深度U-Net网络在遥感山地冰川边界分割中的应用

冰川变化会对当地的气候环境、水资源环境产生重要影响,随着遥感技术的发展,通过遥感图像进行冰川提取成为相关研究的主要手段,相比于人工目视解释法会出现的耗时长、效率低、主观因素大等问题,深度学习有着一定的优势。该文基于传统U-Net语义分割网络进行冰川分割,但因受限于冰川训练集缺失,真彩色图像在冰川地区进行分割会有较大的干扰,无法凸显冰川的特征,冰川分割效率较低。因此,利用冰川的矢量数据,基于Landsat 8遥感卫星图像,建立成对的假彩色冰川分割训练集,充分利用遥感多波段图像的优势,强化冰川特征信息。同时,通过添加不同波段组合的假彩色图像,丰富冰川的分割信息,并利用Inception v1深度学习模块将两种特征信息进行融合,提升冰川分割的准确性。实验结果表明,所提方法可以有效分割出冰川范围,相比于其他深度学习方法,分割准确性有了一定的提高。

山地冰川中流线自动提取方法研究

冰川是冰冻圈的重要组成部分,被誉为气候变化的“指示器”和“预警器”。而冰川中流线则是反映冰川几何形态的关键参数之一,是确定冰川长度随时间变化、分析冰川运动速度场和估算冰川体积等的一个重要参量。本文基于泰森多边形法,结合冰川表面地形特征,从形态学角度提出了一种山地冰川中流线自动化快速提取的新方法。本方法根据数字高程模型数据分别以冰川矢量边界线上局部最高点和最低点为起始点和终点,并结合提取冰川中心线的方法提取冰川的中流线。将本方法应用于青藏高原1014条山地冰川中,自动生成了相应的冰川中流线2114条,提取成功率为100%。通过将本文所提方法与Kienholz方法所提取的冰川中流线的平均长度进行比较,发现本文方法和Kienholz方法所提取冰川中流线的平均长度比为0.98,具有很高的一致性。另外,对于不同类型冰川的中流线提取,我们引入了Zhang方法和Kienholz方法与本文方法的提取结果进行了对比,结果表明本方法提取结果覆盖更全。本文所提方法可基于冰川编目数据中的冰川矢量边界线数据和数字高程模型数据,在无人工参与的情况下,实现对冰川中流线的自动化快速提取。

我国航空遥感系统获取全球首套山地冰川多源遥感有效探测数据

我国科研团队依托航空遥感系统,在青海省海北藏族自治州八一冰川地区实施冰川透视航空与地面联合科学实验,获取了全球首套山地冰川多源遥感有效探测数据。

基于Landsat-7 ETM+SLC-OFF影像的山地冰川流速提取与评估——以Karakoram锡亚琴冰川为例

Landsat-7机载扫描行校正器(Scan Line Corrector,SLC)失效后的ETM+影像(SLC-OFF影像)约有22%的数据缺失,严重限制了该影像在冰川研究中的应用,特别对长期缺乏高质量遥感影像的高亚洲地区冰川运动连续监测产生较大影响.以Karakoram中部最大的锡亚琴冰川为例,初步评估了Landsat-7 ETM+SLC-OFF影像在山地冰川表面流速提取方面的适用性和可行性.选取2009年和2010年两景SLC-OFF影像,运用局部直方图匹配法(Local Linear Histogram Match,LLHM)和加权线性回归法(Weighted Liner Regression,WLR)修复缺失数据条带,并利用亚像元互相关方法对修复后两景影像进行冰川表面流速估算.结果表明,LLHM和WLR两种方法均能有效修复冰川区Landsat-7 SLC-OFF影像,其冰流估算结果与同期Landsat-5 TM影像的冰流结果较为一致,三者冰流速估算精度分别为±5.9 m·a^(-1)、±6.3 m·a^(-1)和±4.0 m·a^(-1),验证了Landsat-7 SLC-OFF影像在山地冰川流速监测中的应用潜力.

我国大陆型山地冰川对气候变化的响应

以乌鲁木齐河源１号冰川、唐古拉山冬克玛底冰川和祁连山“七一”冰川为例，着重探讨青藏高原冰川变化的能量机制．得到了在不同气候变化情景下，冰川平衡线对气候因子波动的响应值，并预测未来气候变化对青藏高原冰川物质平衡过程的影响．文中所选取的３条冰川中，以１号冰川对气候变化的响应最为强烈，而“七一”冰川以其独特的能量交换特征，对气候因子波动的响应相当迟缓，从而在全球山地冰川普遍缩小规模的背景下，该冰川处于相对较为稳定的状态．

山地冰川运动地基InSAR监测试验

利用IBIS-L地基In SAR系统,在新疆和静县备战铁矿附近的一处山地冰川进行了冰面流动速度连续观测。结果表明,该冰川平均表面流动速度为2.63 mm/h,且在空间上呈现从冰川中上游向下游递增的趋势,但冰川末端的流动速度明显减缓。在观测时间内,冰川运动状态较为平稳,基本处于连续滑动状态。研究结果为揭示冰川基本性质及其动力学机制提供了重要的基础数据,初步验证了地基In SAR技术测量冰川表面流速的可行性及其广阔的应用前景。

气候变化背景下山地冰川旅游适应对策研究——以玉龙雪山冰川地质公园为例

相对于极地和高纬度冰川,山地冰川拥有更为优越的地理优势与客源市场条件,加之山地冰川极高的自然与文化遗产价值,以及对旅游业带来的巨大经济收益,历来备受各国商业媒体、政府部门和旅游者的关注.目前,全世界已有50多处山地冰川被成功开发为著名旅游目的地.然而,全球变暖却严重影响着山地冰川旅游及其周边环境,按照目前山地冰川的加速消融趋势,部分山地冰川的自然文化景观质量将明显减弱乃至消失.另外,气候变暖也将不可避免地影响着山地生态系统、冰上旅游线路和冰川体验项目.同时,冰川消融或消失也将明显导致冰川旅游目的到访人数的下降和地方经济收益的缩减.基于以上原因,以玉龙雪山冰川地质公园为例,分析了玉龙雪山典型冰川旅游资源的消退趋势,提出了未来玉龙雪山冰川旅游应对全球变暖的响应机制和适应对策,以期对国内外山地冰川旅游应对气候变暖有所裨益.

山地冰川冰斗发育的控制因素与气候变化

对比分析我国12个地区的冰斗发育特征，对冰斗的长宽比、岩性、冰斗朝向以及冰斗发育的影响因素进行研究，冰斗在不同的气候条件、构造因素、地形地貌、坡度坡向、岩性条件控制下，即具有一定的共性特征，也显示了彼此之间的差异特点，冰斗研究的气候意义主要体现在冰斗的长宽比、冰斗发育方位、冰斗转向以及冰斗底部高程等与气候之间关系方面，研究显示：冰斗的长宽比介于0.6～1.47之间，在平面上具有近似等距性；良好的水热条件能促进冰斗积极成长，并使其长宽比偏小，而水热条件不利环境下的冰斗只能是消极适应，并使其长宽比偏大，冰斗方位在西北大陆性气候区受朝向的影响明显，是主导因素，而其它地区的主导因素中，既有朝向的影响，也有水汽来源方向的影响；点苍山、螺髻山、拱王山发生转向的寄生冰斗数量多，高密度转向的寄生冰斗群的出现可能是海洋性冰川区的又一大特点，冰斗发育的岩性条件在中国东部沉积岩占50％，火成岩占30％，变质岩占20％，在火成岩和变质岩中发育的冰斗规模普遍较大；冰斗的方向性不一，但N、NE、NW这3个方向所发育的冰斗比例占绝对优势，即76％，而其它方向所占的比例仅为24％，这与我国西部有现代冰川发育地区统计结果基本一致，在新构造运动活跃区，冰斗古雪线确定方面应考虑后期构造抬升影响。

山地冰川平衡线高度作为气候变化代用指标的讨论

对以平衡线高度作为气候变化代用指标的理论依据进行了讨论,依据天山乌鲁木齐河源1号冰川的大量观测资料,建立和完善现代冰川平衡线高度与气候统计关系,从传统方法以区域范围内气候因子为参数改造为以冰川范围内气候因子为参数,通过检验认为改造后的公式比较合理.将公式外推到小冰期第二次冰进时的1号冰川,并运用侧碛垄最大高度法确定了小冰期第二次冰进时冰川的平衡线高度,给出了该次冰进时气候条件的半定量推算结果.证明利用山地冰川平衡线高度作为气候变化的代用指标,并且对气候状况进行半定量推断是可行的.

基于KH-9数据对青藏高原山地冰川DEM提取及精度评价——以普若岗日冰川和雅弄冰川为例

针对青藏高原山地冰川区早期DEM数据缺乏、精度低、覆盖范围小等问题,以普若岗日冰川和雅弄冰川为例,利用解密的早期高分辨率间谍卫星KH-9立体像对,建立了基于KH-9数据的山地冰川DEM提取技术流程,并以ICESat GLAS高程数据为基准对提取的DEM进行了精度评价和精度影响分析。结果表明:无论是在普若岗日冰川区还是雅弄冰川区,所获取的DEM精度均完全满足估算山地冰川长时间尺度物质平衡的精度要求。KH-9数据具有空间分辨率高,地面覆盖范围广,成像时间较早(1971-1980年)等特点,可为山地冰川物质平衡研究提供很好的基础数据源。

基于GIS栅格操作方法模拟山地冰川长期变化

地理信息系统(Geographical Information System,GIS)具有强大的空间分析功能。GIS方法建立的模型,可以模拟北极多温冰川Austre Lovénbreen的长时间序列变化。研究发现,GIS方法可以快速有效地获取冰川的冰厚、主流线长度、冰川表面积和冰川体积,其中冰川体积的变化符合高次常函数变化规律;通过对比GIS方法与Elmer/Ice动力学方法模拟的结果,GIS方法对冰川体积的模拟,在十年至几十年的尺度上可行。GIS方法模拟冰川变化,可以快速定量分析冰川未来一定年限内的厚度、面积、体积、主流线长度等几何参数,简化了冰川变化分析研究的过程。

北半球50条山地冰川近期的物质平衡状况

近期北半球大多数山地冰川的物质平衡为负,冰川普遍退缩,表明北半球气候暖化的趋势.由于区域气候波动和变化的差异性以及冰川对气候变化的敏感性(响应程度)的不同,北半球山地冰川在普遍退缩的背景下具有鲜明的区域特征.

山地冰川变化监测研究综述

加速的山地冰川和冰帽的储量消融对海平面上升、区域水循环和水资源可获取性均有重要影响,研究和掌握冰川分布特征和变化态势对很多地区的长期规划、资源管理与灾害预防十分重要,急需开展和加强相关研究。本文回顾了国内外山地冰川监测研究的相关文献,并对未来研究的发展趋势进行了探讨。

基于遥感图像的山地冰川识别方法对比

研究识别山地冰川面积对预测全球气候变化和洪水灾害具有重要意义。在总结国内外山地冰川识别方法的基础上,以各拉丹冬冰川及其周围冰川群作为研究对象,基于有关遥感数据对比分析了目前计算冰川面积的9种主要方法,包括比值法、雪盖指数法(NDSI)、非监督分类方法、监督分类方法、面向对象分类方法和神经网络分类方法,并基于混淆矩阵对这些分类方法进行了精度评价。结果表明:神经网络分类方法的总体分类精度为99.372%,比值法和NDSI的总体分类精度分别为99.370%和99.359%,最大似然分类方法、SVM分类方法和面向对象分类方法的总体分类精度均高于98%,最小距离分类方法的漏分率最高为34.51%,非监督分类方法的漏分率和错分率分别为11.07%和11.31%。试验结果表明:神经网络分类方法的整体冰川提取效果好,可以区分水体、积雪和冰;比值法和NDSI识别裸冰效果好,但无法区分水体和冰。最大似然分类方法、SVM和面向对象分类方法的整体冰川提取效果较好;最小距离分类方法容易将部分冰川区域漏分为非冰川区域;非监督分类方法容易错分冰川区和非冰川区。

山地冰川储量估算方法研究进展

冰储量数据是预测冰川及海平面未来变化的初始参量,对其研究具有重要的理论与现实意义.目前冰储量估算的主要方法有实地测量法、经验公式法和物理分析法.系统分析和讨论了此三类估算方法的原理、发展现状及存在的问题,为山地冰川储量估算及冰川变化模拟研究等提供了方法参考.实地测量法估算精度高,适合中小型冰川的长期监测;经验公式法简单快速,适合大区域或全球性的冰储量估算;物理分析法相对复杂,优点是无需实测冰厚资料输入.机载测厚雷达、无人机等器测技术以及人工神经网络等理论模型为山地冰川储量估算的发展提供了新契机.

新疆山地冰川变化及影响研究进展

揭示新疆山地冰川变化及其影响,对新疆山地-绿洲-荒漠系统的健康和稳定发展意义重大。系统梳理新疆冰川物理变化、化学过程、生物资源、气候响应与生态效应等研究成果。结果表明:(1)新疆山地冰川总体上呈加速消融之势,且受地形、气候影响,冰川变化的区域性差异明显;(2)气溶胶解释了乌鲁木齐河源1号冰川表层物质的组成与来源,同位素定量了各流域径流中冰川融水的比例;(3)冰川变化对极端微生物生存条件、空间分布的影响研究较为成熟,但其与生物资源间的综合反馈机理尚不明晰;(4)冰川消融对水资源的影响随冰川融水拐点的到来而加剧,造成的生态服务缩减和冰雪产业损失日益凸显。制定统一的冰川提取标准、扩宽研究视角、全面系统观测冰川、提高模拟预测精度、加强灾害预警与制定对策是未来新疆山地冰川研究的关注点。

山地冰川在临近金属矿山粉尘覆盖下的加速消融机理研究

为了探究矿区粉尘对临近冰川消融速度的影响,采用物理相似模拟实验的手段,定量研究了粉尘覆盖率和辐射强度对冰川消融速度的影响,结果表明:相同辐射强度下粉尘覆盖率由0提高到46%,融水速度从28.5mL/h增加到57.4mL/h,提高了101.4%;相同粉尘覆盖率下,辐射强度由A1递减至A2和A3(距辐射模块的距离分别为50cm、100cm和150cm),融水速度分别为91.3mL/h、46.5mL/h、39.4mL/h,消融速度分别减小了49.1%和56.8%;覆盖在冰川表面的粉尘颗粒不仅为冰川系统注入了更多能量,而且还将吸收的辐射能以热能形式高效地传递给下方冰川,加快冰川的消融速度。本文研究结论可为高寒矿区粉尘控制及冰川物质平衡保护提供必要的理论依据。

山地冰川冰湖变化及其溃决洪水遥感监测研究进展

冰湖作为冰川融水主要储蓄载体,能在一定程度延缓区域冰川淡水资源流失,但也为冰湖溃决洪水(Glacial Lake Outburst Floods,GLOFs)、滑坡、泥石流等山地灾害发生提供了孕灾场所,是众多山地冰川灾害链的重要环节。升温、极端气候变化扰动下,冰川物质亏损/减薄速率进一步加剧,冰湖形态变化速率加快、GLOFs发生频次与规模有所提升、灾害影响效应愈发显著,对高海拔山地冰川区下游居民生命财产和基础设施安全带来潜在风险。鉴于此,本文以冰湖与GLOFs研究为主题,首先,通过冰湖研究文献计量分析确定了近些年研究热点专题;其次,围绕山地冰川冰湖与GLOFs研究的3个主要方向:冰湖与GLOFs遥感监测、冰湖时空演化与冰川变化分析及未来潜在冰湖探测、冰湖灾害风险评估与GLOFs案例研究,遴选10项重要专题内容,分门别类、系统梳理总结、剖析了国内外研究进展,阐述了当下研究存在不足;最后,针对所选专题结合技术发展趋势与研究热点问题,围绕冰湖形态信息与GLOFs智能提取、冰川-冰(前/面)湖系统演化及其气候变化响应关系、冰湖监测预警与灾害防治内容,对未来研究做了一定展望,以期为山地冰川冰湖灾害管理与适应性规划提供借鉴与参考。

亚洲高山区冰川厚度变化光学立体和双基SAR卫星监测数据、方法与展望

冰川厚度变化是评估区域冰储量变化的最重要指标,以光学立体卫星和双基干涉SAR卫星为代表的冰川区高程测量已成为评估大范围冰储量变化的主要手段。本文首先总结了当前应用于亚洲高山区冰川区的主要光学和雷达卫星数据及其测高精度;然后,对当前冰川厚度变化卫星监测的方法(即监督校正的DEM差分法、自动化校正的DEM差分法、时序DEM参数化回归法和非参数化回归法)及其应用情况进行了梳理和总结,发现当前研究存在冰川雪盖区高程估计不准、雷达波穿透深度估计不准和季节尺度冰厚变化监测难等问题,导致当前对冰川局部变化过程的认识有限;最后,探讨了未来有关冰厚变化监测的潜在发展方向,提出利用当前存档卫星数据、融合多源测高数据、结合未来高时空分辨率观测计划将有助于解决当前所面临的问题。

基于深度学习的积雪覆盖区山地冰川识别研究

全球变暖导致冰川急剧退缩,及时的冰川监测和制图至关重要,而积雪覆盖一直是冰川识别的重要影响因素。以喀喇昆仑区域为例,选择春季Landsat-8 OLI、Sentinel-1和DEM数据,结合其光谱反射率、SAR散射以及地形等特征,基于不同主干网络的U-Net和DeepLabv3+深度学习方法,使用不同样本尺寸,不同特征组合进行冰川识别对比研究。结果表明:①对于256×256、512×512和1024×1024像素样本尺寸,训练样本尺寸越大,空间上下文信息越丰富,识别精度越高,冰川末端范围更为精确。②基于MobileNet、VGGNet、ResNet以及EfficientNet主干提取网络的U-Net语义分割网络中,VGG19主干网络识别精度最好,且优于DeepLabv3+网络结果,其F1值(F1-Score)为0.8996,均交并比(Mean Intersection over Union,mIoU)为0.8754,总体精度可达0.9484,在山体阴影、冰雪融水、薄雾覆盖和冰冻湖泊区域识别效果均较好。③随着训练特征数量的减少,精度随之降低,地形特征对于提高冰川识别精确度作用显著,SAR特征则可提升召回率。研究证明了深度学习方法识别积雪覆盖的山地冰川的可行性,为山地冰川快速大面积识别的模型选择和参数设置提供了可靠的参考依据。