基于高分辨率影像的光伏電場(chǎng)信息提取魯棒性分析及其熱環(huán)境效應(yīng)研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、以光伏電場(chǎng)為代表的新能源在我國(guó)尤其是西部荒漠地區(qū)發(fā)展迅猛,利用遙感信息分析方法自動(dòng)、快速、準(zhǔn)確獲取該類能源用地,分析其對(duì)周邊沙漠熱環(huán)境場(chǎng)的影響,將有助于政府及時(shí)掌握光伏電場(chǎng)的動(dòng)態(tài)信息,對(duì)土地覆被、工程建設(shè)、能源利用及環(huán)境保護(hù)等都具有重要意義。本文采用基于對(duì)象影像分析方法,通過分割參數(shù)優(yōu)選,結(jié)合光譜、幾何和紋理等特征建立了沙漠地區(qū)光伏電場(chǎng)專家知識(shí)庫(kù),在中高分辨率遙感影像上完成了光伏電場(chǎng)的精準(zhǔn)獲取,并使用基于對(duì)象的規(guī)則集魯棒性分析模型探討了

2、時(shí)相、傳感器、空間分辨率和區(qū)域差異對(duì)規(guī)則集魯棒性的影響,得出了光伏電場(chǎng)提取模型在不同數(shù)據(jù)源上使用時(shí)需注意的事項(xiàng)。最后,通過溫度反演分析了寧夏中衛(wèi)市沙漠光伏產(chǎn)業(yè)園對(duì)周邊沙漠熱環(huán)境場(chǎng)的影響。得到的結(jié)論主要有以下幾點(diǎn):
  1、通過ED2分割參數(shù)優(yōu)選算法獲得了光伏電場(chǎng)在空間分辨率為0.5-30m之間的幾種主要光學(xué)遙感影像上的最優(yōu)分割參數(shù)組合,最優(yōu)分割尺度與空間分辨率之間呈現(xiàn)一定的冪函數(shù)關(guān)系y=300.98x-0.571,且具有較高的形狀

3、因子,這對(duì)光伏電場(chǎng)的分割參數(shù)優(yōu)選具有一定的借鑒意義。
  2、通過相關(guān)特征分析,在基于對(duì)象影像分析方法的支持下,分別利用GF-1融合影像和Landsat8 OLI融合影像建立了2個(gè)規(guī)則集,實(shí)現(xiàn)了光伏電場(chǎng)在中高分辨率遙感影像上的精準(zhǔn)提取。對(duì)于空間分辨率優(yōu)于2m的高分辨率遙感影像,可利用比值居民地指數(shù)、長(zhǎng)寬比、差異性、亮度4個(gè)特征對(duì)光伏方陣進(jìn)行提取,進(jìn)而根據(jù)上下文、幾何特征提取內(nèi)部道路和間隙等,最后使用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)提取結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化,完

4、成光伏電場(chǎng)的綜合提取,規(guī)則集特征少、結(jié)構(gòu)清晰、可讀性強(qiáng),提取結(jié)果的總體精度高于93%。對(duì)于Landsat8 OLI遙感影像,可使用比值居民地指數(shù)、歸一化建筑物指數(shù)、歸一化植被指數(shù)、亮度和藍(lán)光波段標(biāo)準(zhǔn)差5個(gè)特征完成大部分光伏電場(chǎng)的提取,總體精度略低于高分辨率遙感影像,在85%至90%之間。
  3、通過基于對(duì)象規(guī)則集魯棒性分析模型定量分析了時(shí)相、傳感器、空間分辨率和區(qū)域4個(gè)因素對(duì)兩種規(guī)則集魯棒性的影響。對(duì)于利用GF-1融合影像建立的

5、規(guī)則集(規(guī)則集一)而言,在獲得最優(yōu)分割的情況下,其在不同遙感影像上的魯棒性為時(shí)相>傳感器>區(qū)域>空間分辨率。(1)在相同區(qū)域、相同傳感器、相同空間分辨率、不同時(shí)相的遙感影像上魯棒性最高,規(guī)則集一可直接使用,有利于規(guī)?;a(chǎn);(2)在相同區(qū)域、相同空間分辨率、不同傳感器的遙感影像上魯棒性較好,在使用時(shí)僅需對(duì)光譜特征閾值進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整;(3)在相同傳感器、相同空間分辨率、不同區(qū)域的遙感影像上規(guī)則集魯棒性較好,在使用時(shí)只需對(duì)紋理特征閾值進(jìn)行調(diào)整

6、;(4)空間分辨率對(duì)規(guī)則集魯棒性影響最大,體現(xiàn)在紋理、幾何和上下文特征等各個(gè)方面。對(duì)于利用Landsat8 OLI融合影像建立的規(guī)則集(規(guī)則集二)而言,其在不同數(shù)據(jù)源上的魯棒性為時(shí)相>區(qū)域>空間分辨率,相對(duì)于規(guī)則集一,3個(gè)因素對(duì)規(guī)則集二魯棒性影響較大?;诟叻直媛蔬b感影像建立的規(guī)則集一更適合光伏電場(chǎng)的自動(dòng)或半自動(dòng)化提取。
  4、通過基于熱紅外波段的溫度反演發(fā)現(xiàn)光伏電場(chǎng)相對(duì)沙漠的平均溫度低了了2.37℃,光伏電場(chǎng)的建設(shè)有利于降低沙

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