多源遥感数据及GIS技术在输电线路径优选中的应用研究

以输电线路径选择为目标,对QuickBird多光谱数据采用决策树分类算法自动提取输电线沿线地区的居民地、道路及水体等地物要素,经分类后处理总体精度达到了92.83%.由IRS-P5卫星立体像对数据采用数字摄影测量方法构建了数字高程模型(DEM),以1∶10 000DEM为参考值检验由IRS-P5立体像对建立的DEM,其误差为±1.94 m,由此DEM计算地表坡度.这些地形、地物要素能够满足输电线路径初选的要求.综合分析各类地理要素及输电线路径设计规范,采用缓冲区分析和叠置分析等GIS空间分析方法进行了2条输电线路径优选,选线结果与原有常规方法所选路径总长相比减少了约400 m.输电线路径及各类地物要素与DEM的叠加实现了真实三维地表景观的可视化.研究表明遥感及GIS技术为输电线路径初选及优化提供了经济、高效快速的技术方法.

基于优化蚁群算法的输电线路径规划研究

输电线路径规划中缩短路径长度、规避障碍物以及改善线路迂回情况是优化输电线路径规划方案的难点。首先综合考虑地理信息因素,使用ArcGIS平台采集和处理影响输电线路径规划的地理信息数据;其次,利用模糊层次分析法(FAHP)聚合多因素地理图层,形成输电线路径规划的综合图层;最后建立基于融合导向与综合成本型的蚁群算法的输电线自动规划路径模型。算法实例表明,使用自动规划路径模型计算的路径长度更合理,能有效规避障碍物且无线路迂回情况,验证了该模型的有效性和可行性。

基于QuickBird数据的输电线路径优选中地表信息提取

针对输电线路径优选的目标,利用QuickBird数据,基于地物类型光谱特征分析,结合遥感影像的纹理特征,采用决策树分类算法,提取影响输电线路径选择的主要地物要素.研究影响输电线选线的相关要素(如居民区、道路、水体等)及其背景地物要素(如耕地、空地等)的光谱特征和纹理特征,确立以4个波段亮度值、归一化植被指数(NDVI)和纹理对比度参数作为特征变量,建立了基于光谱和纹理组合的决策树分类模型,有效地实现居民地、道路和水体信息的提取,并将自适应滤波方法用于分类后处理,优化了分类结果.总体精度由82.09%提高到92.83%,Kappa系数由0.760 8提高到0.904 1.该精度能够满足输电线路径初选优化的要求,为提取影响输电线路径初选地物要素提供了高效快速的技术方法和基础地理数据.