尾矿库是具有高势能的重大危险源,对尾矿库空间范围开展快速识别与监测,及时掌握尾矿库数量及分布情况,对我国尾矿库的环境监管与治理具有重要意义。现有单纯基于遥感影像识别提取的思路,因缺乏尾矿库潜在目标针对性,易将裸露地表等混淆为尾矿库,给实际的尾矿库监测应用带来较大误差。为此,提出一种融合企业名录与空间分布点位、数字高程模型(digital elevation model,DEM)、道路网等多源地理数据与高分遥感影像的尾矿库提取方法。以云南省个旧市为研究区的应用验证结果表明:融合多源地理数据可有效排除不存在尾矿库的干扰区域,尾矿库提取结果的精确率和召回率分别为83.9%和72.4%。该技术方案在全国尺度的尾矿库高频次、自动化遥感监测中具有广阔的应用前景。
刘晓亮;王志华;邢江河;周睿;杨晓梅;刘岳明;张俊瑶;孟丹;
中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室,北京100101 中国科学院大学,北京100049中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京100083京师天启(北京)科技有限公司,北京100086
计算机与自动化
多源地理数据;遥感;面向对象分类;尾矿库;多尺度分割
《自然资源遥感》 2024 (001)
P.103-109 / 7
国家重点研发计划项目“我国污染场地时空分布规律及其形成机制”(编号:2018YFC1800100);LREIS自主创新项目“海岸带系统精细刻画与陆海统筹过程模拟调控”(编号:KPI001)共同资助。
10.6046/zrzyyg.2022480
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