ACMI：一种利用 Landsat 影像进行裸露煤炭制图的新指数
图像与视频处理
2024-03-13 v1
摘要
遥感探测裸露煤炭（EC）的空间分布对于理解采矿活动的足迹具有重要意义。然而，由于现有方法难以应对多样的 EC 类型和背景，广泛适用的 EC 地表识别方法仍然不足。因此，本研究提出了一种新的自动化煤炭制图指数（ACMI），该指数通过迭代过程经验性地构建，旨在识别能最大化 EC 与非 EC 地表可分离性的参数。ACMI 的性能在全球六个具有不同景观类型和煤炭类型的研究区域进行了测试。目视检查表明，与现有方法相比，ACMI 在突出 EC 地表和抑制非 EC 地表方面更为有效。与通过直接解译获得的样本点相比，ACMI 在所有选定研究区域的 Landsat 影像中获得了优于以往方法的 EC 制图结果，其 F1 分数和总体精度（OA）分别不低于 0.91 和 93.20%。此外，ACMI 被证明具有稳定的最佳阈值，且 0 可作为其默认阈值。默认阈值使得利用 ACMI 进行 EC 制图成为一个自动化过程。该新指数有望支持各种与采矿活动相关的研究，例如多时空尺度下的采矿扰动识别和非法采矿检测。
引用
@article{arxiv.2403.07220,
title = {ACMI: An index for exposed coal mapping using Landsat imagery},
author = {Zhen Yang and Jianyong Zhang and Yanchuang Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.07220},
year = {2024}
}