联合深度学习与面向对象分析的卫宁北山露天矿山采场信息提取

卫宁北山地区是宁夏开展矿山生态环境恢复治理工作的关键节点区域。快速准确地获取区域内采场空间信息，监测矿山生态修复工程建设进展，已成为自治区矿政管理的重要工作之一。本文以卫宁北山地区为研究区，提出了一种联合深度学习与面向对象分析的国产高分辨率遥感卫星影像露天矿山采场信息提取方法。该方法首先采用支持小样本学习的U-Net模型进行露天采场的初步识别；然后结合面向对象分析与空间分析方法实现露天采场边界的精细化提取。经验证，该方法识别露天采场空间位置的精度为0.71,平均空间范围的提取精度为0.78。在此基础上，对卫宁北山地区露天矿山在2019—2021年的恢复治理情况开展识别与分析，识别出的125处露天矿山采场中有43.2%已开展生态修复工程，含44处采坑填埋与覆土整平、6处重新开发利用及4处人工复绿。结果表明，该方法在无须进行特征工程的前提下能够较为快速地对露天采场空间信息进行精细化提取，可为宁夏矿山遥感监测提供技术参考。