内的校正图像；
提取所述预设时间段内的所述校正图像中的树木反射率，以根据所述预设时间段内的所述树木反射率得到树木分布信息；
将所述预设时间段内的所述校正图像的所述树木分布信息与电网GIS进行融合，确定所述预设时间段内的目标图像，所述预设时间段内的所述目标图像为所述预设时间段内的所述校正图像中有树木分布的所述输电线路区域对应的图像；
将预设时间段内的所述目标图像划分成1m*1m的网格，并得到每个所述网格内的所述树木反射率；
反演每个所述网格内的所述树木反射率，得到预设时间段内的所述目标图像中的树木叶绿素含量以及所述树木反射率与所述树木叶绿素含量的对应关系；
根据所述树木叶绿素含量，计算预设时间段内的所述目标图像中的树木生长趋势，并得到所述树木叶绿素含量与所述树木生长趋势的对应关系；
根据所述树木反射率与所述树木叶绿素含量的对应关系以及所述树木叶绿素含量与所述树木生长趋势的对应关系，得到树木反射率与树木生长趋势的对应关系。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对卫星遥感图像进行图像校正，得到校正图像，包括：
对所述卫星遥感图像分别进行大气校正、辐射校正、几何精校正和正射校正，得到校正图像。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卫星遥感图像的分辨率为1m。
4.一种输电线路区域树木生长趋势的预测装置，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取至少包括输电线路区域的第一区域的卫星遥感图像；
图像校正模块，用于对所述卫星遥感图像进行图像校正，得到校正图像；
数据提取模块，用于提取所述校正图像中的树木反射率，以根据所述树木反射率得到树木分布信息；
图像融合模块，用于将所述校正图像的所述树木分布信息与电网GIS进行融合，确定目标图像，所述目标图像为所述校正图像中有树木分布的输电线路区域对应的图像；
预测模块，用于预先获取树木生长趋势与树木反射率的对应关系；根据所述目标图像的所述树木反射率和预先获取的树木生长趋势与树木反射率的对应关系，预测所述输电线路区域的树木生长趋势；
所述图像获取模块，还用于获取至少包括输电线路区域的第一区域在预设时间段内的卫星遥感图像；
所述图像校正模块，还用于对所述预设时间段内的所述卫星遥感图像进行图像校正，得到所述预设时间段内的校正图像；
所述数据提取模块，还用于提取所述预设时间段内的所述校正图像中的树木反射率，以根据所述预设时间段内的所述树木反射率得到树木分布信息；
所述图像融合模块，还用于将所述预设时间段内的所述校正图像的所述树木分布信息与电网GIS进行融合，确定所述预设时间段内的目标图像，所述预设时间段内的所述目标图像为所述预设时间段内的所述校正图像中有树木分布的所述输电线路区域对应的图像；
数据反演模块，用于将所述预设时间段内的所述目标图像的所述树木反射率进行反演，得到树木生长趋势与树木反射率的对应关系；
所述数据反演模块包括：
图像分割子模块，用于将预设时间段内的所述目标图像划分成1m*1m的网格，并得到每个所述网格内的所述树木反射率；
反演子模块，用于反演每个所述网格内的所述树木反射率，得到预设时间段内的所述目标图像中的树木叶绿素含量以及所述树木反射率与所述树木叶绿素含量的对应关系；
计算子模块，用于根据所述树木叶绿素含量，计算预设时间段内的所述目标图像中的树木生长趋势，并得到所述树木叶绿素含量与所述树木生长趋势的对应关系；
关系建立子模块，用于根据所述树木反射率与所述树木叶绿素含量的对应关系以及所述树木叶绿素含量与所述树木生长趋势的对应关系，得到树木反射率与树木生长趋势的对应关系。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述图像校正模块包括：
大气校正子模块，用于对所述卫星遥感图像进行大气校正；
辐射校正子模块，用于对所述卫星遥感图像进行辐射校正；
几何精校正子模块，用于对所述卫星遥感图像进行几何精校正；
正射校正子模块，用于对所述卫星遥感图像进行正射校正。
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