翁永玲 范興旺 胡伍生 張惠均
(1東南大學(xué)交通學(xué)院,南京 210096)(2江蘇省地質(zhì)測(cè)繪院,南京 210008)
多源遙感數(shù)據(jù)及GIS技術(shù)在輸電線路徑優(yōu)選中的應(yīng)用研究
翁永玲1范興旺1胡伍生1張惠均2
(1東南大學(xué)交通學(xué)院,南京 210096)
(2江蘇省地質(zhì)測(cè)繪院,南京 210008)
摘 要:以輸電線路徑選擇為目標(biāo),對(duì)QuickBird多光譜數(shù)據(jù)采用決策樹分類算法自動(dòng)提取輸電線沿線地區(qū)的居民地、道路及水體等地物要素,經(jīng)分類后處理總體精度達(dá)到了92.83%.由IRS-P5衛(wèi)星立體像對(duì)數(shù)據(jù)采用數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量方法構(gòu)建了數(shù)字高程模型(DEM),以1∶10 000DEM為參考值檢驗(yàn)由IRS-P5立體像對(duì)建立的DEM,其誤差為±1.94 m,由此DEM計(jì)算地表坡度.這些地形、地物要素能夠滿足輸電線路徑初選的要求.綜合分析各類地理要素及輸電線路徑設(shè)計(jì)規(guī)范,采用緩沖區(qū)分析和疊置分析等GIS空間分析方法進(jìn)行了2條輸電線路徑優(yōu)選,選線結(jié)果與原有常規(guī)方法所選路徑總長(zhǎng)相比減少了約400 m.輸電線路徑及各類地物要素與DEM的疊加實(shí)現(xiàn)了真實(shí)三維地表景觀的可視化.研究表明遙感及GIS技術(shù)為輸電線路徑初選及優(yōu)化提供了經(jīng)濟(jì)、高效快速的技術(shù)方法.
關(guān)鍵詞:輸電線路徑;遙感技術(shù);決策樹分類;數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量;GIS空間分析
輸電線路徑的勘測(cè)設(shè)計(jì)是電力工程建設(shè)中的一項(xiàng)主要環(huán)節(jié),路徑選擇的優(yōu)劣直接影響輸電的安全性、便捷性和經(jīng)濟(jì)性.針對(duì)輸電線路路徑選擇現(xiàn)已廣泛使用衛(wèi)片、航片、全數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量等新技術(shù)[1].特別是遙感技術(shù)可實(shí)時(shí)、快速、動(dòng)態(tài)地提取輸電線沿線地區(qū)的地質(zhì)、地貌、地形等特征,為線路的選擇和確立提供依據(jù).目前的研究,多數(shù)基于30 m空間分辨率的TM數(shù)據(jù)通過目視解譯的方法,人工解譯輸電線沿線地區(qū)的不良地質(zhì)現(xiàn)象、巖性地質(zhì)構(gòu)造等信息[2-3].實(shí)質(zhì)上,隨著遙感技術(shù)及的發(fā)展,衛(wèi)星遙感不僅可獲取更高分辨率的遙感圖像,并且,高分辨率衛(wèi)星遙感影像還可提供立體像對(duì).高分辨率遙感數(shù)據(jù)具有豐富的光譜特征和紋理特征.通過分析這些特征,結(jié)合遙感圖像自動(dòng)分類的方法,可快速得到區(qū)域土地覆蓋/土地利用類型圖,從而提取輸電線路徑選擇的影響因素,如居民區(qū)、道路、水體等.此外,基于數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量方法,衛(wèi)星立體像對(duì)可用于建立DEM數(shù)據(jù),制作正射影像圖,三維地面模型等.因此,綜合高分辨率多光譜數(shù)據(jù)及衛(wèi)星立體像對(duì)數(shù)據(jù),自動(dòng)提取輸電線沿線地區(qū)的地物要素、地形等特征,構(gòu)建GIS數(shù)據(jù)庫,通過GIS空間分析方法實(shí)現(xiàn)輸電線路徑優(yōu)選.這是加快數(shù)字電力工作現(xiàn)代化進(jìn)程、提高設(shè)計(jì)效率及輸電線路設(shè)計(jì)的自動(dòng)化、信息化水平的重要途徑之一[4].
本文以輸電線路徑選擇為目標(biāo),研究遙感及GIS應(yīng)用其中的關(guān)鍵問題,具體如下:1)利用QuickBird數(shù)據(jù)提取輸電線沿線地區(qū)的地表信息,重點(diǎn)關(guān)注居民區(qū)、道路、水體和沿線主要企業(yè)對(duì)輸電線路徑選線設(shè)計(jì)的影響,研究基于QuickBird多光譜遙感數(shù)據(jù)的地表信息自動(dòng)提取方法.2)研究利用IRS-P5遙感立體像對(duì)數(shù)據(jù)建立研究區(qū)數(shù)字高程模型,為路線優(yōu)選提供地形影響因子即地表坡度.3)將QuickBird多光譜遙感數(shù)據(jù)提取的地表信息的柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù),與數(shù)字高程模型及地表坡度圖等信息集成于GIS系統(tǒng),采用GIS空間分析方法,按照110~750 kV架空輸電線路設(shè)計(jì)規(guī)范要求,進(jìn)行輸電線路徑優(yōu)選.4)進(jìn)行居民地、道路、水體、輸電線路徑與DEM疊加的三維地表模型漫游.
選定約5 km×16 km范圍作為路徑設(shè)計(jì)的研究區(qū),研究區(qū)位于東經(jīng)約 119°12'~119°14'20″,北緯約 31°35'45″~ 31°45'25″,命名為天王-寧東南段.研究區(qū)地貌特征部分為低山丘陵崗地,主要有紅土山和白馬山,最大高程約為240 m,大部分地勢(shì)較為平坦;水系較為發(fā)達(dá),區(qū)內(nèi)分布較多的水庫、河流;區(qū)域內(nèi)基本無不良地質(zhì)構(gòu)造.道路主要有沿江高速公路、104國(guó)道、S340省道等公路;城鎮(zhèn)主要有天王鎮(zhèn)、袁巷鎮(zhèn)及散落分布大小不一的村落;主要企業(yè)有垃圾處理廠、制藥廠、鍍鋅廠、油品劑廠、公路收費(fèi)站等.這些地物要素都是輸電線路路徑設(shè)計(jì)過程中應(yīng)考慮的影響因素.
本研究采用的遙感數(shù)據(jù)有QuickBird數(shù)據(jù),主要參數(shù)見表1,用于提取地表地物信息;IPS-P5衛(wèi)星遙感立體像對(duì)數(shù)據(jù),主要參數(shù)見表2,用于建立研究區(qū)數(shù)字高程模型.
表1 QuickBird圖像數(shù)據(jù)主要參數(shù)
表2 IPS-P5衛(wèi)星數(shù)據(jù)主要參數(shù)
首先用18個(gè)野外實(shí)測(cè)的GPS控制點(diǎn)(控制點(diǎn)高程精度為±7 cm,平面坐標(biāo)精度為±5 cm)對(duì)QuickBird遙感圖像進(jìn)行幾何校正,誤差均控制在1個(gè)像元以內(nèi).然后,針對(duì)輸電線路徑優(yōu)選的目標(biāo),采用決策樹分類算法提取影響輸電線路徑選擇的主要因素,重點(diǎn)關(guān)注居民區(qū)、道路、水體等對(duì)輸電線路徑選線設(shè)計(jì)的影響要素.決策樹法分類算法根據(jù)影像的不同特征,從訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)分類規(guī)則,集成遙感影像的光譜特征、紋理特征和空間分布特征生成各結(jié)點(diǎn)的判別函數(shù),由一個(gè)根結(jié)點(diǎn)開始,不同取值建立二叉樹的分支,在每個(gè)分支子集中重復(fù)建立下層結(jié)點(diǎn)和分支,最后形成決策樹[5].由各結(jié)點(diǎn)的判別函數(shù)對(duì)遙感圖像中的各像元進(jìn)行逐層的識(shí)別、歸類,通過若干次中間判斷最終得到判別分類的結(jié)果,決策樹的終極結(jié)點(diǎn)即為分類結(jié)果.
IRS-P5采用有理多項(xiàng)式RPC(rational polynomial coefficients)模型[6]作為立體像對(duì)定位的幾何模型.RPC模型的實(shí)質(zhì)是將地面點(diǎn)大地坐標(biāo)D(B,L,H)與其對(duì)應(yīng)的像點(diǎn)坐標(biāo)d(x,y)用比值多項(xiàng)式關(guān)聯(lián)起來,用下列多項(xiàng)式表示:
式中,Numx(B,L,H),Numy(B,L,H),Denx(B,L,H),Deny(B,L,H)都是三次多項(xiàng)式,通式為
式中,U,V,W 為地面點(diǎn)大地坐標(biāo)(B,L,H)的標(biāo)準(zhǔn)化坐標(biāo);u,v為像點(diǎn)坐標(biāo)(x,y)的標(biāo)準(zhǔn)化坐標(biāo);(B0,L0,H0),(x0,y0)為標(biāo)準(zhǔn)化平移參數(shù);(Bs,Ls,Hs),(xs,ys)為標(biāo)準(zhǔn)化比例參數(shù),它們與80個(gè)RPC參數(shù)一同保存在RPC文件中,并隨圖像提供給用戶.由于RPC模型中的外方位元素在衛(wèi)星數(shù)據(jù)采集時(shí)由星載GPS接收機(jī)、恒星相機(jī)、陀螺儀等直接測(cè)定,含有較大的系統(tǒng)誤差.因此本文依據(jù)16個(gè)地面控制點(diǎn)采用三維線性變換方法對(duì)立體模型進(jìn)行絕對(duì)定向,實(shí)現(xiàn)立體模型的精確定位,即
式中,(X,Y,Z)為改正后的地面點(diǎn)成圖坐標(biāo)系坐標(biāo);(XRPC,YRPC,ZRPC)為RPC模型坐標(biāo);R是由3個(gè)角元素α,ω,κ組成的旋轉(zhuǎn)矩陣;λ為縮放系數(shù);(X0,Y0,Z0)為RPC模型坐標(biāo)系原點(diǎn)在成圖坐標(biāo)系中的坐標(biāo).立體模型經(jīng)過絕對(duì)定向,最終建立數(shù)字高程模型(DEM),并對(duì)生成的DEM編輯.
依據(jù)110~750 kV架空輸電線路設(shè)計(jì)規(guī)范,明確選線條件如下:1)與居民地的關(guān)系:一般22萬伏可跨居民地,50萬伏距居民地15 m;2)與道路的關(guān)系:距高速公路30 m,交角>60°,與道路平行距離為50~80 m;3)與河流的關(guān)系:距河流20 m;4)地形地貌條件:地形坡度<30°;5)距重要單位60 m.
將提取的各類地物要素、DEM、地表坡度圖及正射影像圖集成于ArcGIS系統(tǒng)中,構(gòu)建輸電線路徑優(yōu)選的數(shù)據(jù)庫.依據(jù)選線條件,采用空間緩沖區(qū)、空間疊置分析等方法建立空間分析模型,確定適宜選線的區(qū)域,結(jié)合輸電線路路徑優(yōu)選規(guī)范實(shí)現(xiàn)最佳路徑的選定.
依據(jù)研究區(qū)土地利用/覆被類型的分布現(xiàn)狀,初步確定研究區(qū)地物類型有:水體、居民地、水泥道路、瀝青鋪面道路、裸土、有植被耕地和林地等七大類.遙感圖像中,各種地物由于其結(jié)構(gòu)、組成及理化性質(zhì)的差異,使得不同地物對(duì)電磁波的反射有其獨(dú)特的特性,單純用光譜特征很難將道路和居民地區(qū)分,因此需要借助于圖像的紋理特征分析[7-8].通過對(duì)各類地物光譜特征及紋理特征的分析,確定參與決策樹分類的決策特征變量有4個(gè)多光譜波段的亮度值、NDVI(歸一化植被指數(shù))和第一波段紋理對(duì)比度參數(shù)(Band1Con)等6個(gè)特征變量.比較各類地物的6個(gè)特征變量的響應(yīng)特征,制定了分層分類規(guī)則,從而建立決策樹分類模型(見圖1),實(shí)施分類,得到初始分類結(jié)果.
圖1 地表信息提取的決策樹模型
本區(qū)域中影響輸電線路徑選擇的主要地物要素為居民區(qū)、道路、水體、等.因此,對(duì)決策樹地表信息提取結(jié)果進(jìn)行分類后處理:1)將兩類道路合并;2)對(duì)居民地信息主要以提取其邊界為主,因此,可將居民地內(nèi)的陰影歸并到居民地類別;3)裸土、有植被耕地、林地等對(duì)輸電線路徑的選擇的影響可以忽略,都?xì)w為背景.分類后優(yōu)化處理采用了2個(gè)步驟:首先,分別對(duì)居民地類別和道路類別采用自適應(yīng)濾波方法對(duì)居民地和道路進(jìn)行分類后處理,自適應(yīng)濾波能夠在保護(hù)圖像清晰度及細(xì)節(jié)的前提下,抑制噪聲.其處理結(jié)果可以去除居民地內(nèi)部分噪聲(如較小的小空和陰影),并歸入居民地類別.同樣也可以去除道路內(nèi)的部分噪聲點(diǎn),使道路盡可能連續(xù).然后,將處理后的居民地與道路類別轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù),導(dǎo)入ArcGIS系統(tǒng)中,并以幾何校正后的QuickBird全色波段作為背景圖,將本應(yīng)為道路而被錯(cuò)分為居民地的圖形對(duì)象歸并到道路圖層,最終分類結(jié)果見圖2.利用混淆矩陣方法檢驗(yàn)分類精度,顯示分類后處理的總體精度由原來的82.09%提高到92.83%.
圖2 研究區(qū)決策樹分類結(jié)果
基于VirtuoZo工作站,利用RPC參數(shù)及16個(gè)地面控制點(diǎn)進(jìn)行立體像對(duì)絕對(duì)定向,建立立體模型,模型的平面定位中誤差為mx=±0.772 m,my= ±0.641,mz= ±1.198,滿足 1∶10 000DEM 的要求.進(jìn)而生成DEM,在立體觀測(cè)的條件下對(duì)DEM進(jìn)行編輯,消除纏繞在樹木、建筑物等地物上的等高線,使高程格網(wǎng)點(diǎn)均切于地面,水域高程置平等,建立符合規(guī)范要求的DEM(空間分辨率2.5 m)(見圖3).
根據(jù)地理坐標(biāo),選取基于P5立體像對(duì)建立的DEM和航攝立體像對(duì)構(gòu)建的1∶10 000DEM(空間分辨率10 m)的共同區(qū)域,并將P5建立的DEM重采樣為10 m空間分辨率使其與1∶10 000DEM的空間分辨率相同,以便通過兩DEM的差值運(yùn)算來全面檢驗(yàn)P5衛(wèi)星遙感像對(duì)生成的DEM的檢驗(yàn)精度.統(tǒng)計(jì)計(jì)算表明誤差基本成正態(tài)分布,且較差在(-5 m,5 m)的點(diǎn)占89.3%(見圖4).誤差較大的點(diǎn)大多位于水域、有樹林覆蓋的山區(qū)及居民區(qū).了解到航攝像對(duì)構(gòu)建的1∶10 000DEM數(shù)據(jù)沒有經(jīng)過DEM編輯,因此,這些表現(xiàn)為較大的誤差并非一定是P5構(gòu)建的DEM的誤差.鑒于此點(diǎn),我們利用DEM與正射影像地理坐標(biāo)的鏈接,選擇了10個(gè)穩(wěn)定可靠的地形、地物特征點(diǎn),讀取各自的高程,以1∶10 000DEM為參考值,則由P5建立的數(shù)字高程的中誤差為±1.94 m.
圖3 等高線與數(shù)字高程模型疊加
圖4 誤差累計(jì)百分百分布
GIS可以最大限度地將有關(guān)信息集成起來,從而為電力系統(tǒng)決策人員提供一個(gè)多元化的決策依據(jù).因此,將QuickBird數(shù)據(jù)提取的地表信息的柵格數(shù)據(jù)類型分層分別轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù),同時(shí)將QuikBird正射影像圖、路徑起止點(diǎn)、DEM、地表坡度、原常規(guī)方法選定的輸電線路徑分別分層導(dǎo)入到ArcGIS系統(tǒng)中,并根據(jù)已有地形圖判讀出研究區(qū)內(nèi)的重要單位,建立重要單位點(diǎn)圖層.圖5給出了用于空間分析選線的各矢量數(shù)據(jù)圖層.
依據(jù)線路起終點(diǎn)位置,按照220 KV和500 KV輸電線路徑要求,路徑選擇宜靠近現(xiàn)有國(guó)道、省道、縣道及鄉(xiāng)鎮(zhèn)公路,改善交通條件,方便施工和運(yùn)行以及電力設(shè)計(jì)選線條件(見2.3節(jié)),建立了空間分析模型(見圖6).首先確立了適宜選線的區(qū)域,然后依據(jù)空間分析結(jié)果中適宜選線區(qū)域,以地形坡度圖和空間分辨率為0.6 m的QuickBird全色波段正射圖像為輔助數(shù)據(jù),盡可能沿道路選線,確定輸電線路徑.按照上述要求確定了220和500 kV輸電線路徑.
圖5 用于空間分析選線的各矢量數(shù)據(jù)
圖6 GIS空間分析選線模型
圖7給出了220和50 kV輸電線路徑,其中220 kV路徑總長(zhǎng)18053.67 m,500 kV路徑總長(zhǎng)18088.80 m,所選路徑滿足輸電線路設(shè)計(jì)規(guī)范要求(參見110~750 kV架空輸電線路設(shè)計(jì)規(guī)范(報(bào)批稿).20080602(新版),主編:中華人民共和國(guó)建設(shè)部.中華人民共和國(guó)建設(shè)部,國(guó)家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局聯(lián)合發(fā)布).將數(shù)字高程模型與各類矢量數(shù)據(jù)圖層,如居民地、水體、道路和輸電線路徑等信息疊加,基于VR-GIS方法,實(shí)現(xiàn)以輸電線路徑為路線的三維地表模型漫游,再現(xiàn)了研究區(qū)的地形、地貌,使成果更加直觀,為宏觀決策提供支持.
選線結(jié)果與原有常規(guī)方法所選路徑總長(zhǎng)(18 456.95 m)相比,路徑總長(zhǎng)減少了約400 m,在一定程度上減少了工程造價(jià)及竣工后的運(yùn)行維護(hù)費(fèi)用.具體的表現(xiàn)在除了減少了輸電線總長(zhǎng)外,同時(shí)還減少了塔數(shù)、塔材、基礎(chǔ)鋼材、基礎(chǔ)混凝土及運(yùn)行維護(hù)費(fèi).此外,采用遙感及GIS方法選線解決了常規(guī)勘測(cè)方法中已有資料陳舊、作業(yè)工期長(zhǎng)、采集數(shù)據(jù)困難、對(duì)環(huán)境保護(hù)不力的問題,大大地縮短勘測(cè)設(shè)計(jì)時(shí)間.因此,遙感技術(shù)可作為對(duì)工程的造價(jià)控制的有力環(huán)節(jié).
圖7 輸電線路徑選線結(jié)果
針對(duì)輸電線路徑優(yōu)選的目標(biāo),依據(jù)多源遙感數(shù)據(jù),基于各種地物類型光譜特征知識(shí)分析,并結(jié)合遙感影像的紋理特征,采用決策樹分類算法提取影響輸電線路徑選擇的主要因素.研究結(jié)果表明,該分類方法能有效地進(jìn)行地物分類與識(shí)別,特別是綜合光譜和紋理信息有效地解決了裸土與居民地的混分現(xiàn)象.自適應(yīng)濾波有效地去除了居民地和道路內(nèi)的噪聲,凈化了地物類別并提高了分類精度.同時(shí)利用遙感立體像對(duì)數(shù)據(jù),基于數(shù)字?jǐn)z影測(cè)量方法構(gòu)建了DEM,其精度能夠滿足輸電線路徑優(yōu)選的要求.綜合地物和地形多要素作為輸電線路徑優(yōu)選的約束條件,采用GIS空間分析方法,實(shí)現(xiàn)了輸電線路徑優(yōu)選.沿輸電線路徑的三維地表模型漫游,再現(xiàn)了研究區(qū)地形、地貌,使成果更加直觀,為宏觀決策提供了支持.與常規(guī)的航空攝影測(cè)量方法相比,將現(xiàn)代3S集成技術(shù)引入到輸電線路徑的優(yōu)選中,節(jié)約了成本,提高了工作效率,對(duì)加快數(shù)字電力工作現(xiàn)代化進(jìn)程有一定的意義和實(shí)用價(jià)值.
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Application of multisensor image and GIS in electric transmission line path design
Weng Yongling1Fan Xingwang1Hu Wusheng1Zhang Huijun2
(1School of Transportation,Southeast University,Nanjing 210096,China)
(2Jiangsu Geologic Surveying and Mapping Institute,Nanjing 210008,China)
Abstract:According to the objects of electric transmission path design,the decision tree classification method is adopted to extract surface features,such as residential areas,roads and water bodies from the QuickBird image.The overall accuracy is 92.83%after post-classification.In addition,based on the digital photogrammetry method,the digital elevation model(DEM)is built using IRSP5 stereo images.The DEM derived from IRS-P5 stereo images is validated using 1∶10 000 DEM.The validation root mean square error is ±1.94 m.Then the terrain slope is mapped.These surface features and terrain elements can satisfy the requirements of the electric transmission line path design.So the residential area,road,water body and terrain slope are integrated into GIS database.According to the criterion of electric transmission line path design,the two optimal paths are determined using the GIS spatial analysis techniques including the buffer area analysis and spatial overlay analysis.Comparing the selected line path with previous conventional method,the total length is reduced about 400 m.The electric transmission line path and all geography elements are overlaid with the DEM to visually perform the true three dimensional geography sight in the study area.The study demonstrates that the remote sensing and GIS technology act as low-cost and effective approaches in electric transmission line path design.
Key words:electric transmission line path;remote sensing;decision tree classification;digital photogrammetry;GIS spatial analysis
中圖分類號(hào):P283.8
A
1001-0505(2013)S2-0269-06
doi:10.3969/j.issn.1001 -0505.2013.S2.011
收稿日期:2013-08-20.
翁永玲(1962—),女,博士,教授,博士生導(dǎo)師,wengyongling@seu.edu.cn.
基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41071264)、江蘇省電力設(shè)計(jì)院/東南大學(xué)科研合作基金資助項(xiàng)目(8521002486).
引文格式:翁永玲,范興旺,胡伍生,等.多源遙感數(shù)據(jù)及GIS技術(shù)在輸電線路徑優(yōu)選中的應(yīng)用研究[J].東南大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2013,43(S2):269-274.[doi:10.3969/j.issn.1001 -0505.2013.S2.011]