【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于热力系统，尤其涉及一种基于地表温度高分辨率反演的架空热力管线泄露监测方法。
技术介绍
1、架空热力管线作为城市的基础设施，具有保障居民供暖、工业生产的重要作用。随着城市化和工业化的发展，架空热力管线已经成为能源输送的重要通道，而泄露事件可能导致严重的安全事故和环境问题。因此，有效、经济的架空热力管线泄露监测方法对于保障人民生命财产安全、维护环境可持续至关重要。现有的架空热力管线泄露监测方法以建立地面监测点为主，监测范围有限，检测成本高昂，无法进行大范围监测。遥感技术具有大范围同步观测的优势，其成本低廉，精度较高，在架空热力管线监测方面具有巨大潜力。因此，本专利技术针对以上需求提出了一种基于地表温度高分辨率反演的架空热力管线泄露监测方法。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提出了一种基于地表温度高分辨率反演的架空热力管线泄露监测方法，能够实现低成本，高精度监测架空热力管泄露问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种基于地表温度高分辨率反演的架空热力管线泄露监测方法，包括：
3、采集架空热力管线数据，并获取热红外历史数据；
4、构建初始降尺度模型，利用所述热红外历史数据训练所述初始降尺度模型，获得降尺度模型；
5、获取modis热红外检测影像，并将所述modis热红外检测影像输入至所述降尺度模型，获取高空间分辨率的热红外影像；
6、对所述高空间分辨率的热红外影像进行地表温度反演，获取地表温度；
7、基于所述架空热力管线数据，对所述地表温度进行异常检测，基于检测结果，完成架空热力管线泄露监测。
8、可选的，所述架空热力管线数据包括：温度数据、高度数据、地理坐标数据、管线材质数据；
9、所述热红外历史数据包括：modis热红外历史影像数据、landsat热红外历史影像数据和无人机的热红外历史影像数据。
10、可选的，所述初始降尺度模型包括：浅层特征提取层、深层特征提取层和图像重建层；
11、所述浅层特征提取层用于提取所述热红外历史数据的全部地物特征；
12、所述深层特征提取层用于提取所述热红外历史数据的热力管线特征；
13、所述图像重建层用于基于所述全部地物特征增强所述热力管线特征。
14、可选的，所述浅层特征提取层由卷积层组成；
15、所述深层特征提取层由若干个残差块组成，其中，所述残差块包括卷积层和跳跃连接层；
16、所述图像重建层依次由特征拼接、图像上采样层和卷积层组成。
17、可选的，获取地表温度包括：采用单窗算法对所述高空间分辨率的热红外影像进行地表温度反演，获取所述地表温度。
18、可选的，采用单窗算法对所述高空间分辨率的热红外影像进行地表温度反演包括：
19、通过计算星上亮度温度值、地表比辐射率、大气透过率和大气平均作用温度获得内置参数；
20、通过所述内置参数，反演地表温度。
21、可选的，计算所述星上亮度温度值的方法为：
22、l＝mqdn+a
23、t＝k1/ln(1+k2/l)
24、其中，t是星上亮度温度值，l是星上热辐射，qdn是像元灰度值，m是波段响应函数的斜率，a是波段响应函数的截距，k1和k2是传感器特定的定标常数；
25、计算所述表比辐射率的方法为：
26、ε＝m1(t,λ)/m2(t,λ)
27、其中，ε为地表比辐射率，m1(t,λ)为物体在温度t，波长λ处的辐射出射度；m2(t,λ)为同温度，同波长下的黑体辐射出射度；
28、计算所述大气透过率的方法为：
29、τ＝m-nw
30、其中，τ为大气透过率，m和n为常数，w为大气水汽含量；
31、计算所述大气平均作用温度ta；
32、计算所述内置参数的方法为：
33、c＝τε
34、d＝(1-τ)[1+(1-ε])τ]
35、其中，c和d为内置参数；
36、计算所述地表温度的方法为：
37、ts＝[a(1-c-d)+(b(1-c-d)+c+d)t-dta]/c
38、其中，ts为地表温度，a和b表示公式内置常数。
39、可选的，基于所述架空热力管线数据，对所述地表温度进行异常检测，基于检测结果，完成架空热力管线泄露监测包括：
40、根据所述架空热力管线数据确定监测区域，基于所述监测区域以架空热力管线为中心建立缓冲区，其余区域作为非检测区，计算所述缓冲区内每一处地表温度与非检测区平均温度的温差，若所述温差超出阈值则触发预警系统。
41、与现有技术相比，本专利技术具有如下优点和技术效果：
42、本专利技术通过构建热红外影像降尺度模型，提高modis待检测影像的空间分辨率，采用单窗算法反演监测区地表温度，进行地表温度异常检测，实现对大范围架空热力管线泄露监测，并且本专利技术利用遥感技术进行大范围同步监测，具有高效率、低成本、范围广、周期短的优势，能够快速判断架空热力管线泄漏位置，对于提高供热系统运行效率、减少能源浪费和环境污染具有重要意义。
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1.一种基于地表温度高分辨率反演的架空热力管线泄露监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于地表温度高分辨率反演的架空热力管线泄露监测方法，其特征在于，所述架空热力管线数据包括：温度数据、高度数据、地理坐标数据、管线材质数据；
3.根据权利要求1所述的一种基于地表温度高分辨率反演的架空热力管线泄露监测方法，其特征在于，所述初始降尺度模型包括：浅层特征提取层、深层特征提取层和图像重建层；
4.根据权利要求3所述的一种基于地表温度高分辨率反演的架空热力管线泄露监测方法，其特征在于，所述浅层特征提取层由卷积层组成；
5.根据权利要求1所述的一种基于地表温度高分辨率反演的架空热力管线泄露监测方法，其特征在于，获取所述地表温度包括：采用单窗算法对所述高空间分辨率的热红外影像进行地表温度反演，获取所述地表温度。
6.根据权利要求5所述的一种基于地表温度高分辨率反演的架空热力管线泄露监测方法，其特征在于，采用单窗算法对所述高空间分辨率的热红外影像进行地表温度反演包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于地
8.根据权利要求1所述的一种基于地表温度高分辨率反演的架空热力管线泄露监测方法，其特征在于，基于所述架空热力管线数据，对所述地表温度进行异常检测，基于检测结果，完成架空热力管线泄露监测包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于地表温度高分辨率反演的架空热力管线泄露监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于地表温度高分辨率反演的架空热力管线泄露监测方法，其特征在于，所述架空热力管线数据包括：温度数据、高度数据、地理坐标数据、管线材质数据；
3.根据权利要求1所述的一种基于地表温度高分辨率反演的架空热力管线泄露监测方法，其特征在于，所述初始降尺度模型包括：浅层特征提取层、深层特征提取层和图像重建层；
4.根据权利要求3所述的一种基于地表温度高分辨率反演的架空热力管线泄露监测方法，其特征在于，所述浅层特征提取层由卷积层组成；
5.根据权利要求1所述的一种基于地表温度高分...
【专利技术属性】
技术研发人员：张犇，王耀和，袁松，
申请(专利权)人：铜陵有色金属集团股份有限公司动力厂，
类型：发明
国别省市：
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