刘寅 安毅敏 曾浩 王众娇 魏茂盛

摘  要：随着新疆电网快速发展，电力施工给环境造成的影响越来越大，而常规的监测方法不能覆盖全部生态敏感区，环境监测数据的数据分散、数据量大、类型多、来源广、格式复杂，本文采用遥感+生态系统的方式，实现数据可视化、数据采集管理、空间建模分析、选址分析位置服务等功能，实现生态敏感区全覆盖、电力生态环境监测及科学选址。

关键词：高分遥感  电力  生态系统  监测

中图分类号：F426.61                        文献标识码：A                  文章编号：1674-098X（2021）05（c）-0020-05

Design of Xinjiang Electric Power Ecosystem based on High Resolution Remote Sensing

Liu Yin1  An Yimin1  Zeng Hao2  Wang Zhongjiao3  Wei Maosheng3

（1.Electric Power Research Institute，State Grid Xinjiang Electric Power Company Limited，Urumqi，Xinjiang Uygur Autonomous Region，830000 China; 2.Xinjiang Xinneng Power Construction Technology

Development Co.， Ltd.，Urumqi，Xinjiang Uygur Autonomous Region，830000 China; 3.Harbin space star data system technology Co.， Ltd.， Harbin，Heilongjiang Province，150028 China）

Abstract：With the rapid development of Xinjiang power grid， the impact of power construction on the environment is increasing. However， the conventional monitoring methods can not cover all the ecological sensitive areas. The data of environmental monitoring are scattered， large amount， many types， wide sources and complex format. This paper uses remote sensing + ecosystem to realize data visualization， data collection and management， spatial modeling and analysis Location analysis， location service and other functions， to achieve full coverage of ecological sensitive areas， power ecological environment monitoring and scientific location.

Key Words：High resolution remote sensing; Electricity; Ecosystem; Monitor

經济发展依靠大量的电能，电网建设在服务百姓生活、完善城市功能、推动经济发展、缓解能源危机方面十分有效，对社会发展十分重要。随着新疆电网快速发展，电力施工点多面广，施工带来土地占用与污染、植被破坏、地表结皮破坏、景观破坏、噪声污染、无线电干扰和生物正常活动干扰等问题，影响了生态环境，环境压力增大。而输电线路建设环境影响研究主要针对重点区域和重要通道的核心变电站、核心换流站、特高压密集输电通，不能覆盖全部生态敏感区[1]，因此，利用遥感影像的空间连续性、大面积性，构建全域电网生态监测手段。生态环境的监测离不开环境数据，应用于电网环境分析的数据具有数据分散、数据量大、类型多、来源广、格式复杂的特点[2]，需对数据进行整合，统一时空框架基准。因此，应构建可分析、可视化的新疆电力生态系统，以减少电力施工对环境的影响。

1  背景分析

1.1 生态环境分析

新疆位于中国西北地区，辖区内有约30个国家级和省级自然保护区，是我国陆地面积最大的省级行政区，辖区有4个地级市、5个地区、5个自治州、11个自治区直辖县级市。本次遥感数据主要覆盖区域为乌鲁木齐市。

乌鲁木齐地处天山山脉中段北麓、准噶尔盆地南缘，平均海拔800m，总面积1.38万km2，耕地约占4.7%，园地约占0.07%，林地约占4.5%，牧草地约占58.3%，城、镇、村庄及工矿用地约占2.2%，水域总面积约占2.6%，未利用土地约占12.9%，山地面积广大，林业资源相对全疆较为丰富，野生动植物丰富，境内有天山野生动物园、苜蓿台、水磨沟等景区。乌鲁木齐属于典型的温带半干旱绿洲生态环境，生态环境极其脆弱[3-4]。

1.2 卫星资源分析

近10年，我国陆续发送了10多颗高分卫星，高分系列卫星涵盖了不同空间分辨率、不同覆盖宽度、不同谱段、不同重访周期，形成了高分数据型谱，为高分遥感应用打下了坚实的基础。高分系列卫星如表1所示[5]。

高分系列卫星发射至今，已在农业、生态、国土、海洋、环保、林业、道路交通等20个行业成功应用，具有较好的应用基础，因此，本系统采用高分系列影像作为数据源。

1.3 生态环境监测指标分析

依据本区域生态环境特点，选取植被覆盖、野生动物、输电线路涉及的生态敏感区、景观作为生态环境指标的监测对象[6]，具体监测内容和方式如表2所示。

2  系统设计

基于高分遥感的新疆电力生态系统主要针对电网规划流程，采用全谱段电力生态遥感数据处理、专题信息提取、空间数据挖掘技术，结合DEM三维仿真模型，建立电力规划模型及算法库，进行生态环境敏感性分析，为电力路线规划选址提供技术支撑。系统功能如图1所示。

2.1 数据可视化

实现系统内数据的三维可视化展示，包括放大、缩小、漫游、测距、测面积、底图切换、点线面标记等功能。

2.2 数据采集管理

实现对系统内数据库数据的更新维护，包括数据导入、导出、添加、删除功能。

2.3 空间建模分析

可根据实际使用需求和现行的主流算法，实现空间建模，输出结果，保留空间分析模型至模型算法库。

2.4 遥感数据处理

实现对外部专线推送的高分数据自动处理。自动处理过程包括大气校正、几何校正、影像增强等预处理过程，生成tiff格式成果数据。

2.5 选址分析位置服务

实现基于空间要素信息、地理位置的选址分析功能并输出分析结果，进行空间场构建、综合场景构建、栅格差值运算、辐射缓冲分析、综合选址分析等，实现地理位置信息的接入和导出功能。

2.6 数据部门共享

实现平台的账号登录及账号使用权限控制，实现部门维度的数据查询、调阅的权限控制。

2.7 空间查询

实现通过绘制点、线、面要素对选中图层进行空间叠加查询，返回结果显示详细信息并定位。

2.8 生态环境监测

利用遥感影像实现生态环境监测，通过影像分类、专题信息提取、叠加分析等功能，实现生态环境变化的高效监测。

3  关键技术

3.1 全谱段电力生态遥感数据预处理技术

通过专线接收高分系列卫星的影像数据，将接收数据经过自动分类、编目处理、重命名等过程实现数据规范化，因每类高分影像预处理过程略有差异，将差异的处理过程设置为一个流程，通过影像与预处理流程配置表中的对应关系，实现高分系列数据的预处理，生成tiff格式的预处理结果，并将成果存放至数据库，供空间建模分析、选址分析位置服务、生态环境监测功能使用。预处理技术路线如图2所示。

3.2 專题信息提取技术

将遥感监测生态环境内容归纳为范围提取、面积提取、指标提取，其中，范围提取包括阔叶林、针叶林、灌丛、草原、果林的范围，两栖、爬行、鸟类、兽类的分布范围，自然保护区、旅游景区的范围，农田、建筑、林地、灌草丛、河流、盆地等的范围;面积提取包括阔叶林、针叶林、灌丛、草原、果林的面积，两栖、爬行、鸟类、兽类的分布面积，自然保护区、旅游景区的面积，农田、建筑、林地、灌草丛、河流、盆地等的面积;指标提取包括净生产力、总生产力等。为每类数据源设定最优的分类方式，可选择分类方式有监督分类、决策树分类，以及BP、RNN、CNN等分类方式，利用多源的时相相近的遥感影像，自动或半自动的提取范围、面积、指标信息，利用以上过程提取另一时相的遥感影像，利用叠加分析，提取生态环境监测功能需要的数据，引入DEM数据，通过叠加分析、缓冲区分析，提供选址位置服务（见图3）。

4  系统应用

系统B/S端包含数据可视化、空间查询、数据部门共享功能，系统功能如图4所示。

系统C/S端包含数据采集管理、空间建模分析、遥感数据处理、选址分析位置服务功能，系统功能如图5所示。

5  结语

基于高分遥感的电力生态系统实现全域生态敏感区监控及科学、高效的数据及决策支撑。后续将建立覆盖横向覆盖电力系统不同部门，纵向贯通电力系统不同层级的电力生态系统平台，实现统筹管理、统一规划。

参考文献

[1] 李勇伟.加强矿山电网工程环保规划设计的探讨[J].中国金属通报，2018（12）：213-214.

[2] 刘任山.智能电网建设中存在的问题及对策探讨[J].计算机产品与流通，2017（10）：96.

[3] 龚新蜀，韩美玲.干旱区生态脆弱性变化趋势及影响因素——以新疆为例[J].江苏农业科学，2018，46（3）：215-218.

[4] 刘国锋，冶建明，琚望静，等.资源利用—生态环境—新型城镇化耦合协调发展分析与预测——以新疆为例[J/OL].资源开发与市场：1-13[2021-06-07].http：//kns.cnki.net/kcms/detail/51.1448.N.20210527.1137.012.html.

[5] 罗鼎，林熙，程丽丹，等.重庆市高分卫星数据综合服务平台的设计与实现[J].地理空间信息，2020，18（5）：49-53，7.

[6] 张立锋.西藏藏中地区电网建设生态环境影响及对策研究[J].四川环境，2018，37（2）：108-113.