综述：用于石棉屋顶测绘的遥感技术：以曼图亚为例，使用WorldView-3图像进行研究

《Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy》：Remote sensing for asbestos roofing mapping: Mantua case study using WorldView-3 images

石棉水泥瓦检测采用2013年8月WorldView-3卫星影像，通过Envi 6.0和ArcGIS Pro软件，运用最大似然（ML）和光谱角映射（SAM）算法，ML分类准确率87%，SAM仅62%，验证了多光谱遥感在石棉建筑普查中的可行性。

　　

Sergio Bellagamba|Sergio Malinconico|Federica Paglietti|Giuseppe Bonifazi|Silvia Serranti|Alice Aurigemma

意大利国家工伤赔偿局（INAIL）工业厂房、产品与人类居住区职业安全新技术部门，研究分部，地址：Via Roberto Ferruzzi, 38/40, 00143 罗马，意大利

摘要

由于石棉具有优越的物理和机械性能，在20世纪被广泛使用，它至今仍是全球许多国家面临的一个严重问题。如今，石棉暴露对健康的危害已广为人知。欧洲和意大利的法律法规都禁止了含石棉产品的制造、进口、加工和商业销售，并制定了相应的行动计划，以监测和安全清除公共及私人建筑中的石棉。这种预防性措施正在全球范围内推广，旨在实现石棉的全面和系统性清除。其中最常见的风险情况之一是水泥屋顶中存在石棉。本文旨在介绍在意大利曼图亚市应用遥感技术进行石棉水泥（AC）屋顶测绘的方法。研究使用了2023年8月由WorldView-3卫星拍摄的多光谱图像，该卫星能够提供高空间分辨率的数据。数据处理采用了Envi 6.0版本和ArcGIS Pro软件。本研究主要比较了最大似然（ML）算法和光谱角度映射（SAM）算法的性能。结果显示，ML算法在识别石棉屋顶方面的准确率最高（87%），而SAM算法在曼图亚地区的准确率仅为62%。

引言

石棉是一类天然存在的纤维状硅酸盐矿物，在20世纪后半叶被广泛应用于建筑行业，因其出色的耐热性和耐久性而受到重视。这些特性使其成为建筑材料（包括屋顶和绝缘材料）中的常见添加剂[1]。然而，尽管石棉在工业上有诸多优势，但它也会带来严重的健康风险。接触石棉纤维会导致多种疾病，如间皮瘤、肺癌和石棉肺。世界卫生组织报告称，每年有超过10.7万人因职业或家庭环境中的石棉暴露而死亡[2]。鉴于其严重的健康影响，消除石棉相关疾病已成为全球性的优先任务。这促使许多国家制定了严格的规定，并系统地开展石棉材料的识别、管理和清除工作。

在意大利，根据第101/2003号部长法令，政府要求对全国范围内受石棉材料影响的区域进行调查和测绘，其中石棉水泥（AC）屋顶是主要研究对象之一。然而，传统的石棉普查活动仍存在使工作人员暴露于石棉风险中的隐患。因此，利用遥感技术进行石棉测绘不仅能够快速分析大面积区域，还能显著降低工作人员的暴露风险。

本文旨在评估基于卫星的多光谱图像在分类石棉水泥屋顶方面的准确性，为相关管理部门提供更有效的评估工具。

迄今为止，高光谱数据是遥感技术中用于石棉水泥测绘的主要数据类型[3]。虽然高光谱数据因丰富的光谱信息通常具有更高的分类精度，但其在物流和经济方面存在显著局限性。这类数据采集通常需要航空飞行，操作成本较高（通常是多光谱卫星图像的10倍以上），并且飞行规划需要大量时间和资源。相比之下，多光谱卫星传感器能够长期稳定运行，实现频繁且可重复的数据采集，适用于大规模和长期监测（例如评估石棉屋顶修复的进展）。目前，尚未有卫星配备能够满足高精度检测和分类需求的高光谱传感器。

本研究使用了WorldView-3卫星拍摄的数据，该卫星能够提供高空间分辨率的多光谱图像。虽然使用多光谱数据相比高光谱数据会略微降低分类精度，但研究结果表明，在实际应用中这种精度仍然可以接受，尤其是在权衡成本效益、重访频率和可扩展性时。

材料与方法

本研究采用Envi（版本6.0）和ArcGIS Pro软件进行图像处理。具体工作流程如图1所示。

结果与讨论

在曼图亚进行的实地调查中，共检查了137个屋顶（约占所有检测屋顶的10%），其中98个被确认为石棉水泥屋顶。图4展示了一个实例。

这98个被识别为石棉水泥屋顶的样本被用作计算误差矩阵的参考点。分类精度通过混淆矩阵得出，具体数据见表2。

如表2所示，ML算法的准确率为87%，SAM算法的准确率为62%。

结论

本研究旨在利用多光谱卫星图像识别曼图亚市的石棉水泥屋顶。首先对夏季拍摄的WorldView-3图像进行了预处理，然后使用ML和SAM两种算法进行分类。通过混淆矩阵评估分类结果，发现ML算法的准确率为87%，而SAM算法的准确率为62%。尽管SAM算法常用于高光谱图像下的石棉水泥屋顶测绘，但本研究的结果表明其效果并不理想。

利益冲突声明

作者声明不存在任何可能影响本文研究的已知财务利益或个人关系。

致谢

本研究是在意大利国家工伤赔偿局（INAIL）项目“BRIC ID 71：利用实时光学和高光谱检测技术开发用于空气中的纤维及含石棉材料（ACM）的创新仪器”（P9 Ob3 – UO2 – 石棉专项计划）的框架下完成的。

作者感谢ATS Valpadana（曼图亚卫生局）和曼图亚市政府的支持与合作。