[发明专利]一种输电线路通道资源动态分析方法及装置

权利要求书

1.一种输电线路通道资源动态分析方法，其特征在于，所述方法包括：

将输电线路通道的光学卫星影像对应的分析目标类别识别结果图和输电线路通道的光学卫星影像的点云数据对应的分析目标类别识别结果图进行特征融合，得到输电线路通道的三维监测结果图；

提取连续时间序列的所述三维监测结果图中的属性变化量；

分析所述属性变化量对输电线路通道所在区域的影响程度。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析目标类别包括下述中的至少一种：线路本体、树木、灌木、建/构筑物、道路、耕地、水体、冰/雪覆盖地、草地、湿地；

其中，所述线路本体包括下述中的至少一种：电力塔、输电导线。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输电线路通道的光学卫星影像对应的分析目标类别识别结果图的获取过程包括：

将输电线路通道的光学卫星影像作为预先构建的第一识别模型的输入，得到所述预先构建的第一识别模型输出的输电线路通道的光学卫星影像对应的分析目标类别识别结果图。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预先构建的第一识别模型的获取过程包括：

将历史输电线路通道的光学卫星影像作为初始Deeplabv3模型的输入层训练数据，将标注分析目标类别的历史输电线路通道的光学卫星影像作为初始Deeplabv3模型的输出层训练数据，对所述初始Deeplabv3模型进行训练，得到所述预先构建的第一识别模型。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输电线路通道的光学卫星影像的点云数据对应的分析目标类别识别结果图的获取过程包括：

将输电线路通道的光学卫星影像的点云数据作为预先构建的第二识别模型的输入，得到所述预先构建的第二识别模型输出的输电线路通道的光学卫星影像的点云数据对应的分析目标类别识别结果图。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预先构建的第二识别模型的获取过程包括：

将历史输电线路通道的光学卫星影像的点云数据作为初始PointNet模型的输入层训练数据，将标注分析目标类别的历史输电线路通道的光学卫星影像的点云数据作为初始PointNet模型的输出层训练数据，对所述初始PointNet模型进行训练，得到所述预先构建的第一识别模型。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性变化量包括下述中的至少一种：分析目标类别变化系数、分析目标增加或者减少的面积、分析目标增加或者减少的数量、分析目标增加或者减少的高度、分析目标与线路本体水平之间增加或者减少的距离、分析目标与线路本体垂直之间增加或者减少的距离、分析目标坡度变化度数。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分析所述属性变化量对输电线路通道所在区域的影响程度，包括：

以所述属性变化量对输电线路通道所在区域的影响对象为自变量，以所述属性变化量为因变量，构建关系函数；

采用最小二乘法求解所述关系函数，得到所述属性变化量对输电线路通道所在区域的影响对象的影响程度矩阵；

将所述属性变化量对输电线路通道所在区域的影响对象的影响程度矩阵作为所述属性变化量对输电线路通道所在区域的影响程度矩阵。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述属性变化量对输电线路通道所在区域的影响对象包括下述中的至少一种：地形、城市发展水平、交通、政策、降水量、温度、人口密度。

10.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述关系函数的计算式如下：

Y＝P·F

上式中，Y为所述属性变化量对输电线路通道所在区域的影响对象向量，P为所述属性变化量对输电线路通道所在区域的影响对象的影响程度矩阵，F为所述属性变化量向量。