基于高分辨率SAR影像和深度学习的输电杆塔智能识别研究

近年来,强降雪、洪涝等极端气象灾害频发,对输电线路安全运行造成巨大挑战。星载合成孔径雷达技术(SAR)技术作为一种广域、全天时、全天候的新型感知技术,可实现大范围输电线路受灾情况的快速评估。针对复杂背景下的高分辨率SAR影像中的电塔识别问题,文章提出一种结合YOLO v2和VGG模型级联的Two-Stage目标检测算法。在Stage-1阶段,基于YOLO v2对整景SAR影像进行电塔检测;在Stage-2阶段,基于VGG对Stage-1的检测结果进行假阳性消除。以2018年1月强降雪后某地的COSMO影像为例进行测试,结果表明电塔召回率可达85. 7%,证明文中方法可较准确地识别整景SAR影像的电塔目标。     

气象水文监测用于堵沟型滑坡堰塞坝预警研究

强降雨产生的沟内汇流是破坏山区堵沟型滑坡堰塞坝的主要原因。如何实现堵沟型滑坡堰塞坝的监测和快速预警仍然是滑坡灾害防治研究的重点和难点,针对这一问题,提出了一种基于气象水文监测技术的小流域内堵沟型滑坡堰塞坝的应急监测预警方法。该法利用雨量计、水位计和流速仪等气象水文监测设备以及无线传输网络数据传输技术可同时对沟内汇流过程,以及降雨过程进行实时监测。此外,基于监测断面的累积径流总量与堰塞坝最大库容量之间的关系,构建了5级堰塞坝危险预警级别及对应的判别指标。以都江堰银洞子沟滑坡堰塞坝为对象,进行实地监测试验。结果显示:2017年8月28日银洞子沟流域出现特大暴雨,最大小时雨强达50mm/h,危险等级为Ⅳ级(最危险等级);在低处溃口处,当溃口处库容超过3000m3时,将淹没溃口顶部,出现溃决;在流量峰顶前的3h,库容达到了最大库容的1/3,监测系统发出了第一次预警;当雨强超过50mm/h后,监测系统发出红色预警信号,下游村庄立即组织疏散,并封闭流动路径上公路,因此未造成人员伤亡和重大财产损失。实践表明,该方法能够提前3h预警堰塞坝破坏,同时由于该方法系统架构简便,监测预警设备的安装调试需求时间比较少,能够达到快速预警的目的。     

天然岩体结构面粗糙度各向异性、尺寸效应、间距效应研究

为了研究天然岩体结构面粗糙度评价结果影响因素,以重庆武隆地区大尺寸岩体结构面为例,运用三维激光扫描技术,基于Grasselli改进法描述粗糙度在不同采样方向、尺度与精度下的变化规律。结果显示:所选用的天然岩体结构面具有明显的各向异性、正尺寸效应和间距效应,因此在进行粗糙度评价时,采样方向务必与剪切方向保持一致,采样尺寸与采样间距应大于等于和小于等于有效采样尺寸与间距;为便于不同评价方法间结果对比,应保证在相同的采样参数下开展研究。     

星载合成孔径雷达在杆塔基础地表形变监测技术的研究与应用

为保障高原输电通道的安全,排查地表形变引发的地质灾害,以哨兵雷达卫星影像数据为数据源,以750 kV川湖Ⅰ线为监测对象,采用星载合成孔径雷达干涉测量技术(interferometric synthetic aperture Radar,InSAR),研究分析输电通道地表微小形变的提取方法,发现川湖Ⅰ线100号杆塔附近存在明显的地表形变量,且2019年7月形变有明显的加速过程,分析说明该地面沉降区的形变与地面或地下的施工过程有关。研究表明:(1)卫星遥感星载InSAR测量技术适用于地表微小形变的提取,提取精度较高,能够满足输电通道地表形变的监测;(2)卫星遥感星载InSAR测量技术提取的地表形变精度可达毫米级,可替代人工地面测量工作;(3)针对地表形变,与传统野外核查、人工测量解译相比, 卫星遥感星载InSAR监测技术具有精度高、效率高、覆盖范围广等优势。     

基于SRTM-DEM的我国地势起伏度统计单元研究

地势起伏度是描述地貌形态的重要指标,也是地质灾害评价的最佳地形指标,其计算关键在于统计单元的选择。本文以SRTM-DEM数据为例,对统计单元计算模型的准确性和适用性进行了详细研究,提出了中国地势起伏度的最佳统计单元。研究分析表明:采用人工作图法判断最佳统计单元时应该寻找趋于稳定的点;人工作图法和均值变点法是相对比较有效的方法,最大高差和模糊数学法已不适用;基于90 m分辨率的SRTM-DEM数据提取中国地势起伏度的最佳统计单元面积为2.25 km2。     

基于高分辨率卫星影像数据高原输电通道巡视技术的研究

近年来,随着西电东输工程的持续推进,位于高原区域的输电线网规模持续扩大,但因受高原气候条件影响,高原区域内的输电通道巡视难度逐步增大。为提升高原输电通道的巡视精度、效率,保障高原输电通道的安全,本文以worldview-3高分卫星影像数据为数据源,采用多尺度分割技术与面向对象分类算法,研究分析高原输电通道关键地物信息的提取方法,研究表明:(1)面向对象算法适用于高分影像数据的信息提取,其地物信息提取精度较高,能够满足输电通道的巡视工作,这表明基于高分卫星影像技术的输电通道巡视可行;(2)基于多尺度分割技术耦合面向对象分类算法提取的大棚信息精度可达95%,可替代人工解译工作,而道路信息精度可相对较低,但仍可替代大部分人工解译工作;(3)与传统野外核查、人工目视解译相比,基于多尺度分割技术耦合面向对象分类算法具有边界精度高、效率高等优势。     

基于三维激光扫描技术的岩体结构面智能识别与信息提取

岩体结构面几何参数是评价岩体稳定性与渗流特征的重要研究基础。采用三维激光扫描技术,获取岩体露头点云数据,利用改进的区域生长法与解析几何理论,实现了岩体结构面智能识别与信息提取。研究结论如下:(1)通过对区域生长法进行改进,引入节点法向量判别指标,设置平整性检测阈值_1与区域生长阈值_2,可以有效地进行岩体结构面的智能识别。基于提出的信息提取算法,获取了识别结构面的产状、间距与尺寸信息;(2)选取不同的平整性检测阈值_1与区域生长阈值_2,研究了阈值对识别结果的影响规律,并提取了阈值选取的一般建议。通过规则平面与公路边坡两实例应用分析,对所提方法的可靠性进行了验证。