目錄
第1章 輸電線路防災檢測技術(shù) 1
1.1 輸電線路 1
1.1.1 特高壓輸電概述 1
1.1.2 架空輸電線路概述 4
1.1.3 我國輸電線路現(xiàn)狀 5
1.2 輸電線路常見事故及檢測 6
1.2.1 絕緣子污閃對輸電線路影響 6
1.2.2 絕緣子老化對輸電線路影響 10
1.2.3 桿塔腐蝕對輸電線路影響 14
1.2.4 輸電線路走廊樹障的影響 17
1.3 本章小結(jié) 21
參考文獻 21
第2章 高光譜技術(shù)原理與應用 23
2.1 高光譜概述 23
2.1.1 起源與發(fā)展概述 23
2.1.2 高光譜的基本原理與圖譜特征 25
2.1.3 高光譜數(shù)據(jù)分析方法 30
2.2 高光譜成像系統(tǒng) 32
2.2.1 光譜分光 32
2.2.2 成像光譜儀的空間成像方式 34
2.2.3 成像光譜儀的發(fā)展 35
2.3 高光譜數(shù)據(jù)處理 36
2.3.1 高光譜數(shù)據(jù)校正方法 36
2.3.2 高光譜數(shù)據(jù)降維方法 38
2.3.3 基于機器學習的分類方法 42
2.4 高光譜技術(shù)的應用 49
2.4.1 農(nóng)業(yè)監(jiān)測 50
2.4.2 林業(yè)監(jiān)測 51
2.4.3 環(huán)境監(jiān)測 52
2.4.4 地質(zhì)勘查 53
2.4.5 文物保護 53
2.5 高光譜在輸電線路防護中的應用 54
2.6 本章小結(jié) 56
參考文獻 57
第3章 絕緣子污穢高光譜檢測 60
3.1 污穢等級的光譜識別方法與建模 60
3.1.1 污穢等級及試樣制備 60
3.1.2 光譜成像及特性分析 61
3.1.3 污穢等級的建模 63
3.1.4 特征波段選擇與特征波段建模 67
3.2 絕緣子積污信息高光譜提取 72
3.2.1 污穢鹽密及試樣的制備 72
3.2.2 光譜成像及特性分析 73
3.2.3 污穢鹽密的建模 74
3.3 自然積污絕緣子污穢狀態(tài)高光譜檢測 84
3.3.1 自然積污絕緣子污穢等級檢測 84
3.3.2 自然積污絕緣子污穢等值鹽密的預測 93
3.3.3 自然積污絕緣子污穢分布可視化 97
3.4 本章小結(jié) 99
參考文獻 100
第4章 絕緣子老化高光譜檢測 102
4.1 絕緣子老化背景及影響因素 102
4.1.1 紫外輻射 102
4.1.2 電老化 103
4.1.3 熱老化 104
4.1.4 化學因素 104
4.2 絕緣子老化試驗及特性分析 105
4.2.1 紫外老化試驗 105
4.2.2 電暈老化試驗 107
4.2.3 其他老化試驗 109
4.2.4 特性分析 110
4.3 絕緣子老化信息高光譜提取 118
4.3.1 高光譜老化檢測原理 118
4.3.2 絕緣子老化高光譜數(shù)據(jù)預處理 120
4.3.3 絕緣子老化高光譜特征參數(shù)提取 121
4.3.4 絕緣子老化高光譜特征參數(shù)分析 122
4.4 絕緣子老化程度評估 126
4.4.1 老化評定指標 126
4.4.2 深度學習原理 127
4.4.3 結(jié)果對比分析 128
4.5 本章小結(jié) 130
參考文獻 132
第5章 桿塔腐蝕狀態(tài)高光譜檢測 134
5.1 桿塔腐蝕的背景與研究 134
5.1.1 桿塔大氣腐蝕背景與機理 134
5.1.2 碳鋼大氣腐蝕試驗 137
5.1.3 碳鋼腐蝕試驗分析方法 137
5.2 人工試驗平臺與樣品 139
5.2.1 中性鹽霧試驗平臺 140
5.2.2 試樣制備與分析 140
5.3 碳鋼腐蝕等級分類及區(qū)域分布可視化 143
5.3.1 試樣圖像特征分析 143
5.3.2 試樣腐蝕等級分類 151
5.3.3 試樣腐蝕區(qū)域可視化 152
5.4 碳鋼腐蝕成分識別及含量反演 153
5.4.1 混合像元分解 154
5.4.2 腐蝕成分光譜響應特征分析 155
5.4.3 混合像元高光譜解混結(jié)果分析 158
5.5 某500kV直流輸電線路桿塔高光譜遙測分析 162
5.5.1 輸電桿塔遙測光譜數(shù)據(jù)采集 162
5.5.2 輸電桿塔遙測光譜數(shù)據(jù)處理 162
5.5.3 輸電桿塔腐蝕等級識別 167
5.6 本章小結(jié) 169
參考文獻 169
第6章 高光譜輸電線路走廊樹障檢測 171
6.1 輸電走廊樹障概述 171
6.1.1 高光譜樹種識別 173
6.1.2 激光雷達樹種分類 175
6.1.3 基于高光譜與激光雷達融合樹種分類 176
6.2 輸電走廊樹障測量 176
6.2.1 輸電走廊樹障識別檢測 177
6.2.2 高光譜樹障檢測優(yōu)勢 179
6.3 高光譜樹障種類識別 179
6.3.1 高光譜-LiDAR單木分割 179
6.3.2 高光譜-LiDAR單木特征提取 187
6.3.3 融合數(shù)據(jù)的單木種類識別方法 197
6.4 SAR樹障高度檢測 200
6.4.1 植被高度模型 200
6.4.2 植被高度反演 204
6.4.3 模型驗證與結(jié)果分析 206
6.5 本章小結(jié) 209
參考文獻 209