基于改进UNet的输电通道沿线易漂浮物遥感识别

作者：杨知; 江子航; 张思航; 牛博文; 窦晓军; 冯权泷^*

来源：高电压技术, 2023, 49(08): 3395-3404.

DOI：10.13336/j.1003-6520.hve.20231001

• 输电通道
• 易漂浮物
• 外破
• 遥感影像
• 语义分割
• UNet

输电通道沿线的易漂浮物(塑料大棚、地膜和防尘绿网)是输电线路主要外破隐患之一，开展对易漂浮物的遥感识别对外破隐患治理具有重要意义。现有的相关遥感识别研究大多仅针对易漂浮物中的一种，且较少在输电通道沿线区域开展。该文提出了一个基于改进UNet的语义分割模型，包含空洞空间卷积池化金字塔模块(Atrous spatial pyramid pooling,ASPP)、非局部特征提取模块(Non-local)和亚像素卷积(Sub-pixel convolution)策略。选取江苏省内4条输电通道沿线区域作为研究区，实验总体精度为94.86%，平均交并比为0.6805，优于传统语义分割模型，消融实验证明了以上3个模块的有效性。研究表明，基于高分辨率卫星遥感影像，利用该文模型在输电通道沿线区域开展易漂浮物识别是可行且有效的，可为外破隐患综合治理提供决策依据。

• 单位
  中国电力科学研究院有限公司; 国家电网有限公司; 中国农业大学