摘要
本发明公开了基于高光谱卫星遥感的输电线路覆冰类型检测方法及系统,包括:将输电线路的地理信息和光谱遥感信息进行数据融合,并获得特征标准值;计算联合指标,根据联合指标获取与覆冰类型相关的关键光谱特征,并筛选最优特征组合;通过最优特征组合筛选样本数据得到训练数据集,并对输电线路覆冰类型预测模型进行训练;基于训练后的输电线路覆冰类型预测模型对高光谱卫星遥感数据进行预测,获得覆冰类型。本发明利用卫星遥感数据实现动态监测和长时间序列分析,及时发现覆冰情况,实现广域监测和突发天气事件的快速响应,此外高光谱卫星遥感无需在高压输电线路上安装传感器,避免了现场施工的安全风险。
技术关键词
输电线路覆冰
卫星遥感数据
计算机可执行指令
指标
拉丁超立方采样
短波红外波段
卫星遥感影像
样本
深度学习算法
效应
模型训练模块
处理器
可读存储介质
指数
校正
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
轴承故障诊断方法
轴承故障特征
优化卷积神经网络
计算机可执行指令
信号特征
神经网络预测模型
物联控制方法
协议特征
机电设备
LightGBM模型
电子凭证信息
文本
格式化
解析方法
计算机可执行指令
强化学习策略
阵列式压力传感器
反重力
表面肌电传感器
指数