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输电线路的数字微地形自动提取方法

周访滨 孟凡一 邹联华 李泽琛 王俊

周访滨, 孟凡一, 邹联华, 李泽琛, 王俊. 输电线路的数字微地形自动提取方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2022, 47(9): 1398-1405. doi: 10.13203/j.whugis20200329
引用本文: 周访滨, 孟凡一, 邹联华, 李泽琛, 王俊. 输电线路的数字微地形自动提取方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2022, 47(9): 1398-1405. doi: 10.13203/j.whugis20200329
ZHOU Fangbin, MENG Fanyi, ZOU Lianhua, LI Zechen, WANG Jun. Automatic Extraction of Digital Micro Landform for Transmission Lines[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2022, 47(9): 1398-1405. doi: 10.13203/j.whugis20200329
Citation: ZHOU Fangbin, MENG Fanyi, ZOU Lianhua, LI Zechen, WANG Jun. Automatic Extraction of Digital Micro Landform for Transmission Lines[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2022, 47(9): 1398-1405. doi: 10.13203/j.whugis20200329

输电线路的数字微地形自动提取方法

doi: 10.13203/j.whugis20200329
基金项目: 

国家自然科学基金 41671446

湖南省自然科学基金 2021JJ30702

湖南省重点实验室开放基金 kfj140502

长沙理工大学学术学位研究生科研创新项目 CX2020SS17

详细信息
    作者简介:

    周访滨,博士,主要研究方向为数字地形分析。Arthur1975@126.com

    通讯作者: 孟凡一,博士。ubunt9@163.com
  • 中图分类号: P208; P217

Automatic Extraction of Digital Micro Landform for Transmission Lines

Funds: 

The National Natural Science Foundation of China 41671446

the Natural Science Foundation of Hunan Province 2021JJ30702

the Open Foundation of Key Laboratory of Hunan Province kfj140502

the Scientific Research and Innovation Project by Graduate Students of Academic Degree in Changsha University of Science & Technology CX2020SS17

More Information
    Author Bio:

    ZHOU Fangbin, PhD, specializes in digital terrain analysis. E-mail: Arthur1975@126.com

    Corresponding author: MENG Fanyi, PhD. E-mail: ubunt9@163.com
  • 摘要: 微地形是输电线路工程安全运行、电线积冰风险区划和线路建设期能耗计算等工作的重要基础,实现输电线路微地形的合理提取是复杂地形条件下电网工程建设的前提与保证。针对传统输电线路微地形提取存在决策知识模糊、主观因素影响大和缺少定量提取指标等问题,依据规程中微地形分类体系,提出了以地形位置指数、坡度、相对高程和水体距离为特征因子的组合表达输电线路微地形提取决策方案,利用数字地形分析技术建立了输电线路微地形自动提取方法。以2012—2018年某电网公司9条输电线路域栅格数字高程模型数据进行提取实验,实验结果与分析表明,所提方法能够有效提取垭口地形、高山地形、抬升地形、峡谷地形和水汽地形5类典型输电线路微地形,且揭示了微地形分布与线路灾害发生的相关性,可为电网建设可行性论证、线路精细化设计等提供技术支持。
  • 图  1  不同情况下TPI值

    Figure  1.  TPI Values Under Different Conditions

    图  2  不同窗口尺度下的TPI值

    Figure  2.  TPI Values at Different Scales

    图  3  输电线路微地形TPI映射关系

    Figure  3.  TPI Mapping of Transmission Lines Micro Landform

    图  4  实验流程图

    Figure  4.  Flowchart of Experiment

    图  5  输电线路微地形与线路灾害分布

    Figure  5.  Micro Landform of Transmission Lines and Distribution of Line Disasters

    表  1  微地形提取决策表

    Table  1.   Micro Landform Extraction Decision

    地形类别 特征因子
    TPI* 坡度/(°) 相对高程/m 水体距离/km
    小窗口 大窗口
    垭口 < -1 SD
    -1 SD~1 SD
    > -1 SD
    < -1 SD
    峡谷 < 1 SD < -1 SD
    抬升 -1 SD~1 SD > 30
    高山 > 1 SD > 1 SD > 200
    水汽 2~2.7
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    表  2  实验结果统计

    Table  2.   Statistics of Experimental Results

    线路编号 垭口地形 峡谷地形 抬升地形 高山地形 水汽地形
    栅格/个 占比/% 栅格/个 占比/% 栅格/个 占比/% 栅格/个 占比/% 栅格/个 占比/%
    A 2 509 6 1 329 4 1 373 4 32 198 63 0 0
    B 29 327 56 14 556 28 1 168 2 2 091 4 0 0
    C 2 791 5 33 567 59 2 050 4 937 1 0 0
    D 6 623 14 21 172 44 388 1 684 1 0 0
    E 0 0 3 469 14 15 895 64 557 2 0 0
    F 3 931 8 3 211 6 1 407 3 3 181 6 24 101 48
    G 24 141 48 13 791 27 654 1 2 244 5 0 0
    H 1 592 3 25 822 53 145 1 7 740 16 0 0
    I 1 337 3 6 432 15 2 612 6 23 012 52 0 0
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    表  3  各线路域内微地形占比与灾害验证

    Table  3.   Micro Landform and Disaster Verification in Each Line Area

    线路编号 线路域内总栅格/个 灾害路段 非灾害路段
    总栅格/个 微地形栅格/个 占比/% 总栅格/个 微地形栅格/个 占比/%
    A 52 099 36 469 34 280 94 15 630 3 126 20
    B 52 304 46 166 44 781 97 6 138 982 16
    C 56 713 37 082 35 227 95 19 631 4 122 21
    D 48 165 29 693 27 020 91 18 472 1 847 10
    E 25 023 19 416 18 251 94 5 607 505 9
    F 50 023 36 017 34 576 96 14 006 1 261 9
    G 50 242 42 351 39 809 94 7 891 1 025 13
    H 48 659 36 168 32 551 90 12 491 2 748 22
    I 43 858 31 875 31 237 98 11 983 2 156 18
    总计 427 086 315 237 297 732 94 111 849 17 772 15
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-10-22
  • 刊出日期:  2022-09-05

输电线路的数字微地形自动提取方法

doi: 10.13203/j.whugis20200329
    基金项目:

    国家自然科学基金 41671446

    湖南省自然科学基金 2021JJ30702

    湖南省重点实验室开放基金 kfj140502

    长沙理工大学学术学位研究生科研创新项目 CX2020SS17

    作者简介:

    周访滨,博士,主要研究方向为数字地形分析。Arthur1975@126.com

    通讯作者: 孟凡一,博士。ubunt9@163.com
  • 中图分类号: P208; P217

摘要: 微地形是输电线路工程安全运行、电线积冰风险区划和线路建设期能耗计算等工作的重要基础,实现输电线路微地形的合理提取是复杂地形条件下电网工程建设的前提与保证。针对传统输电线路微地形提取存在决策知识模糊、主观因素影响大和缺少定量提取指标等问题,依据规程中微地形分类体系,提出了以地形位置指数、坡度、相对高程和水体距离为特征因子的组合表达输电线路微地形提取决策方案,利用数字地形分析技术建立了输电线路微地形自动提取方法。以2012—2018年某电网公司9条输电线路域栅格数字高程模型数据进行提取实验,实验结果与分析表明,所提方法能够有效提取垭口地形、高山地形、抬升地形、峡谷地形和水汽地形5类典型输电线路微地形,且揭示了微地形分布与线路灾害发生的相关性,可为电网建设可行性论证、线路精细化设计等提供技术支持。

English Abstract

周访滨, 孟凡一, 邹联华, 李泽琛, 王俊. 输电线路的数字微地形自动提取方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2022, 47(9): 1398-1405. doi: 10.13203/j.whugis20200329
引用本文: 周访滨, 孟凡一, 邹联华, 李泽琛, 王俊. 输电线路的数字微地形自动提取方法[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2022, 47(9): 1398-1405. doi: 10.13203/j.whugis20200329
ZHOU Fangbin, MENG Fanyi, ZOU Lianhua, LI Zechen, WANG Jun. Automatic Extraction of Digital Micro Landform for Transmission Lines[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2022, 47(9): 1398-1405. doi: 10.13203/j.whugis20200329
Citation: ZHOU Fangbin, MENG Fanyi, ZOU Lianhua, LI Zechen, WANG Jun. Automatic Extraction of Digital Micro Landform for Transmission Lines[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2022, 47(9): 1398-1405. doi: 10.13203/j.whugis20200329
  • 在输电线路研究中,微地形是相对于宏观地形分析尺度更小、地貌形态更复杂的区域,复杂的地形条件极易导致局部恶劣的气候发生[1]。微地形作为基础地理属性要素,对于新建输电线路设计[2]、线路防雷措施布设[3]及提升电网御冰能力[4-5]均有着重要意义。随着国家电网的发展延伸,电压等级持续提升,途经河流、峡谷、山区等典型地形区域的送电线路日益增多且受损严重。为了探究微地形对输电线路的影响,不少学者深入输电线微地形研究,王守礼[3]根据云南省输电线路冰冻灾害统计数据结合云南省特殊的地貌形态,描述了线路冰冻区域内山脉走向、坡向、山体部位与水体流域信息,并综合相关地形因子深入电网线路微地形冰冻灾害成因机理研究,但研究仅从理论层面进行了定性分析,未能作出定量评价,对实际工程建设指导意义不够明确。在此基础上,陈水明等[6]根据雷击故障点空间位置分布,使用等高线地形图分析了线路雷击故障点所处的微地形情况,由于等高线法的局限性,当微地形类型增多时,两条等高线之间的微地貌则无法显示,无法详尽地描述微地形。Zhao等[7]结合微地形参数,提出了针对复杂微地形区绕击闪络率时间的计算方法,用数学建模的方式反映了微地形对输电线路运行安全的影响。林峰等[8]使用地理信息系统(geographic information system,GIS)技术结合Excel软件,对线路雷击故障信息进行微地形的分析,得到了输电线路雷击点与微地形关系的一些规律,为基于GIS的输电线路微地形研究提供新思路。在以上研究中,涉及输电线路微地形定义多为语义定性描述,鲜有学者从定量化角度描述各类微地形在特征上的显性表达,在电力领域微地形提取方面,缺乏从数字地形分析角度研究输电线路的微地形提取,仅有少量工程项目采用无人机技术获取输电线路走廊地形的点云数据[9-10],因此基于数字地形提取输电线路的微地形辅助电力路线设计决策亟待研究和发挥现实作用。

    随着数字高程模型广泛应用于各行业领域,数字地形因子的挖掘及各类特征地形提取的研究也逐渐深入。Dornik等[11]以SRTM(shuttle radar topography mission)为数据源,利用随机森林分类器,对山体类型进行详细的划分和提取,实现了微观层面的地形自动化提取。薛凯凯等[12]利用流域边界算法和缓冲区标定,实现了崾岘点位的半自动化提取。陈永刚等[13]以数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据为基础,综合实验区多方位地形晕渲、地表坡度等多元指标,有效地提取出黄土高原区域正、负类地形。这些专题地形提取研究为提取输电线路微地形提供了方法与思路。如何利用数字地形分析技术对输电线路微地形区域DEM进行信息挖掘亟待深入研究。

    本文在微地形研究基础上,提出了一种基于栅格DEM为数据源的输电线路微地形提取方法,以输电线路带状地形为对象,创建了以地形位置指数(topographic position index,TPI)为主,坡度、相对高程和水体距离组合的输电线路微地形提取决策方案和自动提取方法,期待为电网工程勘测期精细化设计、输电线路设计冰区划分提供技术支持,预防由微地形相关因素导致的送电线路覆冰及线路雷击跳闸等灾害风险。

    • 微地形与宏观地形(平原、重丘、山岭等)相比,整体范围内地势起伏变化不大,但小范围内地形部位特征明显且复杂。根据中国地势起伏度研究划分方案[14],在一定范围内相对高差在0~30 m的地形属于微地形,在此基础上,贾腾斌等[15]进一步将地理学中微地形概念定义为:较小面积范围内,地表相对起伏变化在0.05~0.25 m的一种地形特征。在电网工程中,微地形的判别更侧重于区域地形变化与起伏状态。区别于传统地理学中基于土壤状态、地貌成因所定义的微地形,输电线路微地形是根据小范围地形影响周围气象因子巨变导致大风、雷暴等极端天气所划分,如滇南蒙自盆地边缘地形抬升的马拉格、湖南省羊古岭垭口、云南省昭通市庄沟垭口等都是典型实例。输电线路研究中主要涉及的微地形一般总结为垭口地形、高山地形、抬升地形、峡谷地形和水汽地形5类典型地形[116]

      输电线路建设同非线性生产建设项目相比,跨越地貌单元多,覆盖面积广,通常会经过山岭等复杂地形,其中一些微地形改变气流的速度与方向,造成局部气压差异,从而造就了微气候,影响输电线路正常运行。根据微地形类别,按照其地形部位特征与线路影响成因,可将其分为山谷类(垭口地形、峡谷地形)、坡面类(抬升地形、高山地形)、水汽地形。山谷类地形出现在绵延山脉的低凹、凸起处,是最复杂的微地形类别。

      垭口即山脊下凹处,呈现“马鞍”状,风速比山体其他部位要高。输电线路横跨垭口地形时,电线杆塔因大风所受到的张力高于其他部位。峡谷两侧地势则更加陡峻,狭管效应使得峡谷地形产生较大的风速,极易造成线路冰雪、覆冰[5]。坡面类受地形抬升作用,在分水岭迎风坡侧,气流沿坡面向上运动,气流中水分气团压迫蒸腾而向外扩散,导致整个区域上空中水汽含量极增,容易形成线路结冰、积雪,而背风面则偏轻[17]。由于盆地地形水蒸汽充沛,当温度降低时,冷空气容易沿盆地两侧向台地运动,并形成一定范围的云雾团,这类微地形称为抬升地形,输电线路穿过这类地形时,受到大面积云雾影响,会出现雷暴或覆冰。水汽微地形是指输电线路靠近大型河流水体,引起路线发生覆冰的特殊地形,由于江河、湖泊和水库的地方,空气水分充足,导致距离水体一定范围内线路覆冰严重[18]。相比于其他微地形,产生这类微地形的主要因素为江湖水体,而并非地形部位。

    • 复杂地形下输电线路建设初期,确保设计线路避开微地形点是十分重要的。传统宏观地貌图无法显示出地图上的微地形点,通常由专家实地考察或利用航摄照片与卫星图片[5],在底图上勾画出线路路径周围微地形点,确保设计线路路径尽可能避开微地形点。该方法需要微地形专家全过程协同并进行人工标识,得到的微地形类别图体现了丰富的专家知识,但标识过程中需要以具备微地形知识的地貌专家为主导,具有较大的主观性,且工作量较大,成本高昂,难以满足实际工程需求。输电路线微地形存在由局部地形作用于气象,气象导致输电线路灾害发生,期间存在较为复杂的耦合机制和孕灾机制,本研究构建了一种以栅格DEM为对象的输电线路微地形提取方法,提取过程严格按照决策方案进行,属于数字化定量提取,能够有效避免主观因素的影响,为输电线路建设提供数字专题微地形图。

    • 地形单元的定量提取方式主要基于栅格DEM数据,提取思路分为分类和聚类,由于输电线路微地形特殊的工程性质,聚类提取结果与实际行业规范中所制定的微地形类别难以对应,且聚类结果无法给出相应地学解释,因此选择使用规则知识的分类模式。本研究根据规范[19]中对输电线路微地形的要求,结合线性工程建设中实际需求,并借鉴地形提取、输电线路微地形等领域研究成果,选取TPI、坡度、相对高程与水体距离作为提取指标。

      地形位置指数算法[20]主要根据局部地形高程对各类地貌单元提取,较现有其他的地形提取方法有明显的优势[21],用户只需根据应用需求设定局部地形形态模式与TPI的映射关系。其基本原理为在邻域分析方法的基础上,计算每个栅格的高程值和该栅格领域内所有栅格的平均高程之间的差值,正值表示该栅格点高于领域内栅格;负值表示低于领域内栅格;当TPI值接近于零时,该栅格点可能位于平面或斜面,如图 1所示。

      图  1  不同情况下TPI值

      Figure 1.  TPI Values Under Different Conditions

      TPISD计算公式如下:

      TPI=zi-z¯,z¯=1nRiϵRziSD=1nR-1i=1(zi-z¯)2

      式中,zii点处的高程值;R代表分析窗口半径;nR代表分析窗口半径R内所有栅格点数;标准偏差(standard deviation,SD)的引入能够保证TPI算法在具备各类微地形专家知识的情况下避免固定阈值的约束,确保算法在不同地形场景下依旧能够提取出相应地形特征信息。

      单一分析尺度模式下TPI算法对提取固定特征地形有着较好的效果,但当提取对象类别增多、分析域扩大时,这种提取就无法全面且客观地表达区域地形,无法满足输电线路微地形蕴含的多尺度特征。如图 2所示,同一栅格点,当使用小窗口对计算时,其TPI > 0,即高出周围栅格值,为山顶处;当使用大窗口计算时,其TPI < 0,此时为山谷处;TPI≈0时,此时为平地。

      图  2  不同窗口尺度下的TPI值

      Figure 2.  TPI Values at Different Scales

      不同尺度的分析窗口对地形位置指数的计算影响显著,为获得较合理的分析结果,本研究对选择使用大小窗口分析模式[20],在同一栅格点使用不同尺度TPI算法计算两次,一次为大窗口,一次为小窗口。为减少其中单一分析窗口尺度造成的误差,利用反距离加权法[21]对大、小窗口的TPI值加权平均处理,公式如下:

      TPIi*=1ni=1nTPIidi

      式中,TPIi*为处理后i栅格点处的地形位置指数;n是同一栅格点使用不同尺度的分析窗口计算次数;di为计算第i个地形位置指数时选用的滑行窗口内每个栅格点与目标栅格点的距离。

      GB/T 50548—2018[22]规定新建输电线路域DEM搜索范围为2 km且DEM精度不少于25 ‍m,因此本研究将大分析窗口的最小半径设置为30栅格,依次计算其TPI值至40栅格,并按照式(2)进行修正,当小窗口尺度为大窗口尺度的1/4时,整体TPI值具有最大的信息量[23],将小分析窗口的最小半径设为1个栅格,依次计算其TPI值至10栅格并进行修正,最终获得大、小窗口的TPI*值。文献‍[20]关于单窗口阈值的建议如下:制定双窗口下输电线路微地形映射关系,确保判别结果与微地形类别概念图示(见图 3)有直观的对应关系,便于进行地学解释,垭口地形为:SN < -1SD且LN > -1SD,以及-1SD < SN < 1SD且LN < -1SD;峡谷地形为:SN < 1SD且LN < -1SD;高山地形为:SN > 1SD且LN > 1SD;抬升地形为:-1SD < SN‍ < 1SD。其中,SN为小窗口TPI值,LN为大窗口TPI值。

      图  3  输电线路微地形TPI映射关系

      Figure 3.  TPI Mapping of Transmission Lines Micro Landform

      根据TPI算法定义分析可知,TPI值接近于零值时,该栅格点可能为抬升地形或平原地形,为区别平原地形,需使用地表坡度[20],参考相关学者关于抬升微地形的研究成果[24-25],选取坡度30°以上为抬升地形。相对高程作为反映地表破碎程度的重要指标之一,能够较好地表述区域地表的高低起伏变化,本研究参考中国数字地形制图规范关于小起伏山地的划分标准[26],选取符合高山类微地形的划分标准。针对水汽地形,由于这类地形临近江河、湖泊和水库等水体,导致距水体一定范围内空气水分含量增大,引起线路覆冰,周围水体是导致产生这类地形的决定因素,结合前人针对水体距离与线路覆冰灾害之间定量化研究成果[18],选取距水体距离2~2.7 km为水汽微地形。综合以上所有微地形特征因子,得到微地形提取决策如表 1所示。

      表 1  微地形提取决策表

      Table 1.  Micro Landform Extraction Decision

      地形类别 特征因子
      TPI* 坡度/(°) 相对高程/m 水体距离/km
      小窗口 大窗口
      垭口 < -1 SD
      -1 SD~1 SD
      > -1 SD
      < -1 SD
      峡谷 < 1 SD < -1 SD
      抬升 -1 SD~1 SD > 30
      高山 > 1 SD > 1 SD > 200
      水汽 2~2.7
    • 本研究主要以栅格DEM为数据源,并使用GIS空间分析、栅格计算与重分类等工具进行微地形提取,如图 4所示。

      图  4  实验流程图

      Figure 4.  Flowchart of Experiment

      实验流程如下:(1)基于实验区栅格DEM数据,使用邻域统计分析工具,计算不同窗口下的大、小TPI值,并通过修正公式对其进行修正,得到TPI*修正值,进而根据决策表 1进行重分类处理。(2)运用Slope与Raster Calculator工具,从实验区DEM数据中提取出坡度和相对高程,并按照决策表 1进行重分类处理。(3)将水域分布数据导入实验区内,划分出水域单元。通过以上步骤得到所有特征因子,并参照提取决策表中因子组合规则进行多因子叠加分析,得到输电线路微地形分布图。(4)本研究所创建的提取方法是基于每个栅格点的空间聚类分析,因此提取结果无法与传统勾画结果或传统微地形区划图进行对比。为验证该方法提取结果的客观性,利用微地形灾害数据(灾害路段起止杆号),将微地形导致的真实线路灾害分布与提取结果进行对比分析,统计灾害线路区域与非灾害线路区域内微地形占比与分布状态,从微地形作用机理角度验证该方法的客观性。

    • 根据GB/T 50548—2018[22]关于输电线路地形图比例尺、DEM格网间距及线路中心线两侧范围的规定,本研究选取2012—2018年某省电网公司9条微地形分布典型且发生过自然灾害的输电线路,以输电线路中心线两侧1 km、分辨率为25 m栅格DEM数据作为实验区进行微地形提取实验,其中水域数据为1∶50 000矢量数据。截取的9条线路全长188.8 km,最高点为1 705 m,最低点为277 m。

    • 以本研究建立的输电线路微地形提取方法进行实验,提取到9条输电线路中线两侧1 km范围内各微地形分布情况,实验结果如图 5所示。9条输电线路域内总栅格点个数为427 086,其中实验提取出线路域内微地形栅格点总数为320 ‍912,微地形占比75.14%。通常情况下,电网建设中微地形分布不单独出现,多以各类型混合存在,提取结果中CDH线路以峡谷微地形为主,BG线路内以垭口地形为主,E线路以抬升地形为主,AI线路以高山地形为主,F线路以水汽地形为主,统计分析如表 2所示。

      图  5  输电线路微地形与线路灾害分布

      Figure 5.  Micro Landform of Transmission Lines and Distribution of Line Disasters

      表 2  实验结果统计

      Table 2.  Statistics of Experimental Results

      线路编号 垭口地形 峡谷地形 抬升地形 高山地形 水汽地形
      栅格/个 占比/% 栅格/个 占比/% 栅格/个 占比/% 栅格/个 占比/% 栅格/个 占比/%
      A 2 509 6 1 329 4 1 373 4 32 198 63 0 0
      B 29 327 56 14 556 28 1 168 2 2 091 4 0 0
      C 2 791 5 33 567 59 2 050 4 937 1 0 0
      D 6 623 14 21 172 44 388 1 684 1 0 0
      E 0 0 3 469 14 15 895 64 557 2 0 0
      F 3 931 8 3 211 6 1 407 3 3 181 6 24 101 48
      G 24 141 48 13 791 27 654 1 2 244 5 0 0
      H 1 592 3 25 822 53 145 1 7 740 16 0 0
      I 1 337 3 6 432 15 2 612 6 23 012 52 0 0

      本研究利用灾害路段起止杆号数据在微地形提取结果中标注实际灾害区域,并对9条输电线路微地形分布进行整体分析,灾害路段栅格点总数为317 ‍431,其中本实验有效提取微地形栅格点数为292 480,灾害路段微地形占比92.14%;非灾害路段栅格点总数为152 755,其中,本实验有效提取微地形栅格点数为24 ‍975,非灾害路段微地形占比16.35%。线路A~I微地形栅格占比分别为94%、97%、95%、91%、94%、96%、94%、90%、98%;非灾害路段线路A~I微地形占比分别为21%、20%、25%、10%、16%、9%、13%、22%、18%。灾害路段内微地形占比均达到90%以上,9条线路A~I内灾害区域微地形占比均高于非灾害区微地形占比,结果统计如表 3所示。

      表 3  各线路域内微地形占比与灾害验证

      Table 3.  Micro Landform and Disaster Verification in Each Line Area

      线路编号 线路域内总栅格/个 灾害路段 非灾害路段
      总栅格/个 微地形栅格/个 占比/% 总栅格/个 微地形栅格/个 占比/%
      A 52 099 36 469 34 280 94 15 630 3 126 20
      B 52 304 46 166 44 781 97 6 138 982 16
      C 56 713 37 082 35 227 95 19 631 4 122 21
      D 48 165 29 693 27 020 91 18 472 1 847 10
      E 25 023 19 416 18 251 94 5 607 505 9
      F 50 023 36 017 34 576 96 14 006 1 261 9
      G 50 242 42 351 39 809 94 7 891 1 025 13
      H 48 659 36 168 32 551 90 12 491 2 748 22
      I 43 858 31 875 31 237 98 11 983 2 156 18
      总计 427 086 315 237 297 732 94 111 849 17 772 15
    • 以数字地形分析技术为支撑,在电力领域已有输电线路微地形分类体系的基础上,引入地形位置指数、坡度、相对高程与水体距离刻画表达了输电线路上垭口地形、高山地形、抬升地形、峡谷地形与水汽地形5类典型微地形类别。从微观层面挖掘输电线路域内微地形信息,构建了基于栅格DEM的输电线路微地形提取方法。选取了实体9条输电线路中线两侧1 km范围内栅格DEM作为实验区,分别提取了每条输电线路域内各微地形分布情况,并与灾害分布数据进行比对分析。实验结果表明,基于栅格DEM输电线路微地形提取方法避免了人为主观因素的干扰,过程相对简单,提取结果边界轮廓明显。

      本研究提取的输电线路微地形实质是栅格单元属性判别的空间聚类分析,可快速有效实现数字微地形提取自动化,但从栅格DEM数据的相关研究可知,栅格DEM地形分析结果会受到格网分辨率、地形因子计算精度等因素的影响,可能会存在微地形提取不完全问题,因此基于栅格DEM提取输电线路微地形类别的完整性有待进一步研究。

参考文献 (26)

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