随着经济与综合国力的提高,我国的电网建设规模已跃居世界首位。目前,大部分输电线路建设数据主要依靠卫星遥感与常规的航空摄影测量技术等传统方法获取。与传统方法相比,无人机遥感具有数据获取方便、精度高、效率高等优势,为此基于无人机遥感开展电力走廊精细化制图研究具有重要的研究意义。基于此,本文以厦门集美区为研究区域,基于无人机遥感技术,开展电力走廊的地形图、电力线净高分析图、电力灾损图三个方面的制图方法研究,最终得到一套高精度的、快速的电力走廊精细化制图方法,为实际的电力规划设计、巡检、灾后应急奠定了理论和实践基础。其主要研究内容如下:(1)电力走廊规划中大比例尺地图制作。与传统大比例尺地图制作相比,本文引用新颖的无人机倾斜摄影测量三维模型进行地形图制作,引入集群计算及三维模型精修等方法提高制图精度与效率,并通过U-Net深度学习模型对电力走廊下的植株数量进行分类统计并制图。验证结果表明基于无人机影像结合数字测图方法,能够满足1:500测图的精度要求。通过该方法,不仅可以满足1:500大比例尺地形图制作要求,还大大提高了制图效率,减少了外业工作量。为电力规划设计、巡检提供良好的数据基础。(2)电力走廊运维中电力线净高分析图制图。本文基于无人机影像,提出双目立体测量方法对输电线路进行高度提取,并利用激光雷达方法量测的电力线及树木高度进行精度验证。结果表明,通过立体测量方法提取的电力线与树木高度与激光雷达方法测量的相比,电力线高度中误差为0.21m,树木高度中误差为0.12m,提取精度达亚米级。(3)应急保电中电力灾损快速制图。基于无人机遥感数据输出的正射影像图,使用Alex Net深度卷积神经网络辅助提取台风灾后倒伏电杆,并通过实地考察验证其精度。结果表明该方法提取准确率达到71%。由此可见,通过该方法制作的电力灾损图件精度高,可以快速为灾后电力应急救援与协调决策提供直观、全面的第一手信息资料。