一种基于影像融合的输变电线路环水保监测方法与流程

本发明涉及输电线路环水保监测，具体涉及一种基于影像融合的输变电线路环水保监测方法。

背景技术：

1、输变电线路工程具有跨区域广、地形复杂、施工周期长的特点，其建设与运行可能对沿线生态环境造成多方面影响。在此背景下，如何对输变电工程建设期实施高效、精准的环水保监测，已成为电网企业亟需解决的技术问题。

2、目前，输变电工程环水保监测主要采用巡视、旁站和走访调查等人工方式。环境监理工作方法包括文件审查、巡视、旁站、见证、会议、监测、走访调查等；水土保持监测方法包括插钎观测、径流小区观测和阶梯式集沙仪测定法等。上述方法主要依靠人力完成，占用大量人力物力，且无法过程留痕，监理过程仅从有限节点进行把控，无法把握建设阶段全过程环境影响情况。此外，环境保护验收工作通常在主体工程结束后开始，此时施工单位、监理单位等已经撤场，对于施工过程中出现的重大环境问题，往往无法全部恢复，影响主体工程验收。

3、近年来，部分研究尝试将卫星遥感、无人机等技术引入环水保监测领域。然而，上述现有技术仍存在以下不足：

4、其一，遥感影像数据与地面传感器数据通常处于并列关系，仅作为不同的数据源进行简单叠加，未能建立“影像数据表征植物状态/分布—感知数据表征驱动成因”的因果分层架构，难以准确区分植被变化的驱动因素是自然生长、水土流失还是人为破坏，导致环水保指标的成因分析失真。

5、其二，采用gps经纬度坐标或大地坐标系进行空间配准，未能充分利用输变电线路塔杆作为固有空间节点的优势构建专用的坐标系，难以实现地上植被分布与地下水文特征的精准空间耦合。

6、其三，现有方法中卫星遥感、无人机、现场监测等手段各自独立工作，缺乏“由粗到精、由面到点”的递进式联动监管机制。

7、其四，现有方法主要实现变化检测，即判断植被是否发生变化，而难以进一步判定变化的方向和趋势，无法为环水保治理措施的制定提供充分的决策依据。

8、综上所述，现有输变电工程环水保监测技术主要存在以下问题：数据源之间缺乏因果关联架构，难以解释植被变化的驱动因素；缺少面向输变电工程场景的专用空间基准体系，难以实现植被分布与水文特征的精准耦合；多种监测手段之间缺乏递进式联动机制，监测效率较低；监测结果仅能反映变化与否，难以量化趋势方向。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于影像融合的输变电线路环水保监测方法，旨在解决现有输变电工程环水保监测中数据源缺乏因果关联、空间配准缺乏专用基准、监测手段缺乏递进联动以及监测结果缺乏趋势量化判定的技术问题。

2、一种基于影像融合的输变电线路环水保监测方法，应用于输变电线路环水保监测系统，所述系统包括：

3、图像采集设备，配置为通过无线数据传输链路与边缘计算终端连接，用于采集监测时间段内监测区域的多光谱图像数据；

4、塔杆传感器组，配置为通过物联网通信协议与所述边缘计算终端互联，用于采集基于塔杆坐标系的感知数据；

5、所述边缘计算终端，配置为通过有线网络或无线网络与中心服务器集群连接，用于对所述图像数据执行去噪和坐标校正；

6、所述中心服务器集群，配置为通过高速数据总线与存储阵列互联，用于执行跨时段影像融合及趋势判定；

7、所述方法包括以下步骤：

8、s1：获取监测时间段内监测区域的图像数据，并获取基于塔杆坐标系的感知数据；其中，监测时间段包括第一监测时间段和第二监测时间段；塔杆坐标系由地上植物分布网络和地下水文变动网络构成，地上植物分布网络与地下水文变动网络相耦合；

9、s2：根据第一监测时间段，确定至少一种与植被状态相关联的环水保指标对应的第一指标值，并提取第一指标值所属第一指标区域的第一区域图像；其中，图像数据用于确定第一指标值对应的植物状态特征，并用于确定第一指标区域对应的植物分布特征，感知数据为引发植物状态特征和植物分布特征变化的水文土壤特征；同时，根据第二监测时间段，提取与所述环水保指标对应的第二区域图像；

10、s3：在图像融合前执行时空对齐操作，通过塔杆坐标系的定位数据设定空间基准参数；基于空间基准参数，对比第二区域图像与第一区域图像，确定像素偏差；

11、s4：根据所述像素偏差，将第二监测时间段内对应环水保指标的第二区域图像与第一区域图像融合，生成融合差异图，根据所述融合差异图确定图像偏差，并根据所述图像偏差判定植物状态趋势和植物分布趋势。

12、进一步地，图像数据包括卫星遥感影像数据和无人机航摄影像数据；所述卫星遥感影像数据由卫星地面接收站获取并通过所述中心服务器集群接收；

13、监测方法采用三级递进监管架构对监测区域进行监管：

14、第一级：通过卫星遥感对所述监测区域进行全线普查，获取全线卫星遥感影像，识别环水保疑似问题区域；

15、第二级：基于所述环水保疑似问题区域，通过无人机对环水保疑似问题区域进行重点区域详查，获取重点区域的无人机航摄影像，确认环水保疑似问题区域中是否存在环水保问题；

16、第三级：基于第二级确认存在环水保问题的区域，通过现场核查对存在环水保问题的区域进行补充验证；

17、其中，第二级的重点区域详查范围由第一级的全线普查结果动态触发确定，第三级的现场核查范围由第二级的详查结果动态触发确定。

18、进一步地，获取图像数据和感知数据，包括：

19、在监测时间段内，获取参考帧，参考帧为所述监测区域在第一监测时间段内无特征缺失的目标帧图像；

20、目标帧图像被配置为监测时间段内的起始帧，并作为输入帧参与后续处理；当目标帧图像作为输入帧时，以起始帧的定量数据为基准，叠加增量数据，获得监测区域的前向监测帧图像；所述增量数据为相邻两帧之间环水保指标的实测变化量；

21、第一监测时间段包括起始帧，以及至少一种表征环水保指标的实时指标值的至少一帧的前向监测帧图像；前向监测帧图像按时间先后顺序排列，且第一监测时间段内最后一帧前向监测帧图像为第二监测时间段对应环水保指标的初始帧图像。

22、进一步地，图像数据采集时，根据目标帧图像，确定标定反射率；

23、当接收到前向监测帧图像时，判断前向监测帧图像的实时反射率是否符合标定反射率；

24、其中，当实时反射率与标定反射率的差值在预设阈值范围内时，判定为符合标定反射率，对前向监测帧图像进行顺序排列；

25、当实时反射率与标定反射率的差值超出所述预设阈值范围时，根据目标帧图像的rgb均值，调整前向监测帧图像的图像采集设备的cmos增益和光圈值，并重新采集图像，直至重新采集的前向监测帧图像的亮度值与目标帧图像的亮度值的差值在预设亮度容差范围内，然后将前向监测帧图像顺序排列。

26、进一步地，确定第一指标区域，包括：

27、当边缘计算终端接收所述图像数据后，将图像分割为200×200像素的网格单元，每个网格单元与对应位置的感知数据叠加生成特征矩阵；

28、根据预设植被覆盖度阈值，在每个网格单元中判定植被区域；

29、当连续邻接网格单元的感知数据均可计算出所述第一指标值时，将对应网格单元归类为第一指标区域；其中，所述第一指标值为与植被状态相关联的环水保指标的取值。

30、进一步地，第一区域图像经第一滤波波段滤波增强后形成第一带通滤波影像，经第二滤波波段滤波后形成第二带通滤波影像；根据所述第一带通滤波影像与所述第二带通滤波影像的响应差异，提取植被区域与非植被区域之间的可视邻接边界。

31、进一步地，s3中执行时空对齐操作并确定像素偏差具体包括：

32、通过塔杆坐标系的定位数据，设定空间基准参数；

33、基于空间基准参数，逐像素对比第二区域图像与第一区域图像的植被特征，确定像素偏差；

34、根据像素偏差，判断植物状态趋势和植物分布趋势：对于同一像素位置，基于植被指数差值的正负判断植物状态改善或恶化趋势；基于植被覆盖区域像素数量的增加或减少判断植物分布扩展或缩小趋势。

35、进一步地，图像融合前，还包括：

36、分别确定第一区域图像和第二区域图像的二值化植被分布图，设定植被区域的像素判定标准；

37、根据像素判定标准，在二值化植被分布图上采用形态学处理扩展植被轮廓线，采用预定义结构元素进行轮廓增强；

38、将增强后的轮廓线叠加至地理配准底图，分析轮廓差异区域的面积特征及形态特性；

39、基于形态特性差异类型判定植被变化类别，以及基于植被变化类别对应的融合异常区域。

40、进一步地，将第二区域图像与第一区域图像融合，包括：

41、以塔杆坐标为基准点，构建几何配准的植被恢复区矢量图层；

42、根据矢量图层，构建不同图像偏差指标对应的计算通道。

43、进一步地，图像采集设备为多光谱无人机或定点长期图像监测设备，塔杆传感器组包括土壤湿度传感器、径流流速传感器和降雨量传感器；

44、边缘计算终端安装于沿线的变电站或巡检站，中心服务器集群部署于电网公司的数据中心；

45、所述方法还包括：

46、根据植物状态趋势、植物分布趋势及图像偏差，生成环水保监测报告；

47、当根据所述植物状态趋势确定的植物状态偏差幅度超过预设告警阈值时，或当所述植物分布趋势中衰减分布趋势的像素占比超过预设告警阈值时，向边缘计算终端发送数据采集频率调整指令。

48、与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

49、（1）本发明通过构建基于塔杆坐标系的环水保监测架构，实现了影像数据与感知数据的空间耦合与因果关联。具体地，通过将感知数据定位为引发植物状态特征和植物分布特征变化的水文土壤特征，建立“影像表征结果、感知表征成因”的双层解析架构，能够准确区分植被变化的驱动因素，提高环水保指标分析的准确性。

50、（2）本发明通过建立由地上植物分布网络和地下水文变动网络耦合而成的塔杆坐标系，以输变电线路塔杆为空间基准，实现了地上植被分布特征与地下水文特征的精准空间配准，消除了常规坐标系下的空间定位误差，提升了多源数据融合的一致性。

51、（3）本发明通过将第一监测时间段的第一区域图像与第二监测时间段的第二区域图像进行融合，生成融合差异图，根据融合差异图确定图像偏差，并根据图像偏差的正负和幅度判定植物状态趋势和植物分布趋势，实现了从“是否变化”到“如何变化”的监测维度提升，为环水保治理措施的制定提供了趋势量化依据。

52、（4）本发明通过三级递进监管架构，使后一级监测范围由前一级监测结果动态触发确定，实现了“由粗到精、由面到点”的精准监管，避免了传统方法中重复监测或遗漏监测的问题，提高了监测效率，降低了人力成本。

53、本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书和附图中所特别指出的结构来实现和获得。

54、下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步地详细描述。