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    鐵路外部環(huán)境風險源遙感監(jiān)測及管理研究

    2021-09-08 07:23:34肖銘哲
    鐵道勘察 2021年4期
    關鍵詞:分辨率衛(wèi)星鐵路

    肖銘哲

    (中國鐵路廣州局集團有限公司,廣州 511487)

    1 概述

    截至2020年底,我國鐵路營業(yè)里程達到14.63萬km,其中高鐵里程3.79萬km。鐵路外部環(huán)境風險源已成為鐵路安全問題整治工作的主要對象,做好鐵路外部環(huán)境安全問題整治工作是防范化解鐵路重大安全隱患、確保高鐵和旅客列車安全重要手段。同時,也對鐵路外部風險源的監(jiān)測提出了更高的要求[1-3]。

    目前,鐵路外部風險源發(fā)現、巡檢、處置等環(huán)節(jié)多采用人工方式完成。但該方式在大范圍監(jiān)測方面存在明顯不足[4]。具體體現為:①受人力資源的限制,一線工區(qū)人員工作任務飽滿,在鐵路沿線周邊環(huán)境巡檢工作中難以投入較多人力;②在南方山區(qū),地質地貌條件復雜,隧道頂部、密林區(qū)等段落,人員難以到達,不能做到全覆蓋的巡檢,存在安全防護的盲區(qū)和漏洞;③受檢查人員視線角度的限制,實地巡檢或者高鐵添乘檢查存在視線遮擋,高層建筑物屋頂等風險等級較高的隱患點無法被準確發(fā)現;④風險源的管控信息化水平較低,仍然以外業(yè)紙質記錄,內業(yè)電子表格的方式進行管理,不同管理層級之間存在信息孤島。

    衛(wèi)星遙感數據具有時空分辨率高、宏觀性強、可視性好、紋理豐富等特點[5],其高分光學遙感影像可用于鐵路勘察中的地理信息產品制作、地質遙感解譯與環(huán)境影響評價[6-7]。光學、微波、衛(wèi)星定位等遙感技術在既有鐵路地災防治中已有深入研究[8-11],借助衛(wèi)星遙感技術大范圍、快速重返拍攝獲取數據的能力,于勝利等在鐵路周邊環(huán)境隱患識別與監(jiān)測中進行嘗試[12-14]。但是目前的研究成果中,針對衛(wèi)星遙感技術與GIS技術融合應用于鐵路路外風險源的監(jiān)測與管理的研究還相對較少。

    2 總體技術思路

    為了解決上述人工監(jiān)測中存在的弊端,結合路外環(huán)境風險源監(jiān)測的現狀與一線工區(qū)人員的業(yè)務需求,提出一種基于遙感技術的路外環(huán)境風險源定期動態(tài)監(jiān)測方法,以實現對每個風險源的全周期的信息化管理。其基本流程見圖1。

    圖1 鐵路外部環(huán)境風險源遙感動態(tài)監(jiān)測工藝流程

    (1)資料整理

    資料整理工作主要包括線位資料收集、整理,系統(tǒng)平臺底圖影像制作,不同級別行政區(qū)界、各等級名稱注記等基礎地理信息數據資料的收集整理。資料整理工作的主要目的是為桌面管理系統(tǒng)與移動巡檢APP的搭建提供基礎數據,以便于后續(xù)風險源部分屬性信息的自動計算(如起止里程、距離線位距離、所處省、市、縣及鎮(zhèn)等)。

    (2)衛(wèi)星動態(tài)監(jiān)測

    衛(wèi)星動態(tài)監(jiān)測主要用于代替?zhèn)鹘y(tǒng)無差異人工巡檢,采用高精度遙感變化自動檢測方法[15-16],嚴密監(jiān)控新增風險源及風險源處置現狀,實現對風險源檔案的動態(tài)更新,降低漏檢率,增大監(jiān)測覆蓋面。基于衛(wèi)星遙感定期監(jiān)測可發(fā)現變化的風險源,并自動推送到系統(tǒng)平臺,一方面可以指導人工巡檢,提高針對性;其次,可以復核處理情況是否與實際相符;最后,還可以發(fā)現漏檢的風險源。

    (3)系統(tǒng)平臺搭建

    鐵路路外風險源監(jiān)測管理系統(tǒng)主要包括路外風險源桌面管理系統(tǒng)與移動智能巡檢APP兩大部分。通過兩個軟件的協(xié)同作業(yè)可以實現海量路外風險源數據的高效管理;基于二維GIS技術對鐵路外部環(huán)風險源建立多維時空數據庫,實現風險源的時空屬性查詢和多維度統(tǒng)計分析,并將GIS技術與鐵路外部環(huán)風險源管理業(yè)務進行深度融合,可實現風險源的“發(fā)現-復核-處置-銷號”的全周期管理回溯,大大提高站段的管理效率與一線巡檢人員的工作效率。

    3 技術適用性分析

    衛(wèi)星遙感技術具有宏觀性強、周期性拍攝、影像色彩紋理豐富等特點,相較于傳統(tǒng)人工巡檢方式具有顯著的優(yōu)勢。該技術在既有鐵路災害早期識別、鐵路勘察設計等領域已有泛應用。但對于鐵路沿線彩鋼房、防塵網等重點監(jiān)測對象,目前缺少相關應用研究。結合廣鐵集團相關線路中的示范應用,從影像分辨率、衛(wèi)星數據源類別、衛(wèi)星重訪周期3個關鍵因素出發(fā),對衛(wèi)星遙感技術在鐵路路外風險源監(jiān)測中的可行性進行深入分析。

    (1)影像分辨率

    影像分辨率代表衛(wèi)星識別地物的清晰程度。需要從投入成本,識別精度、處理工作量等方面綜合考慮,選擇合適分辨率的影像。為了驗證不同分辨率對風險源識別效果的影響,制作了同一觀測區(qū)域的不同分辨率的影像(見圖2)。從圖2中可以發(fā)現,0.2m、0.5m、1m分辨率影像均能夠有效區(qū)分彩鋼房地物,2m分辨率影像相對模糊,彩鋼房色彩以及邊界顯示不清晰。考慮監(jiān)測成本以及數據處理效率等問題,盡管0.2m分辨率的監(jiān)測精度較高,但其成本為0.5m或者1m數據的數倍,在長期業(yè)務化的動態(tài)監(jiān)測中性價比不高。因此,在路外風險源監(jiān)測中,可以在城市等建筑物密集的區(qū)域使用0.5m分辨率衛(wèi)星影像,在山區(qū)及建構筑物稀疏的區(qū)域使用1m分辨率衛(wèi)星影像。

    圖2 不同分辨率衛(wèi)星影像對比

    (2)衛(wèi)星數據源

    鐵路線里程長,覆蓋面廣,衛(wèi)星影像分辨率越高,則其單景拍攝的范圍越小。為了實現多線路、長里程的鐵路路外風險源監(jiān)測,需要多顆衛(wèi)星協(xié)同拍攝,以實現全覆蓋的監(jiān)測。目前,全球在軌的商業(yè)化衛(wèi)星中,滿足路外風險源監(jiān)測的衛(wèi)星數據源見表1[17-19]。

    表 1 衛(wèi)星數量源情況統(tǒng)計

    (3)重訪周期

    路外風險源巡檢周期一般為1個月,故衛(wèi)星對鐵路同一區(qū)域拍攝的重訪時間不能小于1個月。由于鐵路呈帶狀分布,并且易受天氣環(huán)境的影響,單一衛(wèi)星的拍攝效率不能滿足大范圍鐵路的業(yè)務化監(jiān)測需求。從表1中可以看出,單一衛(wèi)星星座的重訪時間最高為0.5d,通過綜合多顆衛(wèi)星數據,在不考慮天氣因素條件下,可以滿足每月1次的監(jiān)測需求。

    4 實施方案

    4.1 基礎資料準備與整理

    基礎資料主要包括線位、底圖及基礎地理數據等資料,導入平臺之前,需要針對線位進行深加工處理,底圖進行色彩調整與坐標轉換,基礎地理數據進行格式轉換等工作。資料整理的基本流程見圖3。

    圖3 資料準備流程

    (1)線位資料整理

    在路外風險源管理過程中,所有風險源位置全部以里程作為基準進行定位,外業(yè)巡檢、復核也按照里程段落開展。因此,需要將收集的不同坐標線位進行坐標轉換,結合收集的里程位置資料,建立經緯度坐標與里程坐標之間的換算關系,以實現系統(tǒng)平臺中任意風險源的里程與距離的自動計算。

    線位資料整理還包括基于鐵路中線資料的安保區(qū)范圍線、用地紅線范圍線以及100m監(jiān)測范圍線的制作。根據不同范圍線的具體描述,以鐵路中線為基準進行矢量范圍的偏移操作,完成范圍線的制作。

    (2)平臺底圖與基礎地理數據整理

    底圖可以采用谷歌衛(wèi)星影像,導入平臺之前需要完成影像的色彩調整,影像坐標與格式的轉換等操作。

    基礎地理數據主要用于輔助風險源屬性信息的描述,不同等級行政區(qū)界線、名稱注記等資料收集之后,進行坐標與格式的轉換后導入系統(tǒng)平臺。

    4.2 基于衛(wèi)星遙感的風險源動態(tài)監(jiān)測方法

    借助于衛(wèi)星遙感技術手段,能有效克服人工巡檢作業(yè)巡視范圍受限、受環(huán)境因素影響大的弊端,提升鐵路沿線風險源問題的排查和監(jiān)測科學化程度,大幅度減少現場人工排查問題和整治情況巡檢工作。一方面需要利用專業(yè)的遙感解譯技術手段實現精確的鐵路沿線變化檢測,另一方面則需要結合運營鐵路專題信息開展必要的GIS分析,形成便于路外環(huán)境整治工作的專題報告,便于后期開展相應的沿線問題普查、詳查、核查等環(huán)節(jié)工作,其流程見圖4。

    圖4 遙感風險源監(jiān)測技術流程

    (1)數據獲取及數據預處理

    根據監(jiān)測需求,通過事先收集和整理的鐵路位置資料,選擇合適的在軌高分光學遙感衛(wèi)星作為數據源,制定拍攝計劃,以獲取鐵路里程段落兩側一定寬度范圍內的衛(wèi)星遙感影像。借助遙感數據處理軟件完成數據的輻射及幾何校正、影像精確配準及監(jiān)測范圍裁切等工作,用于后續(xù)影像解譯和分析。

    (2)面向對象的遙感變化檢測

    在兩期高分遙感影像數據精確配準后,采用面向對象的分類方法開展數據的比對分析,提取檔期數據變化區(qū)域,對高鐵沿線200m寬度范圍的緩沖區(qū)域內開展空間信息分析計算變化區(qū)域。為克服直接利用像元進行分析方法的局限性,提高識別精度,在影像特征分割的基礎上,對分割對象進行監(jiān)督分類,并對分類后的結果進行變化監(jiān)測分析,其優(yōu)勢是將高鐵沿線各類地物按屬性進行分類和變化監(jiān)測,克服了像素級變化的干擾,有利于整體把握地物類型的變化,提高風險源目標檢測的邊界精度和屬性精度。

    (3)風險源變化檢測成果專題庫構建

    通過提取變化的區(qū)域,并經過形狀規(guī)則化處理,形成安全隱患目標檢測變化矢量圖,通過收集和制作的鐵路線位及橋墩位置信息,在同一坐標系統(tǒng)中分析變化目標的地理空間位置信息及鐵路關聯信息,進而得到每一個變化區(qū)域的空間屬性特征。其中地理空間位置信息包括面積、長寬、所屬行政區(qū)域等信息,鐵路關聯信息包括隱患的里程、偏距、行別等信息。

    對變化檢測結果圖斑進行綜合判視,復核變化問題屬性并將其納入指定的風險源類別,將檢測結果進行標準化入庫,實現用戶層面檢測結果在線查看和分析,如圖5所示。將風險檢測成果分發(fā)至用戶,便于根據變化信息定向指導排查工作。通過多期數據的對比和時序監(jiān)測數據分析,跟進現存環(huán)境問題的發(fā)展以及已處置問題的銷號情況;評估鐵路沿線風險源目標在時間和空間上變化的分布模式,對監(jiān)測成果的演變情況和背后的規(guī)律進行總結,對將來發(fā)生的變化進行預測,對后續(xù)排查和整治工作提供依據。

    圖5 風險源變化檢測結果展示

    4.3 外部環(huán)境風險源信息化管理

    將衛(wèi)星遙感監(jiān)測的手段引入風險源監(jiān)測管理中,建設相關的鐵路路外風險源監(jiān)測管理系統(tǒng),提升鐵路外部環(huán)境管理信息化水平。通過建立一個統(tǒng)一的平臺,全面統(tǒng)籌鐵路外部環(huán)環(huán)境管理相關工作與鐵路運營其他工作關系,提升路局鐵路管理整體水平。

    基于衛(wèi)星遙感的鐵路路外風險源監(jiān)測管理系統(tǒng)的主要模塊見圖6,包括以下幾個方面內容。

    圖6 鐵路路外風險源監(jiān)測管理系統(tǒng)主要功能

    (1)鐵路外部環(huán)境臺賬

    實現鐵路路外風險源管理的信息化,必須以既有的鐵路臺賬為數據根本,深入分析既有資料,提煉鐵路外部環(huán)境風險源屬性要點,挖掘既有臺賬資料的最大價值,做好既有資料的梳理工作,為既有資料歸檔入庫做準備。

    (2)鐵路外部風險源監(jiān)測管理系統(tǒng)數據庫

    包括站段及車間工區(qū)管轄里程信息、鐵路運營橋墩里程信息,鐵路運營區(qū)間里程分段信息、鐵路運營線路形式信息、鐵路安保區(qū)范圍信息、鐵路用地界信息、鐵路穿越行政區(qū)分界信息、鐵路工務管理人員信息等,同時結合鐵路外部環(huán)境首次建檔成果,完成兩庫融合,進行數據庫的邏輯表結構設計工作;根據數據的特點比選合適的數據庫管理系統(tǒng)及數據引擎,建立鐵路路外風險源監(jiān)測管理信息化系統(tǒng)的數據庫建設。

    (3)日常管控工作業(yè)務標準化流程和制度

    要完成鐵路路外風險源監(jiān)測管理系統(tǒng)的建設,必須對既有的鐵路外部環(huán)境管控工作業(yè)務流程進行精簡和優(yōu)化,提煉當前工作中的要點,同時結合衛(wèi)星遙感監(jiān)測技術優(yōu)勢,建立一套集“監(jiān)測-發(fā)現-復核-處置-銷號-復查-統(tǒng)計-分析-決策”于一體的標準化的鐵路外部環(huán)境風險源全生命周期管理流程,同時配套制度一套用于約束的制度,促進鐵路周邊環(huán)境管控常態(tài)化、系統(tǒng)化、健康化發(fā)展。

    (4)監(jiān)測管理系統(tǒng)功能設計

    結合鐵路外部環(huán)境日常管控工作業(yè)務標準化流程,以鐵路外部環(huán)境數據庫為基礎,進行鐵路路外風險源監(jiān)測管理系統(tǒng)的功能設計與實現工作。根據前期調研,該系統(tǒng)應充分考慮當前路局的用戶特點,以簡單化、自動化、智能化為設計原則。

    5 工程實例

    以廣深港高鐵某段落為例,實驗段長度為30km,采用三期覆蓋監(jiān)測范圍內影像數據對比分析,分為2019年12月15日和2020年4月7日、2020年4月7日和2020年4月28日兩組開展,橫向范圍為線位兩側200m內,經精確配準后的影像疊加分析,針對變化區(qū)域提取結果結合訓練樣本構建分類器進行分析,結合人工解譯對風險源進行類別判別,并對其進行空間分析,得到結果見表2,兩期變化檢測對比結果見圖7。

    表2 試驗段變化檢測結果

    圖7 兩期變化檢測對比結果

    通過兩期數據比對檢測可得到指定監(jiān)測周期內鐵路沿線關注地物目標的變化情況,經過現場排查和復核,與現場實際情況開展了問題變化情況和屬性信息比對,認為和現場實際情況吻合程度較好。

    6 結論

    (1)通過衛(wèi)星遙感定期監(jiān)測,可以有效發(fā)現鐵路沿線新增問題情況,并對既有問題整治情況進行整體把握。用于監(jiān)測的衛(wèi)星遙感數據空間分辨率應優(yōu)于1m。

    (2)定期進行衛(wèi)星變化檢測工作,可提前預知沿線新增問題和整治情況;通過鐵路路外風險源監(jiān)測管理系統(tǒng),可將現勢性好的衛(wèi)星遙感數據以在線數據服務的形式發(fā)布。一般情況下,衛(wèi)星遙感影像數據每3個月監(jiān)測1次,無人機航飛變化檢測每年監(jiān)測1次。

    (3)通過應用鐵路路外風險源監(jiān)測管理系統(tǒng),能提高管理工作的科學和信息化程度,落實和規(guī)范問題監(jiān)測、預警、處理、歸檔整治作業(yè)流程。

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