电力科学与技术学报2021,Vol.36Issue(3) :188-194.DOI:10.19781/j.issn.1673-9140.2021.03.023

基于高分辨率卫星影像的输电走廊植被生长预警

Forewarning of vegetation growth in transmission corridor based on high resolution satellite images

刘凤莲 曹永兴 高润明 朱军 卜祥航
电力科学与技术学报2021,Vol.36Issue(3) :188-194.DOI:10.19781/j.issn.1673-9140.2021.03.023

基于高分辨率卫星影像的输电走廊植被生长预警

Forewarning of vegetation growth in transmission corridor based on high resolution satellite images

刘凤莲 1曹永兴 1高润明 2朱军 1卜祥航1
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作者信息

  • 1. 国网四川省电力公司电力科学研究院,四川 成都 610072
  • 2. 西南交通大学电气工程学院,四川 成都 611756
  • 折叠

摘要

为从卫星影像中提取出输电走廊的信息,提出一种基于高分二号遥感影像的输电走廊信息提取方法.首先基于低分辨率多光谱影像进行加权灰度变换并实现影像二值化,利用影像边缘检测和直线检测方法提取输电线路和杆塔的信息.然后,利用最小距离法对融合后的高分辨率影像进行植被精细识别,并计算植被覆盖指数.最后,在植被分布影像中重构输电线路,并结合植被覆盖指数对植被威胁区域进行预警.仿真结果表明:利用边缘检测对二值化影像进行杆塔提取识别率达到100%,融合后的植被分布影像轮廓清晰,对地物植被覆盖区域识别精度达到了90%以上,结合植被覆盖指数给出的预警区存在植被生长茂密,威胁输电线路运行的情况.该方法实现输电走廊植被生长预警,能够运用于电力行业的输电安全在线监测.

关键词

高分二号/输电走廊/影像融合/输电杆塔/植被识别/加权灰度变换

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基金项目

出版年

2021
电力科学与技术学报
长沙理工大学

电力科学与技术学报

CSTPCD北大核心
影响因子:0.85
ISSN:1673-9140
被引量2
参考文献量13
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