基于Sentinel-1时间序列的乌克兰大规模战争破坏制图开源工具
计算机视觉与模式识别
2025-02-21 v3
摘要
获取详细的战争影响评估对于人道主义组织有效援助受影响人群至关重要。然而，全面了解地面情况具有挑战性，尤其是在广泛且持久的冲突中。本文提出一种可扩展的方法，用于估计武装冲突造成的建筑损坏。通过训练机器学习模型于合成孔径雷达图像时间序列，我们利用现有损坏评估和开放建筑足迹，生成建筑级别的概率损坏估计。为了支持大规模推理并确保可访问性，我们将方法绑定到Google Earth Engine上运行。用户可以根据需要调整置信区间，从而快速灵活地评估大面积战争相关损坏。我们提供了两个公开可访问的仪表板：乌克兰损坏探索器用于动态查看预计算估计，以及快速损坏映射工具用于运行我们的方法并生成自定义地图。
引用
@article{arxiv.2406.02506,
title = {An Open-Source Tool for Mapping War Destruction at Scale in Ukraine using Sentinel-1 Time Series},
author = {Olivier Dietrich and Torben Peters and Vivien Sainte Fare Garnot and Valerie Sticher and Thao Ton-That Whelan and Konrad Schindler and Jan Dirk Wegner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.02506},
year = {2025}
}