CN113920438B - 联合ICESat-2和吉林一号影像的输电线附近树木隐患排查方法 - Google Patents

联合ICESat-2和吉林一号影像的输电线附近树木隐患排查方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种联合ICESat‑2和吉林一号影像的输电线附近树木隐患排查方法，方法包括：获取目标区域的ICESat‑2数据、吉林一号数据、辅助数据和输电线三维信息；对吉林一号影像进行预处理，生成第一影像；对ICESat‑2数据进行筛选获取高质量树高数据；联合第一影像、辅助数据和树高数据训练神经网络模型；利用神经网络模型生成目标区域密集覆盖树高分布图；根据密集覆盖树高分布图和输电线三维信息，计算树高与最近输电线的高差，生成危险隐患排查专题图。本发明能够提取ICESat‑2高质量树高数据，并联合高分辨率光学遥感影像建立反演模型，生成大范围密集覆盖的树高分布图，实现对输电线附近树高安全隐患的快速排查。

Description

联合ICESat-2和吉林一号影像的输电线附近树木隐患排查 方法
技术领域
本发明属于定量遥感领域，联合ICESat-2激光雷达数据和吉林一号高分辨率多光谱遥感影像，设计一种树高反演及输电线附近危险隐患排查方法。
背景技术
高大的树木是威胁输电线路安全的重要隐患，因此对输电线附近森林冠层高度进行研究及制图是非常必要的。但是，如何获取区域性、高精度、密集覆盖的森林冠层高度分布依然是一大难题和挑战。
传统获得冠层树高的方法是野外实地测量，该方法能够得到高精度的树高数据，但数据范围有限，并且耗时、耗力、耗财。遥感技术具有大面积同步观测、长时间连续观测、信息丰富等特性，能够很好的应用于森林参数获取中。
光学遥感数据能够提供丰富的水平方向的森林信息，比如植被指数、植被覆盖度等，也较早的在林业研究中进行应用。然而，光学遥感数据的穿透性较差，电磁波在穿透冠层后能量大大减弱，在获取森林垂直结构参数方面有较大不足，而且在植被覆盖度较高的地区，其获取的信息比较容易饱和。激光雷达LiDAR（Light Detection and Ranging）是一种新型的主动遥感技术，具有精度高、分辨率高、受天气影响小、穿透性好等特点，能够穿透冠层获取树木的垂直结构信息。但是激光雷达是一系列不连续的离散点，无法获取区域性、密集覆盖的树高数据。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明提出了一种联合使用激光雷达数据、光学遥感影像和包括地形、气候等多种辅助数据反演输电线附近密集覆盖森林冠层高度的方法，并实现了根据树高反演结果自动排查输电设施附近存在的危险隐患。主要包括以下步骤：
步骤1，获取目标区域范围内的ICESat-2激光雷达数据、吉林一号影像数据、辅助数据和输电线三维信息数据；
步骤2，根据第一预处理方法对吉林一号影像JL-1进行图像预处理，生成第一影像；
步骤3，根据筛选规则对ICESat-2激光雷达数据进行筛选，获得高质量激光树高数据；
步骤4，使用第一影像、高质量激光树高数据和辅助数据，训练根据光学影像和辅助数据反演森林树高的神经网络模型；
步骤5，利用神经网络模型生成目标区域密集覆盖树高分布图；
步骤6，根据密集覆盖树高分布图和输电线三维信息，计算树高与最近输电线的高度差，生成危险隐患排查专题图。
进一步的，步骤1的具体实现方式是；
获取目标区域覆盖的经纬度范围；
获取覆盖目标区域的JL-1影像及影像成像时间；
获取目标区域经纬度范围内的、获取时间与获取的JL-1影像成像时间不超过指定阈值的ICESat-2激光雷达数据；
获取目标区域经纬度范围内的辅助数据，包括DEM、坡度、坡向、湿度、降水量、积温；
获取目标区域经纬度范围内的输电线的三维信息，包括输电线的经度、纬度和高度。
进一步的，步骤2的具体实施方式是；
对吉林一号影像进行辐射定标和几何校正；
若有多幅影像，则对多幅吉林一号影像进行相对辐射校正；
以ICESat-2数据尺度为标准，对吉林一号影像进行尺度标准化并进行影像拼接，得到第一影像。
进一步的，辐射定标的具体方法为：利用定标公式对吉林一号影像进行辐射定标，生成辐亮度图像，如下所示；
Figure 557034DEST_PATH_IMAGE001
其中，L为辐亮度，gain和bias为吉林一号传感器的增益和偏移量，可从吉林一号影像文件获取，DN为影像像素值；
几何校正的具体方法为：收集待校正的吉林一号影像和能够覆盖整个待校正影像区域的数字高程模型影像，其中吉林一号影像中包含描述成像几何的有理多项式系数参数，数字高程模型影像的坐标系为WGS84坐标系，而后根据有理函数成像模型，如下公式所示，计算正射影像像素点与待校正吉林一号影像的像素间对应关系，最终通过像素重采样生成几何校正后的吉林一号正射影像；
Figure 411857DEST_PATH_IMAGE002
其中，
Figure 378545DEST_PATH_IMAGE004
Figure 445858DEST_PATH_IMAGE006
Figure 948646DEST_PATH_IMAGE008
（X，Y）为正则化像点坐标，（P，L，H）为正则化地面点坐标，
Figure 505529DEST_PATH_IMAGE009
为有理数的系数RPC，i取1~20。
进一步的，对多幅吉林一号影像进行相对辐射校正，其实施方式是：统计每幅影像每个波段的灰度直方图，以其中一幅影像作为参考底图，对于其他影像的每个波段以参考影像对应波段进行直方图匹配，实现影像间的相对辐射校正，以消除同一传感器因自身原因造成的辐亮度差异；
进一步的，对吉林一号影像进行尺度标准化并进行影像拼接，得到第一影像，其实施方式是：对吉林一号影像每个像素的5×5领域的像素计算平均值作为新像素的DN值，实现两种数据间的尺度统一，最后进行影像拼接，得到第一影像，并计算归一化植被指数NDVI值。
进一步的，根据筛选规则对ICESat-2激光雷达数据进行筛选，具体实施方式是：首先设置基于质量控制参数的精细化筛选条件如下：
光子数量大于140；
冠层光子百分比大于5%；
夜间标识为夜间；
城市标识不为城市；
地表覆盖类型为树木；
地理位置精度小于6.5 m；
冠层高度误差小于7 m；
之后将经过第一次筛选的激光树高数据，加载到第一影像上，检查影像中阴影、裸土地区并对异常点进行剔除，得到高质量激光树高数据。
进一步的，步骤4的具体实施方式是：在第一影像上计算比值植被指数RVI、增强型植被指数EVI、土壤调节植被指数SAVI，提取波段反射率参数，以及辅助数据，包括 高程、坡度、坡向、湿度、积温、降水量，计算植被指数、波段反射率参数、辅助数据与树高的相关性，根据相关性大小选择反演参数；将树高样本随机的分成80%和20%两部分，80%部分作为训练数据，20%部分作为验证数据，利用所选择的参数与树高作为神经网络模型的输入和输出参数，对神经网络模型进行训练、参数优化和验证。
进一步的，步骤5的具体实现方式是；
将目标区域内没有激光点覆盖区域的植被指数、波段反射率参数和辅助数据输入到神经网络模型中，输出目标区域内没有激光点覆盖区域的树高，生成目标区域密集覆盖树高分布图。
进一步的，步骤6的具体实施方式是；
将输电线三维信息导入目标区域密集覆盖树高分布图中，建立输电线缓冲区，计算输电线缓冲区内树高与最近输电线的高度差，其中高度差=树高 – 输电线高度，正值用红色表示，负值且绝对值小于3m用黄色表示，负值且绝对值大于3m用蓝色表示，并绘制危险隐患排查专题图，对于分布图中的红色、黄色区域进行重点排查，实现危险隐患排查。
与现有技术相比，本发明的优点和有益效果如下：
1、提出一种ICESat-2激光点数据的筛选规则，对存在质量问题的激光点数据进行剔除，提高了提取的ICESat-2激光雷达树高数据的精度；
2、提出一种高分辨率光学遥感影像处理方法，实现光学影像与激光雷达数据间的尺度统一，减小因尺度差异引起的误差；
3、综合利用光学遥感数据密集覆盖的优势和激光雷达高精度垂直信息的优势，提高了区域密集覆盖森林冠层高度估测的精确；
4、通过结合反演模型生成的目标区域的密集覆盖森林冠层高度与输电线三维信息，实现比传统的野外实地调查和无人机监测更加快速和高效的输电线附近树木安全隐患排查。
附图说明
图1为联合ICESat-2和JL-1影像的输电线附近树木隐患排查方法的整体流程图。
图2为树高反演神经网络模型的网络结构图。
具体实施方式
如图1所示，本发明提供一种联合ICESat-2和JL-1影像输电线附近树木隐患排查方法，包括如下步骤：
步骤（1），获取目标区域范围内的ICESat-2激光雷达数据、吉林一号影像数据、辅助数据和输电线三维信息数据；
步骤（2），根据第一预处理方法对吉林一号影像JL-1进行图像预处理，生成第一影像；
步骤（3），根据筛选规则对ICESat-2激光雷达数据进行筛选，获得高质量激光树高数据；
步骤（4），使用第一影像、高质量激光树高数据和辅助数据，训练根据光学影像和辅助数据反演森林树高的神经网络模型；
步骤（5），利用神经网络模型生成目标区域密集覆盖树高分布图；
步骤（6），根据密集覆盖树高分布图和输电线三维信息，计算树高与最近输电线的高差，生成危险隐患排查专题图。
下面结合实例对本发明进行详细说明，具体实施步骤如下：
（1）确定目标区域的经纬度范围，根据目标区域的经纬度范围选择吉林一号影像且影像需要完全覆盖目标区域，并获取吉林一号影像成像时间；根据目标区域的经纬度范围及数据获取时间与吉林一号影像成像时间不超过3个月来筛选ICESat-2激光雷达数据；获取目标区域经纬度范围内的辅助数据，包括 DEM、坡度、坡向、湿度、积温等；在目标区域采集输电线的三维信息，包括输电线的经度、纬度和高度；
美国国家宇航局于2018年9月发射的ICESat-2卫星上搭载的是小光斑激光雷达设备先进地形激光测高系统 ATLAS（Advanced Topographic Laser Altimeter System），分辨率达到 17 m，可以与高分辨率的光学遥感数据吉林一号相结合，实现输电线附近森林高度反演和隐患排查。
（2）首先对吉林一号影像数据进行预处理，包括辐射定标、几何校正、相对辐射校正、尺度标准化计算和影像拼接。
其中辐射定标具体方法为：利用定标公式（如下所示）对吉林一号影像进行辐射定标，生成辐亮度图像。
Figure 710246DEST_PATH_IMAGE010
其中，L为辐亮度，gain和bias为吉林一号传感器的增益和偏移量，可从吉林一号影像文件获取，DN为影像像素值。
几何校正的具体方法为：收集待校正的吉林一号影像和能够覆盖整个待校正影像区域的数字高程模型影像，其中吉林一号影像需要包含描述成像几何的有理多项式系数（RPC）参数，数字高程模型影像的坐标系为WGS84坐标系。而后根据有理函数成像模型（如下所示），计算正射影像像素点与待校正吉林一号影像的像素间对应关系。最终通过像素重采样生成几何校正后的吉林一号正射影像。
Figure 299359DEST_PATH_IMAGE011
其中，
Figure 702658DEST_PATH_IMAGE013
Figure DEST_PATH_IMAGE015
Figure 322121DEST_PATH_IMAGE017
Figure 997822DEST_PATH_IMAGE019
（X，Y）为正则化像点坐标，（P，L，H）为正则化地面点坐标，
Figure 672517DEST_PATH_IMAGE009
为有理数的系数RPC，i取1~20。
若目标区域有多幅影像，则需要统计每幅影像每个波段的灰度直方图，以其中一幅影像作为参考底图，对于其他影像的每个波段以参考影像对应波段进行直方图匹配，实现影像间的相对辐射校正（若研究区只有一幅影像，则不需要这一步处理）。
接下来，对吉林一号影像和ICESat-2激光雷达数据进行尺度统一计算，具体是：首先对吉林一号数据进行升尺度计算，将对吉林一号影每个像素的5×5领域的像素计算平均值作为新像素的DN值，生成分辨率为15m的中间影像，与ICESat-2激光雷达数据17m的空间分辨率保持近似一致；
最后，使用自动影像拼接方法，将所有中间影像拼接，生成第一影像，并计算每幅影像的归一化植被指数NDVI值，作为检查属性参数；
（3）根据质量控制筛选规则对ICESat-2激光雷达数据进行筛选，其中质量控制标准有：夜间观测、光子数及光子类型、地表覆盖类型、数据质量，对应的参数及筛选标准如下：
光子数量应大于140；
冠层光子百分比应大于5%；
夜间标识应为夜间；
城市标识应不为城市；
地表覆盖类型应为树木；
地理位置精度应小于6.5 m；
冠层高度误差应小于7 m。
之后将经过第一次筛选的激光树高数据，加载到第一影像上，检查影像中阴影、裸土地区是否有激光点，对其属性参数进行检查并剔除异常点，例如，在阴影地区的某一激光点位置对应的NDVI值很低，但树高很高，需要将其剔除，经过筛选、检查、剔除后得到高质量激光树高数据。
（4）从第一影像中计算比值植被指数RVI、增强型植被指数EVI、土壤调节植被指数SAVI等植被指数，提取各波段的反射率参数，以及辅助数据（包括 高程、坡度、坡向、湿度、积温、降水量等），计算植被指数、波段反射率参数、辅助数据与树高的相关系数，根据相关系数的大小进行排序，选择相关性最高的前n项作为神经网络反演模型的输入参数；
（5）将树高激光点数据随机分成2部分，80%作为训练数据，20%作为验证数据，再利用步骤（4）中选择的参数与树高作为神经网络模型的输入和输出参数（神经网络模型结构见图2，包括输入层，隐藏层和输出层），对网络模型进行训练、优化、评价和验证；
（6）利用步骤（5）建立的神经网络模型，将目标区域内没有激光点覆盖的区域的选中的反演参数输入到神经网络模型中，输出目标区域内没有激光点覆盖区域的树高，生成目标区域密集覆盖树高分布图；
（7）将输电线三维信息导入步骤（6）生成的目标区域密集覆盖树高分布图中，在输电线附近建立10m缓冲区，计算输电线缓冲区内树高与最近电力设施的高度差，其中高度差=树高 – 输电线高度，正值用红色表示，负值且绝对值小于3m用黄色表示，负值且绝对值大于3m用蓝色表示，并绘制危险隐患排查专题图，对于图中的红色、黄色区域进行重点排查，以实现危险隐患排查。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。

Claims (9)

1.一种联合ICESat-2和吉林一号影像的输电线附近树木隐患排查方法，包括以下步骤：
步骤1，获取目标区域范围内的ICESat-2激光雷达数据、吉林一号影像数据、辅助数据和输电线三维信息数据；
步骤2，根据第一预处理方法对吉林一号影像JL-1进行图像预处理，生成第一影像；
步骤3，根据筛选规则对ICESat-2激光雷达数据进行筛选，获得高质量激光树高数据；
根据筛选规则对ICESat-2激光雷达数据进行筛选，具体实施方式是：首先设置基于质量控制参数的精细化筛选条件如下：
光子数量大于140；
冠层光子百分比大于5％；
夜间标识为夜间；
城市标识不为城市；
地表覆盖类型为树木；
地理位置精度小于6.5m；
冠层高度误差小于7m；
之后将经过第一次筛选的激光树高数据，加载到第一影像上，检查影像中阴影、裸土地区并对异常点进行剔除，得到高质量激光树高数据；
步骤4，使用第一影像、高质量激光树高数据和辅助数据，训练根据光学影像和辅助数据反演森林树高的神经网络模型；
步骤5，利用神经网络模型生成目标区域密集覆盖树高分布图；
步骤6，根据密集覆盖树高分布图和输电线三维信息，计算树高与最近输电线的高度差，生成危险隐患排查专题图。
2.如权利要求1所述一种联合ICESat-2和吉林一号影像的输电线附近树木隐患排查方法，其特征在于：步骤1的具体实现方式是；
获取目标区域覆盖的经纬度范围；
获取覆盖目标区域的JL-1影像及影像成像时间；
获取目标区域经纬度范围内的、获取时间与获取的JL-1影像成像时间不超过指定阈值的ICESat-2激光雷达数据；
获取目标区域经纬度范围内的辅助数据，包括DEM、坡度、坡向、湿度、降水量、积温；
获取目标区域经纬度范围内的输电线的三维信息，包括输电线的经度、纬度和高度。
3.如权利要求1所述一种联合ICESat-2和吉林一号影像的输电线附近树木隐患排查方法，其特征在于：步骤2的具体实施方式是；
对吉林一号影像进行辐射定标和几何校正；
若有多幅影像，则对多幅吉林一号影像进行相对辐射校正；
以ICESat-2数据尺度为标准，对吉林一号影像进行尺度标准化并进行影像拼接，得到第一影像。
4.如权利要求3所述一种联合ICESat-2和吉林一号影像的输电线附近树木隐患排查方法，其特征在于：辐射定标的具体方法为：利用定标公式对吉林一号影像进行辐射定标，生成辐亮度图像，如下所示；
L＝gain×DN+bias
其中，L为辐亮度，gain和bias为吉林一号传感器的增益和偏移量，可从吉林一号影像文件获取，DN为影像像素值；
几何校正的具体方法为：收集待校正的吉林一号影像和能够覆盖整个待校正影像区域的数字高程模型影像，其中吉林一号影像中包含描述成像几何的有理多项式系数参数，数字高程模型影像的坐标系为WGS84坐标系，而后根据有理函数成像模型，如下公式所示，计算正射影像像素点与待校正吉林一号影像的像素间对应关系，最终通过像素重采样生成几何校正后的吉林一号正射影像；
Figure FDA0003484523500000021
其中，
Num1(P,L,H)＝a1+a2L+a3P+a4H+a5LP+a6LH+a7PH+a8L2+a9P2+a10H2+a11PLH+a12L3+a13LP2+a14LH2+a15L2P+a16P3+a17PH2+a18L2H+a19P2H+a20H3，
Den1(P,L,H)＝b1+b2L+b3P+b4H+b5LP+b6LH+b7PH+b8L2+b9P2+b10H2+b11PLH+b12L3+b13LP2+b14LH2+b15L2P+b16P3+b17PH2+b18L2H+b19P2H+b20H3，
Num2(P,L,H)＝c1+c2L+c3P+c4H+c5LP+c6LH+c7PH+c8L2+c9P2+c10H2+
c11PLH+c12L3+c13LP2+c14LH2+c15L2P+c16P3+c17PH2+c18L2H+c19P2H+c20H3，
Den2(P,L,H)＝d1+d2L+d3P+d4H+d5LP+d6LH+d7PH+d8L2+d9P2+d10H2+d11PLH+d12L3+d13LP2+d14LH2+d15L2P+d16P3+d17PH2+d18L2H+d19P2H+d20H3，
(X，Y)为正则化像点坐标，(P，L，H)为正则化地面点坐标，ai，bi，ci，di为有理多项式的系数，i取1～20。
5.如权利要求3所述一种联合ICESat-2和吉林一号影像的输电线附近树木隐患排查方法，其特征在于：对多幅吉林一号影像进行相对辐射校正，其实施方式是：统计每幅影像每个波段的灰度直方图，以其中一幅影像作为参考底图，对于其他影像的每个波段以参考影像对应波段进行直方图匹配，实现影像间的相对辐射校正，以消除同一传感器因自身原因造成的辐亮度差异。
6.如权利要求3所述一种联合ICESat-2和吉林一号影像的输电线附近树木隐患排查方法，其特征在于：对吉林一号影像进行尺度标准化并进行影像拼接，得到第一影像，其实施方式是：对吉林一号影像每个像素的5×5领域的像素计算平均值作为新像素的DN值，实现两种数据间的尺度统一，最后进行影像拼接，得到第一影像，并计算归一化植被指数NDVI值，其中DN值为影像像素值。
7.如权利要求1所述一种联合ICESat-2和吉林一号影像的输电线附近树木隐患排查方法，其特征在于：步骤4的具体实施方式是：在第一影像上计算比值植被指数RVI、增强型植被指数EVI、土壤调节植被指数SAVI，提取波段反射率参数，以及辅助数据，包括高程、坡度、坡向、湿度、积温、降水量，计算植被指数、波段反射率参数、辅助数据与树高的相关性，根据相关性大小选择反演参数；将树高样本随机的分成80％和20％两部分，80％部分作为训练数据，20％部分作为验证数据，利用所选择的参数与树高作为神经网络模型的输入和输出参数，对神经网络模型进行训练、参数优化和验证。
8.如权利要求7所述一种联合ICESat-2和吉林一号影像的输电线附近树木隐患排查方法，其特征在于：步骤5的具体实现方式是；
将目标区域内没有激光点覆盖区域的植被指数、波段反射率参数和辅助数据输入到神经网络模型中，输出目标区域内没有激光点覆盖区域的树高，生成目标区域密集覆盖树高分布图。
9.如权利要求1所述一种联合ICESat-2和吉林一号影像的输电线附近树木隐患排查方法，其特征在于：步骤6的具体实施方式是；
将输电线三维信息导入目标区域密集覆盖树高分布图中，建立输电线缓冲区，计算输电线缓冲区内树高与最近输电线的高度差，其中高度差＝树高–输电线高度，正值用红色表示，负值且绝对值小于3m用黄色表示，负值且绝对值大于3m用蓝色表示，并绘制危险隐患排查专题图，对于分布图中的红色、黄色区域进行重点排查，实现危险隐患排查。
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