线性工程数字地形分类方法研究

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线性工程指公路、铁路、石油、城市综合管网、输电线等综合性廊道式工程。随着我国经济飞速发展,各类线性工程伴随新基建推进呈现不断增长趋势。由于线性工程项目的特殊性,其施工路径长,覆盖面积广,不可避免地穿越多种地形单元,复杂的地形环境对线性工程的规划设计、灾害防控以及景观生态都造成了较大的影响。如何科学、高效地实现线性工程数字化地形分类是当前线性工程精细化建设所面临的重要挑战。线性工程地形分类在数字化背景下暴露出分类指标单一、决策知识模糊和主观因素影响等问题,数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)及数字地形分析(Digital Terrain Analysis,DTA)的不断发展为线性工程地形分类研究提供了重要的基础数据与技术支持。如何利用数字地形分析技术,对线性工程域DEM数据所蕴含的地形地貌信息进行挖掘亟待深入研究。针对线性工程地形分类中存在的问题与不足,本研究在数字地形分析理论基础上,以公路工程、输电线路工程和管线工程这三类典型线性工程为代表,对线性工程数字带状地形进行描述、提取与分类,提出了适用于线性工程地形的数字化分类方法,取得了相应的研究成果,本文主要研究工作包括:(1)依据《公路路线设计规范》(JTG D20-2017)以及《公路工程技术标准》(JTGB01-2014)中对地形分类的要求,提出了以坡度、相对高程、地形起伏度为主要地形因子组合的公路带状地形分类决策方案。结合地形自动分类需求引入了人工智能领域的随机森林算法(Random Forest,RF),并根据公路带状地形数据不平衡特点对传统RF算法进行了改进,提出一种适用于带状地形数据的公路路域地形自动分类方法。采用公路路域栅格DEM为数据源进行分类实验,实验结果表明,改进后的RF方法可有效实现公路路域带状地形的自动分类,避免了叠加分析法中复杂的数据叠加与繁琐的栅格计算过程,合理分出了河谷、平原、山岭、微丘和重丘5类典型公路路域常见地形类别,改善了因原始样本数据分布不均衡引发的分类结果可靠性问题。(2)针对传统人工勾画提取输电线路微地形工作强度大、效率低、主观性强等问题,依据《架空输电线路运行规程》(DLT741-2010)中微地形分类体系,提出了以地形位置指数(Topographic Position Index,TPI)、坡度、相对高程和水体距离为特征因子的输电线路微地形提取决策方案,利用数字地形分析技术建立了输电线路微地形自动提取方法。以2012-2018年间某电网公司9条输电线路域栅格DEM数据与微地形灾害分类数据进行提取、验证,实验结果表明本研究方法能够有效提取垭口地形、高山地形、抬升地形、峡谷地形和水汽地形5类典型输电线路微地形,且揭示了微地形分布与线路灾害发生的相关性,可为电网建设可行性论证、线路精细化设计等提供技术支持。(3)系统分析了地形对管线工程建设的影响,针对目前研究尚未对管线工程地形分类形成系统而统一认识的实际情况,在归纳、总结前人关于管线工程地形分类的经验、成果基础上提出了一套符合工程建设需求的栅格DEM管线工程地形分类方法,利用叠加分析实现了管线工程地形数字化分类。并研究了不同管线地形下各景观类型面积变化与转移动态过程,分析了其景观变化剧烈程度,探究了管线工程域内景观类型在不同地形上的空间分布规律,研究结果可为管线工程设计优化、线路维护管理以及生态环境协调可持续发展提供一定的理论与实践指导。本文通过系统性分析地形因素对于线性工程的影响及典型线性工程的实体数字地形分类研究,将机器学习、灾害分析和景观研究同数字地形分析紧密结合。创建了适用于线性工程数字带状地形分类的栅格DEM自动化地形分类方法,改善了当前线性工程带状地形分类方法的现状,为带状数字地形进一步精细化分类提供了拓展思路。
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