基于 Sentinel-1 影像的像素级 T 检验开放获取战斗损伤检测
计算机视觉与模式识别
2024-05-13 v1
摘要
在近期加沙和乌克兰发生的极具破坏性的冲突背景下，可靠的建筑损毁评估对于知情的公共讨论、人权监测和人道主义援助供给至关重要。鉴于冲突损伤评估的争议性，这些评估必须完全可复现、可解释，并源自开放获取数据。本文介绍了一种满足这些条件的新建筑损伤检测方法——像素级 T 检验（PWTT）。该方法结合了免费可用的合成孔径雷达影像和统计变化检测，能够在广域范围内定期生成准确的冲突损伤评估。我们使用一个包含超过 50 万个标记建筑轮廓的原始数据集来评估其准确性，该数据集覆盖了乌克兰、巴勒斯坦、叙利亚和伊拉克的 12 个城市。尽管算法简单且轻量，但其在建筑级别的准确率统计指标（乌克兰 AUC=0.88，加沙 AUC=0.81）可与使用深度学习和高分辨率影像的最先进方法相媲美。该工作流是开源的，并完全部署在 Google Earth Engine 环境中，能够为乌克兰和加沙生成近实时更新的交互式战斗损伤仪表盘，使公众和人道主义工作者能够立即获取特定区域内受损建筑的评估。
引用
@article{arxiv.2405.06323,
title = {Open Access Battle Damage Detection via Pixel-Wise T-Test on Sentinel-1 Imagery},
author = {Ollie Ballinger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.06323},
year = {2024}
}