10.3969/j.issn.1009-8518.2022.03.015
基于变化检测的输电走廊外力破坏隐患区域识别
电力行业是国民经济与社会发展的重要行业.可靠的输电走廊环境监测有利于电力系统的安全运行.近年来,卫星遥感因为其大范围观测、高频次重返特性,展现出优于传统巡线方法的优点,开始应用于电力行业研究.然而,基于变化检测技术的输电走廊巡线研究还几乎处于空白.文章提出了一种基于卫星影像的外力破坏隐患区域识别方法,具体而言,提出了基于深度学习模型、植被指数与聚类模型的分层分类方法,构建了基于特殊地类变化的外力破坏隐患识别方案.在石林县的"高分一号"、"高分六号"卫星影像上进行了实验,结果显示:分层分类方法提高了深度学习方法的裸地分类精度.研究同时验核了石林县外力破坏台账记录区域的识别情况,识别结果与台账描述基本一致.研究成果有利于提高电网巡线效率,及时发现输电走廊环境变化异常,同时也为遥感影像分类与变化检测研究提供参考.
遥感分类、变化检测、外力破坏、输电走廊、遥感应用
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TP79(遥感技术)
基于卫星技术的电网天空地协同巡视及风险防控策略研究与示范应用YNKJXM20180016
2022-07-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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