Использование данных тепловизионной аэросъемки для мониторинга состояния теплотрасс.

В условиях городского ландшафта тепловые сети — один из немногих видов объектов, отображающихся в тепловом поле земной поверхности, даже при наличии твердого дорожного покрытия. Такие явления, как подтопление участков теплотрасс при авариях на городском водопроводе или талыми водами, приводящие к интенсивной наружной коррозии теплотрасс, могут значительно изменять картину теплового излучения. Визуальная тематическая обработка материалов тепловизионной аэросъёмки занимает значительный период времени, что практически может лишить получаемую информацию оперативности. По этой причине становится очевидной целесообразность применения автоматизированных методов интерпретации.

На рис.22. представлено тепловое изображение участка территории города Москвы в районе Вешняковской улицы, полученное в марте 2003 года с помощью тепловизионного комплекса "Икар-002" (разработка ГНПП "Аэрогеофизика"), установленного на борту вертолёта МИ-2Т. На изображении присутствуют следующие объекты: проезжие части Реутовской улицы, аллеи Жемчуговой и Вешняковской улицы, жилые здания, гаражи, древесная и кустарниковая растительность, автомобили, участки и камеры тепловых сетей. На изображении присутствуют тепловые сети, которые являются основным объектом изучения в рамках поставленной задачи. На снимке можно видеть участки теплотрасс с различными значениями яркости, что немаловажно при анализе экспериментальных данных.

Визуальный анализ значений яркости на снимке показывает, что участки тепловых сетей выделяются более высокими значениями интенсивности, причем эти значения для аварийных участков превышают значения яркости для других участков теплотрасс. Вместе с тем такими же высокими значениями яркости на снимке отображаются некоторые здания и их части.

Рис. 22. Изображение в тепловом диапазоне, разрешающая способность 0,5м.

 

Разработанная технологическая схема локальной классификации аварийных участков теплотрасс по материалам тепловизионной съемки в качествеисходных данных использует тепловизионное изображение исследуемого участка территории и эксплутационную схему теплотрасс на данную территорию. На первом этапе на основе данных эксплуатационной схемы формируется бинарное растровое изображение (схема) местоположения теплотрасс для исследуемого участка территории.

На втором этапе осуществляется геометрическая привязка тепловизионного изображения к растровому изображению теплосетей путем трансформирования первого в проекцию второго.

На третьем этапе с целью расширения участков теплотрасс производится фильтрация скользящими порядковыми статистиками бинарного растрового изображения местоположения теплотрасс. Этот шаг выполняется для того, чтобы устранить влияние неточности данных эксплуатационной схемы и погрешностей съемки. Результат обработки схемы тепловых сетей скользящими порядковыми статистиками приведен на рис.23.

Рис.23.Схема ТС после фильтрации скользящими порядковыми статистиками.

На следующем четвертом этапе из исходного изображения, геометрически привязанного к схеме тепловых сетей, полученного в результате второго этапа, вычитается бинарное (черный тон 0, белый тон 255) изображение схемы ТС после фильтрации скользящими порядковыми статистиками, полученное в результате выполнения третьего этапа.

На последнем пятом этапе проводится пороговая обработка разностного изображения. Результат автоматизированного выделения участков ТС с повышенными теплопотерями показан на рисунке 24.

 
 

Рис.24 Результат автоматизированного выделения аварийных участков ТС.

Анализ результата автоматизированной обработки по вышеприведенной технологической схеме показал, что она позволяет при наличии электронных схем расположения теплосетей на конкретный участок территории с высокой вероятностью правильного обнаружения (выше 90%) выделять участки тепловых сетей с высоким значением теплопотерь.






Дата добавления: 2016-06-18; просмотров: 1421; ЗАКАЗАТЬ НАПИСАНИЕ РАБОТЫ


Поиск по сайту:

Воспользовавшись поиском можно найти нужную информацию на сайте.

Поделитесь с друзьями:

Считаете данную информацию полезной, тогда расскажите друзьям в соц. сетях.
Poznayka.org - Познайка.Орг - 2016-2022 год. Материал предоставляется для ознакомительных и учебных целей.
Генерация страницы за: 0.02 сек.