题目：A Novel Exposed Coal Index Combining Flat Spectral Shape and Low Reflectance
期刊：IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
图1. IEEE TGRS论文首页
煤炭作为一种传统能源，为全球经济发展做出了突出贡献。但是，煤炭开采特别是露天煤矿开采会带来一系列的生态环境问题。因此，获取露天煤矿的分布信息至关重要。然而，由于露天煤矿的形态各异，背景环境复杂多样，大规模识别露天煤矿具有挑战。近日，南京大学杜培军教授课题组在该方面取得了重要进展，研究课题提出了一种露天煤炭指数 (Exposed Coal Index, ECI), 能够在大范围快速识别潜在露天煤矿，成果以A Novel Exposed Coal Index Combining Flat Spectral Shape and Low Reflectance为题发表在遥感领域期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》，论文第一作者为课题组博士生潘小全，通讯作者为杜培军教授。这一成果可为区域资源管理和可持续发展提供有力支持。 煤炭被认为是污染最严重的能源。煤炭开采带来了一系列的生态环境问题，同时与现有气候政策背道而驰。露天煤矿开采不仅移除了植被和表土，还产生大量的固体废物堆积在地表。因此，迫切需要一种在大范围确定露天煤矿详细分布信息的方法。本研究开发了一种露天煤炭指数(ECI)，通过识别裸露在地表的煤炭快速确定潜在煤矿的位置。该指数结合煤炭平直的光谱形状特征和低反射率特征，在全球四个露天煤矿集中分布区与现有的指数进行定性和定量的综合比较，以测试其有效性。同时在其他中分辨率卫星影像和矿区数据集中测试其普适性。
煤炭光谱分析与指数构建：对全球四个典型露天煤矿分布区域的煤炭和背景典型地类进行光谱分析，确定了煤炭的两个关键光谱特征: (1)煤炭在可见光到近红外波段(B2-B8)具有平直的光谱形状; (2)煤炭在近红外波段(B8)具有低反射率。
图2. 煤炭与其他背景地类的光谱曲线。(CMWR: 矿区废石；CMS: 矿区土；BRB: 蓝色屋顶建筑）![]()
针对上述光谱特征，构造了综合考虑平直光谱形状和低反射率的露天煤炭指数(Exposed Coal Index, ECI)。首先利用煤炭在可见光到近红外波段(B2-B8)具有平直的光谱形状特征构建了FSSI (Flat Spectral Shape Index)，FSSI越高表明光谱形状越平。然后使用煤炭在近红外波段的低反射率特性约束FSSI。
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通过和其他几种现有的指数进行可视化对比能够更加直观地展示指数的性能。由于ECI由两部分构成，通过双变量图来对ECI进行可视化评估(图4)。煤炭是研究区主要地表覆盖类型中唯一一个同时展示高FSSI (平直光谱形状)和高1-ρNIR (低反射率)的地类。以中国鄂尔多斯-榆林研究区的结果为例，可以看出ECI能够在突出煤炭信息的同时抑制各种背景地类。而其他指数在抑制裸土、建成区、水体等方面效果不佳。![]()
图4. ECI 双变量图
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图5. 指数在鄂尔多斯-榆林研究区的可视化评估结果通过使用J-M距离来定量评估不同指数下煤炭和其他地类之间的可分离性。如表1所示，ECI中煤炭和其他所有非煤地类之间都具有极佳的可分离性(J-M距离均超过1.80)。而其他指数只对部分地类有较好区分。
表1. 不同指数下煤炭和其他地类之间J-M距离比较如图6所示，随着分割阈值的增加，各个指数的OA和F1分数均呈现先上升后下降的趋势。以F1分数为评价指标，ECI在所有的研究区都具有最高的制图精度，表明其在抑制复杂背景方面具有出色且稳定的性能。如图7所示，在最佳分割阈值下，ECI能够更准确地提取煤炭。而其他指数则会在提取煤炭的同时错误提取矿区废石、建成区、水体等。![]()
图7. 不同煤炭指数在鄂尔多斯-榆林研究区的煤炭提取结果本文的误差源之一是来自水-陆边缘的混合像素。如图8所示，水-陆边缘的混合像素展现出既不同于水体也不同于陆表植被的光谱特征。但是它和煤炭在可见光到近红外波段具有相似的光谱特征，导致其易与煤炭混淆。![]()
图8. 指数在水-陆边缘的误检
本研究开发了一种结合平直光谱形状和低反射率的露天煤指数。该指数简单有效，不依靠其他采矿信息就可以在大范围快速识别潜在露天煤矿。定性和定量的评估结果显示，ECI优于现有指数。ECI不仅增强了煤炭信息，而且有效抑制了不同场景下的各种复杂背景。在所有的研究区，ECI都具有最高的制图精度，具有较好的鲁棒性。此外，ECI同样适用于Landsat 8卫星影像，具有较好的普适性。ECI有望为煤炭资源的高效管理和能源可持续发展提供有力支持。
Xiaoquan Pan, Peng Zhang, Shanchuan Guo, Wei Zhang, Zilong Xia, Hong Fang, Peijun Du*. A novel exposed coal index combining flat spectral shape and low reflectance. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2023, 61: 5625916.全文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10319693
