多光谱遥感解决方案—电力线路树障分类

发布时间：2020-11-11

行业背景

生长在输电线路通道内的树或次生树，统称为树障。树障是影响电力线路安全运行的重要因素，也是引发电力线路跳闸的主要原因。

近年来在我国南方地区，电力线路防护区内频发因树线矛盾引发的线路故障。随着电网密度的逐年增加，树线矛盾日益突出，完成输电线路的树障清理、安全隐患治理与高峰期供电保障的工作要求也逐渐提高。

行业痛点

目前线路树障监测的痛点主要为：

1、人工勘察：地形复杂、地域辽阔，大部分区域监测人员难以到达，无法适应频繁监测与精细化调查；

2、可见光遥感：完全依赖点云精度，仅可大致评估清查区域，难以生成直观、信息丰富的清理结论。

3.激光雷达遥感：整体作业成本较高，对于树种区分、树木生长的隐患排查难以实现。

无人机载多光谱遥感以无人机平台为依托，具有机动性强、环境要求低、作业效率高的特点，多光谱成像较可见光能够获得目标更加丰富的光谱遥感信息，符合低成本、高分辨率、高频动态监测的任务模式，依托特定的光谱反演算法可及时进行树障清查与隐患排查。

项目简介

本次项目位于广东省韶关市，针对部分500KV线路进行线下树种分类，主要进行桉树位置提取。

项目作业采用大疆M210 四旋翼无人机，搭载长光禹辰MS600 Pro系列多光谱相机和大疆X5S可见光相机，具体如图1所示。

图1. 硬件系统照片（M210 + MS600 Pro + X5S）

长光禹辰MS600 Pro系列多光谱相机由中科院长春光机所团队研发，是国内首台可量产的6通道多光谱相机，17种波段任选6种自由搭配，具备高精度辐射定标，并搭配环境光辐射实时校正，使光谱数据更准确；同时深度兼容大疆 M200系列、M300 RTK系列无人机飞行平台，即插即用、实时图传，为不同行业的精细化监测提供有力支持。

作业流程

本次旨在通过无人机多光谱遥感平台获取目标区域多光谱数据，通过不同树种所反映的冠层光谱信息差异分析特征，并通过光谱、纹理等信息组合，综合反映树种类别，区分桉树。作业流程如图2所示。

图2. 线路树障提取工作流程

作业环境及飞行参数

数据采集时间为2020年09月26日上午9点-下午2点，风力2m/s,天气多云。

测区分为2个线路，总长度约为3.3km，为满足精细化的监测要求，同时考虑高差对建图影响，设计飞行高度200m，航向重叠率80%，旁向重叠率70%，飞行速度6m/s，地面分辨率14.4cm。共计飞行2个架次；总飞行时间约1小时；总数据量4G。

数据处理

本项目中无人机遥感平台获取的多光谱数据由长光禹辰自主研发的Yusense Map航空遥感软件进行预处理。Yusense Map可实现基于影像POS信息和特征相结合的无人机遥感影像快速拼接算法，多通道光谱影像的亚像素级配准、多景影像的实时拼接及辐射定标，生成具有地表真实反射率的冠层正射影像，部分处理过程如图3所示。

图3. Yusense Map软件图像拼接预处理

树种分类需要详细分析影像中不同地物的光谱特性，使用ENVI软件针对不同种地物提取光谱特征（如图4所示），并基于特征进行样本分析与模型建立。

图4. ENVI软件分析光谱特性

成果展示

线路树障分布图可直观的展示输电线塔具体位置与附近桉树生长区域，为相关部门的树障调查与清除工作提供数据基础。

图5. 1号线路区域桉树监测成果

从图4所示为本次项目1号线路段，测区线路长度1.56km，主要对桉树进行了提取，其中红色为线塔，黄色为桉树。从图中可以看出，高大桉树基本分布在线路两侧，面积约3497㎡，线路防护区内桉树已被清除。

图6. 2号线路区域桉树监测成果

图5为2号线路段，长度约1.7km，提取桉树面积约38363㎡。通过鸟瞰图可以看出线路保护区内大部分没有桉树，但细节图中可以发现部分线塔附近已有桉树生长，可作为相关部门开展树障清除工作的有效信息。

长光禹辰多光谱遥感优势

（1）自主研发MS600系列多光谱相机，为科研和行业应用而生；

（2）“装备+数据+服务”，提供覆盖多光谱遥感的全流程解决方案；

（3）软硬件一体化、端云一体化，为第三方业务平台提供数据支撑。

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