[发明专利]基于SAR影像的输电杆塔水灾故障隐患的识别方法

说明书

本发明公开了基于SAR影像的输电杆塔水灾故障隐患的识别方法，所述识别方法包括以下步骤：步骤1：对SAR影像进行滤波处理；步骤2：采用阈值算法提取SAR影像水体区域的二值图；步骤3：采用杆塔中心距离搜索算法和塔基网格距离搜索算法，计算杆塔到洪水区的最短距离和搜索区域内的洪水占比；步骤4：基于杆塔到洪水的距离和杆塔范围内洪水占比计算洪水隐患系数，判断杆塔受灾情况。

技术领域

本发明涉及电力系统自然灾害事件监测技术领域，特别是涉及基于SAR影像的输电杆塔水灾故障隐患的识别方法。

背景技术

随着电网规模的增大，电网遭遇突发性灾害的概率也在增加。全球各种自然灾害所造成的损失中，洪涝灾害高居40％，近年来的特大水灾事件造成了高额经济损失，洪水冲垮输电杆塔基础，导致杆塔断线、淹没电力设施导致供电中断，威胁电力系统的安全稳定运行，对人民的生活、生产带来巨大的损失。如果能及时发现输电线路水灾故障的隐患，及时安排运检人员处理，可将损失降到最小。

洪水灾害对电网的主要破坏在于电力设备极易发生短路损坏、内部放电损坏、器身部件受潮损坏等情况；输电线路杆塔基础受洪水冲刷，可能冲垮杆塔导致杆塔断线、淹没电力设施导致供电中断，威胁电力系统的安全稳定运行，对人民的生活、生产带来巨大损失。

目前，我国和其他大多数国家的电力线路巡检工作仍然主要依靠人工巡查、手工记录，存在成本高、工作条件危险、巡检缺失等缺点。运行、维护的困难程度和工作强度非常大。近年航空巡检被采用，提高了检测效率和精度。但该技术受飞行安全、航空控制、天气变化和加油等因素的限制，无人机(UAV)也因安全问题和耐久性不足制约了其进一步的应用。卫星技术的发展，为输电线路故障得以发现及为灾害预测提供了新手段。合成孔径雷达(SAR：Synthetic Aperture Radar)已广泛运用于灾害监测。与传统巡检方式相比，每幅卫星图像可覆盖地面面积广，卫星技术巡检具有周期短、无安全隐患、巡检覆盖区域更宽、反应快速等优势。目前，基于SAR影像水体特征已经可以准确提取水体部分,包括不同场景如森林区域或是城市中的洪水,一些改进算法的提出也使洪水的提取范围更加准确，而关于输电线路杆塔水灾故障隐患识别方面，鲜有研究和涉及。

因此希望有一种基于SAR影像的输电杆塔水灾故障隐患的识别方法能够解决现有技术中存在的问题。

发明内容

本发明公开了一种基于SAR影像的输电杆塔水灾故障隐患的识别方法，所述识别方法包括以下步骤：

步骤1：对SAR影像进行滤波处理；

步骤2：采用阈值算法提取SAR影像水体区域的二值图；

步骤3：采用杆塔中心距离搜索算法和塔基网格距离搜索算法，计算杆塔到洪水区的最短距离和搜索区域内的洪水占比；

步骤4：基于杆塔到洪水的距离和杆塔范围内洪水占比计算洪水隐患系数，判断杆塔受灾情况。

优选地,所述步骤2根据电力杆塔的台账信息、目视解译和坐标拾取，确定所述SAR影像水体区域的二值图中杆塔的像素坐标点集公式(1)：

U＝{a₁(x₁,y₁),a₂(x₂,y₂),...,a_n(x_n,y_n)} (1)

式中U为杆塔坐标点集，a_i为杆塔代号，x_i为二值图像素坐标的横坐标，y_i为二值图像素坐标的纵坐标；