基于区域差异性描述的输电线树闪隐患预警方法与流程

1.本发明属于电力设备监测技术领域，特别是涉及到一种基于区域差异性描述的输电线树闪隐患预警方法。


背景技术：

2.输电线是电力系统的重要组成部分。树木是造成输电线运作失常的原因之一，当树木的枝杈生长扩展到输电线范围或遭遇大风大雨天气树木倒伏均可能导致输电线树闪故障，造成巨大损失；进行输电线树闪情况预警可以有效的防止输电线故障带来的损失，对于提高输电安全，降低电网企业的管理成本具有十分重要的意义。
3.对于输电线树闪隐患的预警目前采用的解决方案分为三种：第一种，纯人工的实地探查，这种方式最为直接，但是由于输电线距离较长且部分处于偏远的山区或林区，所以人工大范围监测耗费时间较长效率较低；第二种，利用激光雷达或无人机倾斜测量获取点云数据，基于点云识别出可能存在树闪的隐患，受到普通无人机往复飞行距离和传感器数据采集范围的限制，这种方式难以在大范围内实现，而使用机载高分辨率激光雷达数据采集的成本极高，实际使用会给企业造成巨大成本负担；第三种，是引入普通遥感影像，然后利用分类分割的模型识别出来可能导致树闪的树木，由于遥感影像拍摄的内容会受到大气、光照以及季节的影响，每次拍摄时树木的颜色、阴影都会有所不同；而在构筑模型的时候不可能穷举卫星所有可能的拍摄情况，所以这种方式往往在实验室的试验数据集上表现较好，而在实际应用中往往会失效。
4.因此需要提出一种方法，能够低成本和大范围的获得输电线周边树木的变化情况，尤其是树冠体积/面积增长的情况,进行输电线树闪隐患预警。


技术实现要素：

5.本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于区域差异性描述的输电线树闪隐患预警方法用于解决现有的输电线树闪隐患的预警方案耗时长、效率低；成本高；实际应用型差等技术问题。
6.基于区域差异性描述的输电线树闪隐患预警方法，包括以下步骤，并且以下步骤顺次进行：
7.s1、建立并输入输电线可能存在隐患树木数据列表treelist，数据列表treelist中的表项内容包括树木编号treeid、树木树冠中心所在经度treepositionjd、树木树冠中心所在纬度treepositonwd以及树冠高度treeh；输入未发生树闪故障时段覆盖所有树木的遥感影像treeimage，输入待监测时段下覆盖所有树木的遥感影像currentimage；其中的树木总个数treenum与treelist的表项个数相等；
8.s2、建立数组内容差异描述算子adiffopt，其输入为第一比对数组adiffarray1和第二比对数组adiffarray2的各元素数值；输出为数组内容中各对应元素差异描述算子结果adiffresult；
9.s3，建立点位差异性描述算子pointopt，输入为待分析影像pointimage，待分析经度pointjd，待分析纬度pointwd，待分析行偏移pointhh，待分析列偏移pointll；输出为差异性描述结果pointresult；
10.s4，建立区域差异性描述算子areacopt，输入为区域中心经度areacjd，区域中心纬度areacwd；输出为区域差异度量变量areacresult；
11.s5，利用区域差异性描述算子areacopt对treelist进行分析，对树闪隐患进行预警。
12.所述s1中未发生树闪故障时段覆盖所有树木的遥感影像treeimage以及待监测时段下覆盖所有树木的遥感影像currentimage均为分辨率为1米
×
1米的灰度影像。
13.所述s2中数组内容差异描述算子adiffopt的算法具体为：
14.s201，建立数组内容差异描述算子adiffopt，输入为第一比对数组adiffarray1和第二比对数组adiffarray2；其中，adiffarray1和adiffarray2均为9个元素的数组；
15.s202，设定初始的数组内容差异描述算子积累差adiffsum＝0；
16.s203，设定初始的数组内容差异描述算子计数器adiffcounter＝1；
17.s204，对adiffarray1中的各元素进行由小到大排序；
18.s205，对adiffarray2中的各元素进行由小到大排序；
19.s206，获得数组内容差异描述算子积累差：
20.adiffsum＝adiffsum+abs(adiffarray1[adiffcounter]-adiffarray2[adiffcounter]),其中abs为取绝对值；
[0021]
s207，获得数组内容差异描述算子计数器：adiffcounter＝adiffcounter+1；
[0022]
s208，adiffcounter》9则转到s209，否则转到s206；
[0023]
s209，adiffsum＝thanh(adiffsum/(adiffarray1[9]+adiffarray2[9])),其中tanh为双曲正切函数；
[0024]
s210，数组内容差异描述算子结果adiffresult＝adiffsum；
[0025]
s211，将adiffresult作为adiffopt的结果输出。
[0026]
所述s3中点位差异性描述算子pointopt的算法具体为：
[0027]
s301，建立点位差异性描述算子pointopt，输入为待分析影像pointimage，待分析经度pointjd，待分析纬度pointwd，待分析行偏移pointhh，待分析列偏移pointll；
[0028]
s302，设定点在影像上所处的行prh和点在影像上所处的列prl＝获取经度为pointjd纬度为pointwd在影像pointimage上所处的行和列；
[0029]
s303，设定点位差异性描述第一暂存数组pointarray1＝建立一个9个元素的数组，数组所有内容为0；
[0030]
s304，设定点位差异性描述第二暂存数组pointarray2＝建立一个9个元素的数组，数组所有内容为0；
[0031]
s305，设定初始的点位差异性描计数器pointcounter＝1；
[0032]
s306，暂存行偏移pointtemphh＝floor((pointcounter-1)/3)-1,其中floor为去除小数部分；
[0033]
s307，暂存列偏移pointtempll＝floor((pointcounter-1)％3)-1,其中floor为去除小数部分，％为求余数；
[0034]
s308，pointarray1[pointcounter]＝pointimage上位于行为(pointtemphh+prh)列为(pointtempll+prl)的像元的值；
[0035]
s309，pointarray2[pointcounter]＝pointimage上位于行为(pointtemphh+prh+pointhh)列为(pointtempll+prl+pointll)的像元的值；
[0036]
s310，pointcounter＝pointcounter+1；
[0037]
s311，pointcounter》9则转到s312，否则转到s306；
[0038]
s312，点位差异性描述算子暂存判定变量pointtempc＝使用步骤s2中的adiffopt算子进行计算，adiffopt算子的adiffarray1＝pointarray1，adiffopt算子的adiffarray2＝pointarray2，获取adiffopt算子的结果adiffresult；
[0039]
s313，设定初始的差异性描述结果pointresult＝0；
[0040]
s314，pointtempc《0.5则pointresult＝1；
[0041]
s315，将pointresult作为pointopt的结果返回。
[0042]
所述s4中区域差异性描述算子areacopt的算法具体为：
[0043]
s401，建立区域差异性描述算子areacopt，输入为区域中心经度areacjd，区域中心纬度areacwd；
[0044]
s402，设定区域差异性描述第一暂存数组areacarray1＝建立一个121个元素的数组，数组所有内容为0；
[0045]
s403，设定区域差异性描述第二暂存数组areacarray2＝建立一个121个元素的数组，数组所有内容为0；
[0046]
s404，设定初始的区域差异性描计数器areaccounter＝1；
[0047]
s405，区域暂存行偏移areactemphh＝floor((areaccounter-1)/11)-5,其中floor为去除小数部分；
[0048]
s406，区域暂存列偏移areactempll＝floor((areaccounter-1)％11)-5,其中floor为去除小数部分，％为求余数；
[0049]
s407,areacarray1[areaccounter]利用pointopt算子进行计算，pointopt的pointimage＝treeimage，pointjd＝areacjd，pointwd＝areacwd，pointhh＝areactemphh，pointll＝areactempll，获得pointopt算子的结果为pointresult；
[0050]
s408，areacarray2[areaccounter]利用pointopt算子进行计算，pointopt的pointimage＝currentimage，pointjd＝areacjd，pointwd＝areacwd，pointhh＝areactemphh，pointll＝areactempll，获得pointopt算子的结果为pointresult；
[0051]
s409，areaccounter＝areaccounter+1；
[0052]
s410，areaccounter》121则转到s411，否则转到s405；
[0053]
s411，区域差异度量统计数组areactjarray＝areacarray2-areacarray1；
[0054]
s412，区域差异度量变量areacresult＝areactjarray中值大于0的元素个数；
[0055]
s413，将areacresult作为areacopt的结果返回。
[0056]
所述s5中对有树闪隐患的树木进行预警的方法具体为：
[0057]
s501，设定初始的树闪隐患分析计数器anacounter＝1；
[0058]
s502，树闪隐患分析区域差异变量anaarea利用步骤s4中的areacopt进行计算，areacopt的areacjd＝treelist[anacounter].treepositionjd，areacwd＝treelist
[anacounter].treepositonwd，获得的areacopt算子的结果为areacresult；
[0059]
s503，anaarea》10则转到s506；
[0060]
s504，treelist[anacounter].treeh》5并且anaarea》5则转到s506；
[0061]
s505，输出树木编号为treelist[anacounter].treeid的树木不存在树闪隐患，转到s507；
[0062]
s506，进行预警，输出树木编号为treelist[anacounter].treeid的树木可能存在树闪隐患；
[0063]
s507，anacounter＝anacounter+1；
[0064]
s508，anacounter》treenum则转到s509，否则转到s502；
[0065]
s509，整个预警过程结束。
[0066]
通过上述设计方案，本发明可以带来如下有益效果：
[0067]
本发明提供一种基于区域差异性描述的输电线树闪隐患预警方法。该方法引入未发生树闪故障时段的影像和待监测时段的遥感影像，利用区域差异性描述算子分析树冠可能存在的增长变化，进而基于这些差异进行输电线树闪隐患预警。本发明由于引入遥感影像所以可以用较低的成本监测大范围的区域；与此同时，本发明的方法并不试图识别图像中的内容，而是以树冠所处位置为中心对一个区域的未出现隐患和待检测时段进行差异描述，防止了方法模型和具体时间、光照、季节拟合，提高了方法适应范围，能够获得更加准确的结果。
附图说明
[0068]
以下结合附图和具体实施方式对本发明作进一步的说明：
[0069]
图1为本发明基于区域差异性描述的输电线树闪隐患预警方法的流程框图。
具体实施方式
[0070]
基于区域差异性描述的输电线树闪隐患预警方法，包括以下步骤，并且以下步骤顺次进行：
[0071]
s1，输入输电线可能存在隐患树木数据列表treelist，输入未发生树闪故障时段覆盖所有树木的遥感影像treeimage，输入待监测时段下覆盖所有树木的遥感影像currentimage；获得树木总个数treenum；
[0072]
s101，输入输电线可能存在隐患树木数据列表treelist，treelist是一个列表，列表的每一个表项包含如下内容：
[0073]
treeid：树木编号，为一个整型数；
[0074]
treepositionjd：树木树冠中心所在经度，为一个浮点型数；
[0075]
treepositonwd：树木树冠中心所在纬度，为一个浮点型数；
[0076]
treeh：树冠高度，为一个浮点型数；
[0077]
s102，输入未发生树闪故障时段覆盖所有树木的遥感影像treeimage，treeimage的分辨率为1米
×
1米的灰度影像。
[0078]
s103，输入待监测时段下覆盖所有树木的遥感影像currentimage，currentimage的分辨率为1米
×
1米的灰度影像。
[0079]
s104，获得树木总个数treenum＝treelist的表项个数；
[0080]
s2，建立数组内容差异描述算子adiffopt，输入为第一比对数组adiffarray1和第二比对数组adiffarray2；输出为数组内容差异描述算子结果adiffresult；
[0081]
s201，建立数组内容差异描述算子adiffopt，输入为第一比对数组adiffarray1和第二比对数组adiffarray2；adiffarray1和adiffarray2均为9个元素的数组。
[0082]
s202，数组内容差异描述算子积累差adiffsum＝0；
[0083]
s203，数组内容差异描述算子计数器adiffcounter＝1；
[0084]
s204，对adiffarray1的元素进行由小到大排序；
[0085]
s205，对adiffarray2的元素进行由小到大排序；
[0086]
s206，adiffsum＝adiffsum+abs(adiffarray1[adiffcounter]-adiffarray2[adiffcounter]),其中abs为取绝对值。
[0087]
s207，adiffcounter＝adiffcounter+1；
[0088]
s208，如果adiffcounter》9则转到s209，否则转到s206；
[0089]
s209，adiffsum＝thanh(adiffsum/(adiffarray1[9]+adiffarray2[9])),其中tanh为双曲正切函数；
[0090]
s210，数组内容差异描述算子结果adiffresult＝adiffsum；
[0091]
s211，将adiffresult作为adiffopt的结果输出；
[0092]
s3，建立点位差异性描述算子pointopt，输入为待分析影像pointimage，待分析经度pointjd，待分析纬度pointwd，待分析行偏移pointhh，待分析列偏移pointll；输出为差异性描述结果pointresult；
[0093]
s301，建立点位差异性描述算子pointopt，输入为待分析影像pointimage，待分析经度pointjd，待分析纬度pointwd，待分析行偏移pointhh，待分析列偏移pointll；
[0094]
s302，点在影像上所处的行prh和点在影像上所处的列prl＝获取经度为pointjd纬度为pointwd在影像pointimage上所处的行和列；
[0095]
s303，点位差异性描述第一暂存数组pointarray1＝建立一个9个元素的数组，数组所有内容为0；
[0096]
s304，点位差异性描述第二暂存数组pointarray2＝建立一个9个元素的数组，数组所有内容为0；
[0097]
s305，点位差异性描计数器pointcounter＝1；
[0098]
s306，暂存行偏移pointtemphh＝floor((pointcounter-1)/3)-1,其中floor为去除小数部分；
[0099]
s307，暂存列偏移pointtempll＝floor((pointcounter-1)％3)-1,其中floor为去除小数部分，％为求余数；
[0100]
s308，pointarray1[pointcounter]＝pointimage上位于行为(pointtemphh+prh)列为(pointtempll+prl)的像元的值；
[0101]
s309，pointarray2[pointcounter]＝pointimage上位于行为(pointtemphh+prh+pointhh)列为(pointtempll+prl+pointll)的像元的值；
[0102]
s310，pointcounter＝pointcounter+1；
[0103]
s311，如果pointcounter》9则转到s312，否则转到s306；
[0104]
s312，点位差异性描述算子暂存判定变量pointtempc＝使用adiffopt算子进行计算，adiffopt算子的adiffarray1＝pointarray1，adiffopt算子的adiffarray2＝pointarray2，获取adiffopt算子的结果adiffresult；
[0105]
s313，差异性描述结果pointresult＝0；
[0106]
s314，如果pointtempc《0.5则pointresult＝1；
[0107]
s315，将pointresult作为pointopt的结果返回；
[0108]
s4，建立区域差异性描述算子areacopt，输入为区域中心经度areacjd，区域中心纬度areacwd；输出为区域差异度量变量areacresult；
[0109]
s401，建立区域差异性描述算子areacopt，输入为区域中心经度areacjd，区域中心纬度areacwd；
[0110]
s402，区域差异性描述第一暂存数组areacarray1＝建立一个121个元素的数组，数组所有内容为0；
[0111]
s403，区域差异性描述第二暂存数组areacarray2＝建立一个121个元素的数组，数组所有内容为0；
[0112]
s404，区域差异性描计数器areaccounter＝1；
[0113]
s405，区域暂存行偏移areactemphh＝floor((areaccounter-1)/11)-5,其中floor为去除小数部分；
[0114]
s406，区域暂存列偏移areactempll＝floor((areaccounter-1)％11)-5,其中floor为去除小数部分，％为求余数；
[0115]
s407,areacarray1[areaccounter]＝利用pointopt算子进行计算，pointopt的pointimage＝treeimage，pointjd＝areacjd，pointwd＝areacwd，pointhh＝areactemphh，pointll＝areactempll，获得pointopt算子的结果为pointresult；
[0116]
s408，areacarray2[areaccounter]＝利用pointopt算子进行计算，pointopt的pointimage＝currentimage，pointjd＝areacjd，pointwd＝areacwd，pointhh＝areactemphh，pointll＝areactempll，获得pointopt算子的结果为pointresult；
[0117]
s409，areaccounter＝areaccounter+1；
[0118]
s410，如果areaccounter》121则转到s411，否则转到s405；
[0119]
s411，区域差异度量统计数组areactjarray＝areacarray2-areacarray1；
[0120]
s412，区域差异度量变量areacresult＝areactjarray中值大于0的元素个数；
[0121]
s413，将areacresult作为areacopt的结果返回；
[0122]
s5，利用区域差异性描述算子areacopt对treelist进行分析，对树闪隐患进行预警；
[0123]
s501，树闪隐患分析计数器anacounter＝1；
[0124]
s502，树闪隐患分析区域差异变量anaarea＝利用areacopt进行计算，areacopt的areacjd＝treelist[anacounter].treepositionjd，areacwd＝treelist[anacounter].treepositonwd，获得areacopt算子的结果为areacresult；
[0125]
s503，如果anaarea》10则转到s506；
[0126]
s504，如果treelist[anacounter].treeh》5并且anaarea》5则转到s506；
[0127]
s505，输出树木编号为treelist[anacounter].treeid的树木不存在树闪隐患；转
到s507；
[0128]
s506，进行预警，输出树木编号为treelist[anacounter].treeid的树木可能存在树闪隐患；
[0129]
s507，anacounter＝anacounter+1；
[0130]
s508，如果anacounter》treenum则转到s509，否则转到s502；
[0131]
s509，整个预警过程结束。
[0132]
实施例：
[0133]
使用我国北方某地区的输电线数据作为测试对象，该输电线处在可能引起树闪故障范围内的树木有302棵，通过人工监测和实地考察共发现树闪隐患17处；分别利用本专利方法和传统的分水岭分割方法、影像聚类方法、神经网识别方法对该测试对象进行输电线树闪隐患预警，获得的结果如下表所示：
[0134][0135]
从上表可以看出本发明所述的方法在能够识别的隐患个数和误识别个数方面均优于3个传统方法，说明本专利描述的方法具有更好的树闪故障预警能力。

技术特征：
1.基于区域差异性描述的输电线树闪隐患预警方法，其特征是：包括以下步骤，并且以下步骤顺次进行，s1、建立并输入输电线可能存在隐患树木数据列表treelist，数据列表treelist中的表项内容包括树木编号treeid、树木树冠中心所在经度treepositionjd、树木树冠中心所在纬度treepositonwd以及树冠高度treeh；输入未发生树闪故障时段覆盖所有树木的遥感影像treeimage，输入待监测时段下覆盖所有树木的遥感影像currentimage；其中的树木总个数treenum与treelist的表项个数相等；s2、建立数组内容差异描述算子adiffopt，其输入为第一比对数组adiffarray1和第二比对数组adiffarray2的各元素数值；输出为数组内容中各对应元素差异描述算子结果adiffresult；s3，建立点位差异性描述算子pointopt，输入为待分析影像pointimage，待分析经度pointjd，待分析纬度pointwd，待分析行偏移pointhh，待分析列偏移pointll；输出为差异性描述结果pointresult；s4，建立区域差异性描述算子areacopt，输入为区域中心经度areacjd，区域中心纬度areacwd；输出为区域差异度量变量areacresult；s5，利用区域差异性描述算子areacopt对treelist进行分析，对树闪隐患进行预警。2.根据权利要求1所述的基于区域差异性描述的输电线树闪隐患预警方法，其特征是：所述s1中未发生树闪故障时段覆盖所有树木的遥感影像treeimage以及待监测时段下覆盖所有树木的遥感影像currentimage均为分辨率为1米
×
1米的灰度影像。3.根据权利要求1所述的基于区域差异性描述的输电线树闪隐患预警方法，其特征是：所述s2中数组内容差异描述算子adiffopt的算法具体为：s201，建立数组内容差异描述算子adiffopt，输入为第一比对数组adiffarray1和第二比对数组adiffarray2；其中，adiffarray1和adiffarray2均为9个元素的数组；s202，设定初始的数组内容差异描述算子积累差adiffsum＝0；s203，设定初始的数组内容差异描述算子计数器adiffcounter＝1；s204，对adiffarray1中的各元素进行由小到大排序；s205，对adiffarray2中的各元素进行由小到大排序；s206，获得数组内容差异描述算子积累差：adiffsum＝adiffsum+abs(adiffarray1[adiffcounter]-adiffarray2[adiffcounter]),其中abs为取绝对值；s207，获得数组内容差异描述算子计数器：adiffcounter＝adiffcounter+1；s208，adiffcounter>9则转到s209，否则转到s206；s209，adiffsum＝thanh(adiffsum/(adiffarray1[9]+adiffarray2[9])),其中tanh为双曲正切函数；s210，数组内容差异描述算子结果adiffresult＝adiffsum；s211，将adiffresult作为adiffopt的结果输出。4.根据权利要求1所述的基于区域差异性描述的输电线树闪隐患预警方法，其特征是：所述s3中点位差异性描述算子pointopt的算法具体为：s301，建立点位差异性描述算子pointopt，输入为待分析影像pointimage，待分析经度
pointjd，待分析纬度pointwd，待分析行偏移pointhh，待分析列偏移pointll；s302，设定点在影像上所处的行prh和点在影像上所处的列prl＝获取经度为pointjd纬度为pointwd在影像pointimage上所处的行和列；s303，设定点位差异性描述第一暂存数组pointarray1＝建立一个9个元素的数组，数组所有内容为0；s304，设定点位差异性描述第二暂存数组pointarray2＝建立一个9个元素的数组，数组所有内容为0；s305，设定初始的点位差异性描计数器pointcounter＝1；s306，暂存行偏移pointtemphh＝floor((pointcounter-1)/3)-1,其中floor为去除小数部分；s307，暂存列偏移pointtempll＝floor((pointcounter-1)％3)-1,其中floor为去除小数部分，％为求余数；s308，pointarray1[pointcounter]＝pointimage上位于行为(pointtemphh+prh)列为(pointtempll+prl)的像元的值；s309，pointarray2[pointcounter]＝pointimage上位于行为(pointtemphh+prh+pointhh)列为(pointtempll+prl+pointll)的像元的值；s310，pointcounter＝pointcounter+1；s311，pointcounter>9则转到s312，否则转到s306；s312，点位差异性描述算子暂存判定变量pointtempc＝使用步骤s2中的adiffopt算子进行计算，adiffopt算子的adiffarray1＝pointarray1，adiffopt算子的adiffarray2＝pointarray2，获取adiffopt算子的结果adiffresult；s313，设定初始的差异性描述结果pointresult＝0；s314，pointtempc<0.5则pointresult＝1；s315，将pointresult作为pointopt的结果返回。5.根据权利要求1所述的基于区域差异性描述的输电线树闪隐患预警方法，其特征是：所述s4中区域差异性描述算子areacopt的算法具体为：s401，建立区域差异性描述算子areacopt，输入为区域中心经度areacjd，区域中心纬度areacwd；s402，设定区域差异性描述第一暂存数组areacarray1＝建立一个121个元素的数组，数组所有内容为0；s403，设定区域差异性描述第二暂存数组areacarray2＝建立一个121个元素的数组，数组所有内容为0；s404，设定初始的区域差异性描计数器areaccounter＝1；s405，区域暂存行偏移areactemphh＝floor((areaccounter-1)/11)-5,其中floor为去除小数部分；s406，区域暂存列偏移areactempll＝floor((areaccounter-1)％11)-5,其中floor为去除小数部分，％为求余数；s407,areacarray1[areaccounter]＝利用pointopt算子进行计算，pointopt的pointimage＝treeimage，pointjd＝areacjd，pointwd＝areacwd，pointhh＝areactemphh，
pointll＝areactempll，获得pointopt算子的结果为pointresult；s408，areacarray2[areaccounter]＝利用pointopt算子进行计算，pointopt的pointimage＝currentimage，pointjd＝areacjd，pointwd＝areacwd，pointhh＝areactemphh，pointll＝areactempll，获得pointopt算子的结果为pointresult；s409，areaccounter＝areaccounter+1；s410，areaccounter>121则转到s411，否则转到s405；s411，区域差异度量统计数组areactjarray＝areacarray2-areacarray1；s412，区域差异度量变量areacresult＝areactjarray中值大于0的元素个数；s413，将areacresult作为areacopt的结果返回。6.根据权利要求1所述的基于区域差异性描述的输电线树闪隐患预警方法，其特征是：所述s5中对有树闪隐患的树木进行预警的方法具体为：s501，设定初始的树闪隐患分析计数器anacounter＝1；s502，树闪隐患分析区域差异变量anaarea利用步骤s4中的areacopt进行计算，areacopt的areacjd＝treelist[anacounter].treepositionjd，areacwd＝treelist[anacounter].treepositonwd，获得的areacopt算子的结果为areacresult；s503，anaarea>10则转到s506；s504，treelist[anacounter].treeh>5并且anaarea>5则转到s506；s505，输出树木编号为treelist[anacounter].treeid的树木不存在树闪隐患，转到s507；s506，进行预警，输出树木编号为treelist[anacounter].treeid的树木可能存在树闪隐患；s507，anacounter＝anacounter+1；s508，anacounter>treenum则转到s509，否则转到s502；s509，整个预警过程结束。

技术总结
基于区域差异性描述的输电线树闪隐患预警方法属于电力设备监测技术领域。本发明引入未发生树闪故障时段的影像和待监测时段的遥感影像，利用区域差异性描述算子分析树冠可能存在的增长变化，进而基于这些差异进行输电线树闪隐患预警。本发明由于引入遥感影像所以可以用较低的成本监测大范围的区域；与此同时，本发明的方法并不试图识别图像中的内容，而是以树冠所处位置为中心对一个区域的未出现隐患和待检测时段进行差异描述，防止了方法模型和具体时间、光照、季节拟合，提高了方法适应范围，能够获得更加准确的结果。能够获得更加准确的结果。能够获得更加准确的结果。


技术研发人员：潘中峰 梁晓龙 张灿煜 朴哲勇 张静伟 张轶博 车文成 王壮 杜祥 许文龙 梁祥伟 刘琳 于江 王辉 周烨
受保护的技术使用者：国网吉林省电力有限公司白城供电公司
技术研发日：2022.10.24
技术公布日：2023/1/6