本技術(shù)屬于一種觀測方法，具體涉及一種基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的輸電塔觀測方法及相關(guān)裝置。

背景技術(shù)：

1、衛(wèi)星遙感技術(shù)在輸電系統(tǒng)中主要用于巡檢監(jiān)測、風(fēng)險(xiǎn)評估和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)升級等，可以使用衛(wèi)星遙感對處于野外環(huán)境的輸電系統(tǒng)中的電纜、輸電塔等設(shè)施進(jìn)行巡檢監(jiān)測，衛(wèi)星遙感能夠提供廣闊范圍內(nèi)的實(shí)時(shí)圖像，幫助電力系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對輸電線路的遠(yuǎn)程監(jiān)控和定期檢查。通過分析從衛(wèi)星獲取的圖像數(shù)據(jù)，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)輸電塔和輸電線的異常情況，如鐵塔傾斜、輸電線斷線等。

2、但是，現(xiàn)有的衛(wèi)星遙感巡檢監(jiān)測存在圖像解譯的局限性，衛(wèi)星遙感獲取的圖像需要通過判讀和解譯來獲取信息，這些信息往往是對地物的大致估計(jì)或間接信息，可能會(huì)與實(shí)際情況存在出入，這種不精確性可能會(huì)影響到輸電系統(tǒng)的精確監(jiān)控和故障診斷。一般情況下是通過對圖像進(jìn)行處理，將圖像中的信號(hào)與噪聲分離，提取數(shù)據(jù)中具有參考價(jià)值的部分，然后再進(jìn)行分析。但是，由于衛(wèi)星遙感時(shí)會(huì)受到氣象因素干擾，這種方法易受到氣象因素干擾而導(dǎo)致數(shù)據(jù)分離困難，對提取數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)都造成了較大的阻礙，亟需改進(jìn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本技術(shù)針對現(xiàn)有的衛(wèi)星遙感巡檢監(jiān)測方法，易受氣象因素干擾而導(dǎo)致數(shù)據(jù)分離困難，提取數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)困難的技術(shù)問題，提供一種基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的輸電塔觀測方法及相關(guān)裝置。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本技術(shù)采用以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：

3、第一方面，本技術(shù)提出一種基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的輸電塔觀測方法，包括：

4、實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)位置的衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)；

5、將實(shí)時(shí)獲取的衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)輸入至基準(zhǔn)圖像生成模型，得到對應(yīng)的重建圖像模型，作為觀測結(jié)果；

6、其中，所述基準(zhǔn)圖像生成模型的獲取方法，包括：

7、獲取目標(biāo)位置的衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)，建立初始基礎(chǔ)圖像模型；

8、根據(jù)相同天氣環(huán)境下目標(biāo)位置的gis數(shù)據(jù)和衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)，結(jié)合無人機(jī)設(shè)備在目標(biāo)位置的驗(yàn)證結(jié)果和初始基礎(chǔ)圖像模型，建立深度學(xué)習(xí)圖像模型；所述深度學(xué)習(xí)圖像模型的輸出為基礎(chǔ)圖像模型；

9、在不同gis數(shù)據(jù)條件下，通過深度學(xué)習(xí)圖像模型，生成不同gis數(shù)據(jù)下的基礎(chǔ)圖像模型；

10、融合不同gis數(shù)據(jù)下的基礎(chǔ)圖像模型，以深度學(xué)習(xí)圖像模型為基礎(chǔ)，生成基準(zhǔn)圖像生成模型；所述基準(zhǔn)圖像生成模型的輸出為排除gis數(shù)據(jù)影響的重建圖像模型。

11、進(jìn)一步地，所述獲取目標(biāo)位置的衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)，建立初始基礎(chǔ)圖像模型，包括：

12、獲取目標(biāo)位置多種類的初始衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)；

13、對多種類的初始衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；所述預(yù)處理包括校準(zhǔn)處理和校正處理；

14、利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從預(yù)處理后多種類的初始衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)中提取圖像特征；

15、融合多種類的初始衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)的圖像特征，得到初始融合后的數(shù)據(jù)集；

16、根據(jù)初始融合后的數(shù)據(jù)集建立初始基礎(chǔ)圖像模型。

17、進(jìn)一步地，所述校準(zhǔn)處理，包括：

18、以輸電塔位置作為位置基準(zhǔn)點(diǎn)，校準(zhǔn)多種類的初始衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)的相對位置，刪除不重復(fù)的圖像部分；

19、所述校正處理，包括：

20、對多種類的初始衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、幾何校正和輻射校正。

21、進(jìn)一步地，所述建立深度學(xué)習(xí)圖像模型，包括：

22、(1)監(jiān)測相同天氣環(huán)境下的gis數(shù)據(jù)和多種類衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)；

23、(2)對多種類的衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；所述預(yù)處理包括校準(zhǔn)處理和校正處理；

24、(3)利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從預(yù)處理后多種類的衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)中提取圖像特征；

25、(4)融合多種類的衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)的圖像特征，得到融合后的數(shù)據(jù)集；

26、(5)比較融合后的數(shù)據(jù)集和初始基礎(chǔ)圖像模型，確定差異數(shù)據(jù)；

27、(6)通過無人機(jī)設(shè)備在現(xiàn)場對差異數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果調(diào)整初始基礎(chǔ)圖像模型；

28、(7)通過多次執(zhí)行步驟(1)至步驟(6)，根據(jù)多次調(diào)整后的初始基礎(chǔ)圖像模型，建立深度學(xué)習(xí)圖像模型。

29、進(jìn)一步地，所述生成基準(zhǔn)圖像生成模型之后，還包括：

30、獲取目標(biāo)位置的衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)，提取對應(yīng)的圖像特征，輸入至基準(zhǔn)圖像生成模型，得到新的圖像模型；

31、并用無人機(jī)設(shè)備在目標(biāo)位置采集現(xiàn)場圖像，與新的圖像模型進(jìn)行對比，驗(yàn)證并修正基準(zhǔn)圖像生成模型。

32、進(jìn)一步地，衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)，包括雷達(dá)遙感圖像和分辨率滿足預(yù)設(shè)要求的圖像；所述圖像特征包括紋理、形狀和邊緣。

33、進(jìn)一步地，通過深度學(xué)習(xí)圖像模型，生成不同gis數(shù)據(jù)下的基礎(chǔ)圖像模型，包括：

34、以gis數(shù)據(jù)作為標(biāo)記，對深度學(xué)習(xí)圖像模型中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)分類，根據(jù)不同類型下的訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成不同gis數(shù)據(jù)下的基礎(chǔ)圖像模型。

35、第二方面，本技術(shù)提出一種基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的輸電塔觀測系統(tǒng)，包括：

36、獲取模塊，用于實(shí)時(shí)獲取目標(biāo)位置的衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)；

37、重建模塊，用于將實(shí)時(shí)獲取的衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)輸入至基準(zhǔn)圖像生成模型，得到對應(yīng)的重建圖像模型，作為觀測結(jié)果；

38、其中，所述基準(zhǔn)圖像生成模型的獲取方法，包括：

39、獲取目標(biāo)位置的衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)，建立初始基礎(chǔ)圖像模型；

40、根據(jù)相同天氣環(huán)境下目標(biāo)位置的gis數(shù)據(jù)和衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)，結(jié)合無人機(jī)設(shè)備在目標(biāo)位置的驗(yàn)證結(jié)果和初始基礎(chǔ)圖像模型，建立深度學(xué)習(xí)圖像模型；所述深度學(xué)習(xí)圖像模型的輸出為基礎(chǔ)圖像模型；

41、在不同gis數(shù)據(jù)條件下，通過深度學(xué)習(xí)圖像模型，生成不同gis數(shù)據(jù)下的基礎(chǔ)圖像模型；

42、融合不同gis數(shù)據(jù)下的基礎(chǔ)圖像模型，以深度學(xué)習(xí)圖像模型為基礎(chǔ)，生成基準(zhǔn)圖像生成模型；所述基準(zhǔn)圖像生成模型的輸出為排除gis數(shù)據(jù)影響的重建圖像模型。

43、第三方面，本技術(shù)提出一種電子設(shè)備，包括：

44、存儲(chǔ)器，用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序；

45、處理器，用于執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序時(shí)實(shí)現(xiàn)上述基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的輸電塔觀測方法的步驟。

46、第四方面，本技術(shù)提出一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的輸電塔觀測方法的步驟。

47、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本技術(shù)具有以下有益效果：

48、本技術(shù)提出一種基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的輸電塔觀測方法，借助基準(zhǔn)圖像生成模型對通過衛(wèi)星觀測到的數(shù)據(jù)進(jìn)行重建。通過提前獲取目標(biāo)地點(diǎn)的衛(wèi)星觀測數(shù)據(jù)，并且對圖像進(jìn)行處理建立的基礎(chǔ)圖像模型作為深度學(xué)習(xí)圖像模型的基礎(chǔ)，再通過不斷訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)圖像模型，建立基準(zhǔn)圖像生成模型，利用基準(zhǔn)圖像生成模型中的深度學(xué)習(xí)特性，可以對輸入的新觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，重建圖像模型，利用計(jì)算的方式來驗(yàn)證實(shí)際觀測數(shù)據(jù)，計(jì)算差異，本技術(shù)提出的觀測方法可以提供不同氣象環(huán)境下的對比基準(zhǔn)模型，避免了對觀測圖像直接分析的操作，從而可以緩解圖像解析局限性導(dǎo)致的問題。

49、本技術(shù)還提出了一種基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的輸電塔觀測系統(tǒng)，計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)和電子設(shè)備，具備上述基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的輸電塔觀測方法的全部優(yōu)勢。