CN115100609A - 特高压施工扰动范围提取方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种特高压施工扰动范围提取方法和系统，通过获取施工前卫星遥感影像和施工后卫星遥感影像，并基于光谱特征差异提取施工前后目标区域影像中的裸土区域，然后从施工后目标区域影像的裸土区域中剔除所述施工前目标区域影像的裸土区域，得到初步施工扰动范围，且提取所述施工前目标区域影像和所述施工后目标区域影像中裸土区域重叠的施工扰动范围，作为补充性施工扰动范围，利用初步施工扰动范围和补充性施工扰动范围确定最终的施工扰动范围，具备提取精度高、提取过程的数据处理难度低等优点。
Description
技术领域
本发明涉及特高压工程施工扰动范围监测，特别是涉及特高压施工扰动范围提取方法和系统。
背景技术
近年来，我国经济高速发展，电力需求出现缺口，急需加快电网建设，保障能源安全和电力供应稳定。输变电工程是线型线路。特高压工程一般线路长，分布广，沿线地形地貌复杂，大部分区域人工难以到达。然而在施工过程中，不可避免地会产生施工扰动，破坏地表。及时获取施工扰动范围，监测水土流失，落实责任范围，具有重要意义。
目前的特高压输变电工程施工扰动监测主要依靠人工现场核查以及基于卫星影像进行人工勾绘等方式进行，人工投入较多，工作效率低下，亟需引入新的技术方法进行施工扰动监测。
基于遥感技术的输变电工程建设期施工扰动提取相关研究主要集中在裸土提取方面，包括光谱分析法和指数法等，如基于NDSI和NDISI指数的裸土信息提取模型，这些方法的运用存在所需影像波段多、阈值确定较难、精度有待提升等问题。直接针对施工扰动提取方面的研究较少，且缺乏结合施工前的裸土区域进行施工扰动提取的方案。
本背景技术所公开的上述信息仅仅用于增加对本申请背景技术的理解，因此，其可能包括不构成本领域普通技术人员已知的现有技术。
发明内容
本发明的一个目的是要克服现有技术中的至少一个技术缺陷，提供一种特高压施工扰动范围提取方法和系统。
本发明的一个进一步的目的是要结合施工前卫星遥感影像和施工后卫星遥感影像提取施工扰动范围，提高精度，降低提取过程的数据处理难度。
特别地，根据本发明的一方面，提供了一种基于光谱特征差异决策的特高压施工扰动范围提取方法，包括：
步骤A，获取特高压工程施工前卫星遥感影像和施工后卫星遥感影像，并分别对两景卫星遥感影像进行预处理，裁剪出待提取的施工前目标区域影像和施工后目标区域影像；
步骤B，基于光谱特征差异，分别对所述施工前目标区域影像和所述施工后目标区域影像进行处理，提取出所述施工前目标区域影像的裸土区域和所述施工后目标区域影像的裸土区域；
步骤C，从所述施工后目标区域影像的裸土区域中剔除所述施工前目标区域影像的裸土区域，得到初步施工扰动范围；
步骤D，提取所述施工前目标区域影像和所述施工后目标区域影像中裸土区域重叠的施工扰动范围，作为补充性施工扰动范围；
步骤E，基于所述初步施工扰动范围和所述补充性施工扰动范围，确定最终的施工扰动范围。
可选地，分别对两景卫星遥感影像进行预处理，裁剪出待提取的施工前目标区域影像和施工后目标区域影像的步骤包括：
分别对两景卫星遥感影像进行校正，得到经过校正的卫星遥感影像；
以特高压工程外设定距离的缓冲区为裁剪范围，分别对经过校正的卫星遥感影像进行裁剪，从而裁剪出待提取的所述施工前目标区域影像和所述施工后目标区域影像。
可选地，在分别对两景卫星遥感影像进行校正的步骤中，校正方式包括以下方式之一或其组合：辐射校正、大气校正和几何校正。
可选地，基于光谱特征差异，分别对所述施工前目标区域影像和所述施工后目标区域影像进行处理，提取出所述施工前目标区域影像的裸土区域和所述施工后目标区域影像的裸土区域的步骤包括：
分别获取所述施工前目标区域影像和所述施工后目标区域影像中的各个波段光谱影像的反射率；
确定非裸土地物类型在各个波段光谱影像的反射率变化范围，作为剔除非裸土地物类型的依据；
分别剔除所述施工前目标区域影像和所述施工后目标区域影像中的非裸土地物类型，得到所述施工前目标区域影像的裸土区域和所述施工后目标区域影像的裸土区域。
可选地，所述各个波段光谱影像包括短波红外波段光谱影像和近红外波段光谱影像；且
确定非裸土地物类型在各个波段光谱影像的反射率变化范围，作为剔除非裸土地物类型的依据步骤包括：
确定非裸土地物类型在所述短波红外波段光谱影像的反射率变化范围，作为第一次剔除非裸土地物类型的依据；确定非裸土地物类型在所述近红外波段光谱影像的反射率变化范围，作为第二次剔除非裸土地物类型的依据；或者
确定非裸土地物类型在所述近红外波段光谱影像的反射率变化范围，作为第一次剔除非裸土地物类型的依据；确定非裸土地物类型在所述短波红外波段光谱影像的反射率变化范围，作为第二次剔除非裸土地物类型的依据。
可选地，在步骤B中，分别采用裸土栅格数据表征所述施工前目标区域影像的裸土区域和所述施工后目标区域影像的裸土区域；且
从所述施工后目标区域影像的裸土区域中剔除所述施工前目标区域影像的裸土区域，得到初步施工扰动范围的步骤包括：
基于步骤B所获得的裸土栅格数据，分别将所述施工前卫星遥感影像的裸土类型栅格图和所述施工后卫星遥感影像的裸土类型栅格图转换为矢量格式，得到施工前裸土矢量图和施工后裸土矢量图；
从所述施工后裸土矢量图的裸土区域中剔除所述施工前裸土矢量图的裸土区域，得到所述初步施工扰动范围。
可选地，提取所述施工前目标区域影像和所述施工后目标区域影像中裸土区域重叠的施工扰动范围，作为补充性施工扰动范围的步骤包括：
从所述施工后裸土矢量图中提取施工前后土壤含水量变化明显的裸土区域，作为补充性施工扰动范围。
可选地，从所述施工后裸土矢量图中提取施工前后土壤含水量变化明显的裸土区域的步骤包括：
利用所述施工后裸土矢量图裁剪所述施工后目标区域影像，得到裁剪后裸土区域影像；
获取所述裁剪后裸土区域影像的土壤含水量表征参数影像，并基于预设的提取规则从所述土壤含水量表征参数影像中提取所述施工前后土壤含水量变化明显的裸土区域。
可选地，获取所述裁剪后裸土区域影像的土壤含水量表征参数影像的步骤包括：
从所述裁剪后裸土区域影像中获取与土壤含水量具有相关关系的红光波段的反射率，作为所述土壤含水量表征参数影像。
根据本发明的另一方面，还提供了一种基于光谱特征差异决策的特高压施工扰动范围提取系统，包括：
处理器以及存储器，所述存储器内存储有机器可执行程序，所述机器可执行程序被所述处理器执行时，用于实现根据以上任一项所述的方法。
本发明的基于光谱特征差异决策的特高压施工扰动范围提取方法和系统，通过获取施工前卫星遥感影像和施工后卫星遥感影像，并基于光谱特征差异提取施工前后目标区域影像中的裸土区域，然后从施工后目标区域影像的裸土区域中剔除施工前目标区域影像的裸土区域，得到初步施工扰动范围，且提取施工前目标区域影像和施工后目标区域影像中裸土区域重叠的施工扰动范围，作为补充性施工扰动范围，利用初步施工扰动范围和补充性施工扰动范围确定最终的施工扰动范围，具备提取精度高、提取过程的数据处理难度低等优点。
根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。
附图说明
后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本发明的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部分。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：
图1是根据本发明一个实施例的基于光谱特征差异决策的特高压施工扰动范围提取方法的示意性流程图；
图2是根据本发明一个实施例的基于光谱特征差异决策的特高压施工扰动范围提取系统的示意性框图。
具体实施方式
现将详细参考本发明的实施例，其一个或多个示例在附图中示出。提供的各个实施例旨在解释本发明，而非限制本发明。事实上，在不脱离本发明的范围或精神的情况下对本发明进行各种修改和变化对于本领域的技术人员来说是显而易见的。例如，图示或描述为一个实施例的一部分的特征可以与另一个实施例一起使用以产生再另外的实施例。因此，本发明旨在涵盖所附权利要求书及其等同物范围内的此类修改和变化。
下面参照图1至图2来描述本发明实施例的基于光谱特征差异决策的特高压施工扰动范围提取方法和系统10。
在本实施例的描述中，当某个特征“包括或者包含”某个或某些其涵盖的特征时，除非另外特别地描述，这指示不排除其它特征和可以进一步包括其它特征。在本实施例的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“一个示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
图1是根据本发明一个实施例的基于光谱特征差异决策的特高压施工扰动范围提取方法的示意性流程图。该提取方法一般性地可包括如下步骤：
步骤A，获取特高压工程施工前卫星遥感影像和施工后卫星遥感影像，并分别对两景卫星遥感影像进行预处理，裁剪出待提取的施工前目标区域影像和施工后目标区域影像。本步骤中，可以通过特高压输变电工程的位置信息获取施工前卫星遥感影像和施工后卫星遥感影像。其中，施工后卫星遥感影像可以指施工中或验收前的卫星遥感影像。在裁剪出待提取的施工前目标区域影像和施工后目标区域影像的过程中，可以裁剪出特高压输变电工程线路周围设定距离以内的区域，作为待提取的区域。
步骤B，基于光谱特征差异，分别对施工前目标区域影像和施工后目标区域影像进行处理，提取出施工前目标区域影像的裸土区域和施工后目标区域影像的裸土区域。其中，裸土是指没有植物覆盖，也没有建筑物等人工地物覆盖，光秃秃的土地。
步骤C，从施工后目标区域影像的裸土区域中剔除施工前目标区域影像的裸土区域，得到初步施工扰动范围。
步骤D，提取施工前目标区域影像和施工后目标区域影像中裸土区域重叠的施工扰动范围，作为补充性施工扰动范围。
步骤E，基于初步施工扰动范围和补充性施工扰动范围，确定最终的施工扰动范围。例如，可以将初步施工扰动范围和补充性施工扰动范围的加和，作为最终的施工扰动范围。
使用上述方法提取施工扰动范围，通过获取施工前卫星遥感影像和施工后卫星遥感影像，并基于光谱特征差异提取施工前后目标区域影像中的裸土区域，然后从施工后目标区域影像的裸土区域中剔除施工前目标区域影像的裸土区域，得到初步施工扰动范围，且提取施工前目标区域影像和施工后目标区域影像中裸土区域重叠的施工扰动范围，作为补充性施工扰动范围，利用初步施工扰动范围和补充性施工扰动范围确定最终的施工扰动范围，具备提取精度高、提取过程的数据处理难度低等优点。
需要进一步说明的是，上述方法不但适用于特高压输变电工程建设期，也适用于其他电压等级的输变电工程建设期，或者可以用于提取其他类型建设项目的施工扰动范围。
在一些可选的实施例中，分别对两景卫星遥感影像进行预处理，裁剪出待提取的施工前目标区域影像和施工后目标区域影像的步骤包括：
分别对两景卫星遥感影像进行校正，得到经过校正的卫星遥感影像；
以特高压工程外设定距离的缓冲区为裁剪范围，分别对经过校正的卫星遥感影像进行裁剪，从而裁剪出待提取的施工前目标区域影像和施工后目标区域影像。
其中，在分别对两景卫星遥感影像进行校正的步骤中，校正方式包括以下方式之一或其组合：辐射校正、大气校正和几何校正。当然，在另一些示例中，还可以采用除以上校正方式之外的任意其他校正方式。在一个示例中，可以依次通过辐射校正、大气校正和几何校正分别对两景卫星遥感影像进行校正，得到经过校正的卫星遥感影像。
在以特高压工程外设定距离的缓冲区为裁剪范围分别对经过校正的卫星遥感影像进行裁剪的步骤中，设定距离可以为0.5~1.5km，例如可以为0.5km、1km或者1.5km，在一个示例中，可以利用特高压输变电工程线路周围1km以内的缓冲区所形成的矢量多边形，对经过校正的卫星遥感影像进行裁剪，得到经预处理后的遥感影像，即，施工前目标区域影像和施工后目标区域影像。
在一些可选的实施例中，基于光谱特征差异，分别对施工前目标区域影像和施工后目标区域影像进行处理，提取出施工前目标区域影像的裸土区域和施工后目标区域影像的裸土区域的步骤包括：
分别获取施工前目标区域影像和施工后目标区域影像中的各个波段光谱影像的反射率；
确定非裸土地物类型在各个波段光谱影像的反射率变化范围，作为剔除非裸土地物类型的依据；
分别剔除施工前目标区域影像和施工后目标区域影像中的非裸土地物类型，得到施工前目标区域影像的裸土区域和施工后目标区域影像的裸土区域。
在一个进一步的实施例中，各个波段光谱影像包括短波红外波段光谱影像和近红外波段光谱影像。
且确定非裸土地物类型在各个波段光谱影像的反射率变化范围，作为剔除非裸土地物类型的依据步骤包括：
确定非裸土地物类型在短波红外波段光谱影像的反射率变化范围，作为第一次剔除非裸土地物类型的依据；确定非裸土地物类型在近红外波段光谱影像的反射率变化范围，作为第二次剔除非裸土地物类型的依据；或者
确定非裸土地物类型在近红外波段光谱影像的反射率变化范围，作为第一次剔除非裸土地物类型的依据；确定非裸土地物类型在短波红外波段光谱影像的反射率变化范围，作为第二次剔除非裸土地物类型的依据。
也就是说，在剔除施工前目标区域影像中的非裸土地物类型时，通过两次剔除，得到施工前目标区域影像中的裸土区域。例如，可以先以非裸土地物类型在短波红外波段光谱影像的反射率变化范围为第一次剔除非裸土地物类型的依据，在施工前目标区域影像中剔除短波红外波段光谱影像中的非裸土地物类型，从而完成非裸土地物类型的第一次剔除，然后以非裸土地物类型在近红外波段光谱影像的反射率变化范围为第二次剔除非裸土地物类型的依据，在施工前目标区域影像中进一步地剔除近红外波段光谱影像中的非裸土地物类型，从而完成非裸土地物类型的第二次剔除。两次剔除的先后顺序可以颠倒。
同样，在剔除施工后目标区域影像中的非裸土地物类型时，通过两次剔除，得到施工后目标区域影像中的裸土区域。例如，可以先以非裸土地物类型在短波红外波段光谱影像的反射率变化范围为第一次剔除非裸土地物类型的依据，在施工后目标区域影像中剔除短波红外波段光谱影像中的非裸土地物类型，从而完成非裸土地物类型的第一次剔除，然后以非裸土地物类型在近红外波段光谱影像的反射率变化范围为第二次剔除非裸土地物类型的依据，在施工后目标区域影像中进一步地剔除近红外波段光谱影像中的非裸土地物类型，从而完成非裸土地物类型的第二次剔除。
发明人认识到，当影像栅格地物类型的短波红外波段反射率高于第一定值t1时，或者当影像栅格地物类型的短波红外波段反射率低于第二定值t2时，为建设用地、植被、水体或者山上枯草等非裸土地物类型；当影像栅格地物类型的近红外波段反射率高于第三定值t3时，或者当影像栅格地物类型的短波红外波段反射率低于第四定值t4时，为建设用地、植被、水体或者山上枯草等非裸土地物类型。其中，第一定值t1大于第二定值t2；第三定值t3大于第四定值t4。在一个示例中，可互相弥补性地获取整幅影像中各种非裸土地物类型的空间分布范围。
在一个示例中，可以采用ℇSWIR（1.66±0.12μm）表示1.66±0.12μm范围的短波红外波段影像的反射率，并采用ℇNIR（0.83±0.04μm）表示0.83±0.04μm范围的近红外波段影像的反射率。
在确定非裸土地物类型在短波红外波段光谱影像的反射率变化范围的过程中，可以利用基于样本范围的直方图拐点法，获取第一定值t1和第二定值t2。本次基于样本范围的直方图拐点法的目标为，获取整幅影像中的裸土，并初步剔除建设用地、植被、水体以及山上枯草等非裸土地物类型。即，通过本步骤，利用短波红外波段影像，实现建设用地、植被、水体以及山上枯草的第一次剔除。
在确定非裸土地物类型在近红外波段光谱影像的反射率变化范围的过程中，可以利用基于样本范围的直方图拐点法，获取第三定值t3和第四定值t4。本次基于样本范围的直方图拐点法的目标为，获取整幅影像中的裸土，并第二次剔除建设用地、植被、水体以及山上枯草等非裸土地物类型。即，通过本步骤，利用近红外波段影像，实现建设用地、植被、水体以及山上枯草的第二次剔除。
下面将详细介绍基于样本范围的直方图拐点法。以获取第一定值t1和第二定值t2的过程为例。具体过程为：首先从RGB影像上人工获取裸土典型栅格样本在短波红外波段的反射率范围，作为初始t1、t2，然后通过短波红外波段影像直方图，获取初始t1、t2附近直方图拐点，查看裸土提取遗漏情况，若遗漏较多，将t1向左调整，寻找另一个拐点，或者将t2向右调整，寻找另一个拐点，直至目标地物被成功提取。若t1第一个拐点获取目标地物较少，第二个拐点获取目标地物较多，则可取两个拐点的平均值作为最终t1。与近红外波段相对应的第三定值t3和第四定值t4亦通过同样的方法进行提取。
在上述步骤B中，可以分别采用裸土栅格数据表征施工前目标区域影像的裸土区域和施工后目标区域影像的裸土区域。
在一些可选的实施例中，从施工后目标区域影像的裸土区域中剔除施工前目标区域影像的裸土区域，得到初步施工扰动范围的步骤包括：
基于步骤B所获得的裸土栅格数据，分别将施工前卫星遥感影像的裸土类型栅格图和施工后卫星遥感影像的裸土类型栅格图转换为矢量格式，得到施工前裸土矢量图和施工后裸土矢量图；
从施工后裸土矢量图的裸土区域中剔除施工前裸土矢量图的裸土区域，得到初步施工扰动范围。
本步骤中，可以将施工前卫星遥感影像通过步骤B获得的裸土栅格数据转换为施工前裸土矢量图，并将施工后卫星遥感影像通过步骤B获得的裸土栅格数据转换为施工后裸土矢量图，再从施工后裸土矢量图中去掉施工前裸土矢量图的裸土，即，从施工后提取的裸土中剔除施工前影像中的裸土，得到初步施工扰动范围。例如，可以采用GIS工具将施工前后卫星遥感影像通过步骤B获得的裸土栅格数据转换为矢量多边形。
由于部分区域存在施工前为裸土、施工后亦为裸土的情况，因此，步骤C获取的初步施工扰动范围存在施工前后均为裸土的漏提现象，可进一步地采用步骤D获取的补充性施工扰动范围进行补充。
在一些可选的实施例中，提取施工前目标区域影像和施工后目标区域影像中裸土区域重叠的施工扰动范围，作为补充性施工扰动范围的步骤包括：从施工后裸土矢量图中提取施工前后土壤含水量变化明显的裸土区域，作为补充性施工扰动范围。
由于施工造成的裸土含水量与周围未施工的裸土含水量存在明显差异，因此，本步骤所获得的施工前后土壤含水量变化明显的裸土区域，即为施工前后均为裸土区域的施工扰动。将补充性施工扰动范围添加至初步施工扰动范围中，可以确定出最终的施工扰动范围。在一个示例中，与周围未施工的裸土含水量相比，施工造成的裸土含水量明显升高。
使用上述方法，在基于光谱特征差异确定出初步施工扰动范围之后，进一步地提取施工前后土壤含水量变化明显的裸土区域，作为补充性施工扰动范围，可保证最终提取的施工扰动范围具备较高精度，且具备方法简便、数据处理过程简单的优点。
在一个进一步的实施例中，从施工后裸土矢量图中提取施工前后土壤含水量变化明显的裸土区域的步骤包括：
利用施工后裸土矢量图裁剪施工后目标区域影像，得到裁剪后裸土区域影像；
获取裁剪后裸土区域影像的土壤含水量表征参数影像，并基于预设的提取规则从土壤含水量表征参数影像中提取施工前后土壤含水量变化明显的裸土区域。
其中，获取裁剪后裸土区域影像的土壤含水量表征参数影像的步骤包括：从裁剪后裸土区域影像中获取与土壤含水量具有相关关系的红光波段的反射率，作为土壤含水量表征参数影像。
由于红光波段反射率与土壤含水量之间为负相关性，并且相关系数为-0.724~ -0.970，相关性较高，因此，本步骤从裁剪后裸土区域影像中获取与土壤含水量具有相关关系的红光波段的反射率，可直接作为土壤含水量表征参数影像。本实施例提出采用红光波段反射率表征土壤含水量参数，即，从遥感影像中提取红光波段反射率，直接作为土壤含水量表征参数影像，具备方法巧妙、表征手段准确度高等优点。
在一个示例中，可以采用R表示从遥感影像中提取的红光波段反射率，当红光波段反射率低于第五定值t5时，为施工前后土壤含水量变化明显的裸土区域。并且可以利用基于样本范围的直方图拐点法确定第五定值t5的大小。即，R＜t5的区域为裸土位置施工扰动栅格影像，再利用GIS工具将其转换为矢量多边形即可提取出补充性施工扰动范围。
本发明实施例中，针对获取的施工前后卫星遥感影像，通过辐射校正、大气校正、几何校正和裁剪等预处理后，进一步获得提取范围地表地物反射率的影像数据。先利用光谱特征差异决策树方法进行裸土提取；然后利用施工后裸土分布图叠加施工前裸土分布图，去除施工前裸土范围，获取初步施工扰动范围；再确定出施工扰动范围周围均为裸土的区域，基于土壤含水量差异原理对近期施工扰动范围进行进一步提取，并将施工前后均为裸土的区域添加到初步施工扰动范围中，从而获取最终的施工扰动范围。
本发明实施例还提供了一种基于光谱特征差异决策的特高压施工扰动范围提取系统10。图2是根据本发明一个实施例的基于光谱特征差异决策的特高压施工扰动范围提取系统10的示意性框图。该系统10一般性地可包括处理器110和存储器120。
存储器120内存储有机器可执行程序121，机器可执行程序121被处理器110执行时用于实现以上任一实施例的的方法。处理器110可以是一个中央处理单元(CPU)，或者为数字处理单元（DSP）等等。存储器120用于存储处理器110执行的程序。存储器120可以是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何介质，但不限于此。存储器120也可以是各种存储器120的组合。由于机器可执行程序121被处理器110执行时实现下述方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
至此，本领域技术人员应认识到，虽然本文已详尽示出和描述了本发明的多个示例性实施例，但是，在不脱离本发明精神和范围的情况下，仍可根据本发明公开的内容直接确定或推导出符合本发明原理的许多其他变型或修改。因此，本发明的范围应被理解和认定为覆盖了所有这些其他变型或修改。
Claims (10)
1.一种特高压施工扰动范围提取方法，包括：
步骤A，获取特高压工程施工前卫星遥感影像和施工后卫星遥感影像，并分别对两景卫星遥感影像进行预处理，裁剪出待提取的施工前目标区域影像和施工后目标区域影像；
步骤B，基于光谱特征差异，分别对所述施工前目标区域影像和所述施工后目标区域影像进行处理，提取出所述施工前目标区域影像的裸土区域和所述施工后目标区域影像的裸土区域；
步骤C，从所述施工后目标区域影像的裸土区域中剔除所述施工前目标区域影像的裸土区域，得到初步施工扰动范围；
步骤D，提取所述施工前目标区域影像和所述施工后目标区域影像中裸土区域重叠的施工扰动范围，作为补充性施工扰动范围；
步骤E，基于所述初步施工扰动范围和所述补充性施工扰动范围，确定最终的施工扰动范围。
2.根据权利要求1所述的特高压施工扰动范围提取方法，其中，
分别对两景卫星遥感影像进行预处理，裁剪出待提取的施工前目标区域影像和施工后目标区域影像的步骤包括：
分别对两景卫星遥感影像进行校正，得到经过校正的卫星遥感影像；
以特高压工程外设定距离的缓冲区为裁剪范围，分别对经过校正的卫星遥感影像进行裁剪，从而裁剪出待提取的所述施工前目标区域影像和所述施工后目标区域影像。
3.根据权利要求2所述的特高压施工扰动范围提取方法，其中，
在分别对两景卫星遥感影像进行校正的步骤中，校正方式包括以下方式之一或其组合：辐射校正、大气校正和几何校正。
4.根据权利要求1所述的特高压施工扰动范围提取方法，其中，
基于光谱特征差异，分别对所述施工前目标区域影像和所述施工后目标区域影像进行处理，提取出所述施工前目标区域影像的裸土区域和所述施工后目标区域影像的裸土区域的步骤包括：
分别获取所述施工前目标区域影像和所述施工后目标区域影像中的各个波段光谱影像的反射率；
确定非裸土地物类型在各个波段光谱影像的反射率变化范围，作为剔除非裸土地物类型的依据；
分别剔除所述施工前目标区域影像和所述施工后目标区域影像中的非裸土地物类型，得到所述施工前目标区域影像的裸土区域和所述施工后目标区域影像的裸土区域。
5.根据权利要求4所述的特高压施工扰动范围提取方法，其中，
所述各个波段光谱影像包括短波红外波段光谱影像和近红外波段光谱影像；且
确定非裸土地物类型在各个波段光谱影像的反射率变化范围，作为剔除非裸土地物类型的依据步骤包括：
确定非裸土地物类型在所述短波红外波段光谱影像的反射率变化范围，作为第一次剔除非裸土地物类型的依据；确定非裸土地物类型在所述近红外波段光谱影像的反射率变化范围，作为第二次剔除非裸土地物类型的依据；或者
确定非裸土地物类型在所述近红外波段光谱影像的反射率变化范围，作为第一次剔除非裸土地物类型的依据；确定非裸土地物类型在所述短波红外波段光谱影像的反射率变化范围，作为第二次剔除非裸土地物类型的依据。
6.根据权利要求1所述的特高压施工扰动范围提取方法，其中，
在步骤B中，分别采用裸土栅格数据表征所述施工前目标区域影像的裸土区域和所述施工后目标区域影像的裸土区域；且
从所述施工后目标区域影像的裸土区域中剔除所述施工前目标区域影像的裸土区域，得到初步施工扰动范围的步骤包括：
基于步骤B所获得的裸土栅格数据，分别将所述施工前卫星遥感影像的裸土类型栅格图和所述施工后卫星遥感影像的裸土类型栅格图转换为矢量格式，得到施工前裸土矢量图和施工后裸土矢量图；
从所述施工后裸土矢量图剔除所述施工前裸土矢量图，得到所述初步施工扰动范围。
7.根据权利要求6所述的特高压施工扰动范围提取方法，其中，
提取所述施工前目标区域影像和所述施工后目标区域影像中裸土区域重叠的施工扰动范围，作为补充性施工扰动范围的步骤包括：
从所述施工后裸土矢量图中提取施工前后土壤含水量变化明显的裸土区域，作为补充性施工扰动范围。
8.根据权利要求7所述的特高压施工扰动范围提取方法，其中，
从所述施工后裸土矢量图中提取施工前后土壤含水量变化明显的裸土区域的步骤包括：
利用所述施工后裸土矢量图裁剪所述施工后目标区域影像，得到裁剪后裸土区域影像；
获取所述裁剪后裸土区域影像的土壤含水量表征参数影像，并基于预设的提取规则从所述土壤含水量表征参数影像中提取所述施工前后土壤含水量变化明显的裸土区域。
9.根据权利要求8所述的特高压施工扰动范围提取方法，其中，
获取所述裁剪后裸土区域影像的土壤含水量表征参数影像的步骤包括：
从所述裁剪后裸土区域影像中获取与土壤含水量具有相关关系的红光波段的反射率，作为所述土壤含水量表征参数影像。
10.一种特高压施工扰动范围提取系统，包括：
处理器以及存储器，所述存储器内存储有机器可执行程序，所述机器可执行程序被所述处理器执行时，用于实现根据权利要求1-9中任一项所述的方法。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116183624A (zh) * | 2023-01-05 | 2023-05-30 | 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司 | 一种施工区顺坡溜渣监测方法、系统和存储介质 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108717044A (zh) * | 2018-05-24 | 2018-10-30 | 青海师范大学 | 一种去除植被覆盖影响的表层土壤含水量卫星遥感估算方法 |
| US20200311842A1 (en) * | 2019-03-28 | 2020-10-01 | China Waterborne Transport Research Institute | Method for tracking, monitoring and evaluating ecological impact of channel project based on long-term time series satellite remote sensing data |
| CN113174818A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-07-27 | 中铁八局集团第二工程有限公司 | 干旱地区膨胀性泥岩的改良方法 |
| CN113280764A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-08-20 | 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 | 基于多星协同技术的输变电工程扰动范围定量监测方法及系统 |
| CN114359137A (zh) * | 2021-11-24 | 2022-04-15 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种星地融合的输电线路外破监测方法及装置 |
-
2022
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN108717044A (zh) * | 2018-05-24 | 2018-10-30 | 青海师范大学 | 一种去除植被覆盖影响的表层土壤含水量卫星遥感估算方法 |
| US20200311842A1 (en) * | 2019-03-28 | 2020-10-01 | China Waterborne Transport Research Institute | Method for tracking, monitoring and evaluating ecological impact of channel project based on long-term time series satellite remote sensing data |
| CN113280764A (zh) * | 2021-03-16 | 2021-08-20 | 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 | 基于多星协同技术的输变电工程扰动范围定量监测方法及系统 |
| CN113174818A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-07-27 | 中铁八局集团第二工程有限公司 | 干旱地区膨胀性泥岩的改良方法 |
| CN114359137A (zh) * | 2021-11-24 | 2022-04-15 | 中国电力科学研究院有限公司 | 一种星地融合的输电线路外破监测方法及装置 |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| 卢霞等: "遥感技术在生态工程动态监测与管理中的应用", 《遥感技术与应用》 * |
| 林晓渝等: "长线型生产建设项目施工前水土保持遥感监测应用研究――以某成品油管道工程为例", 《浙江水利科技》 * |
| 洪倩 等: "特高压塔基施工扰动区域快速自动识别研究", 《人民黄河》 * |
| 胡德勇等: "基于对象的高分辨率遥感图像滑坡检测方法", 《自然灾害学报》 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116183624A (zh) * | 2023-01-05 | 2023-05-30 | 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司 | 一种施工区顺坡溜渣监测方法、系统和存储介质 |
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