基于无人机正射影像的玉龙雪山白水河1号冰川末端冰裂隙提取

学术精汇

作者：

罗重鑫1 季青*1 2 庞小平1 杨元德1 艾松涛1 茶明星1 王世金3 车彦军4

作者单位：

1. 武汉大学中国南极测绘研究中心2. 安徽师范大学地理与旅游学院3. 中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学国家重点实验室云南丽江玉龙雪山冰冻圈与可持续发展国家野外科学观测研究站4. 宜春学院

摘要：

冰川是冰冻圈的重要部分，对局地乃至全球气候变化响应敏感。冰裂隙作为冰川表面上显著的特征，对于认识冰川的状态、稳定性以及内部应力有着重要的作用。针对冰川冰裂隙高精度快速识别提取问题，本文以玉龙雪山白水河1号冰川为研究对象，使用无人机航拍获取的0.12 m分辨率的正射影像，应用U-Net深度学习网络开展白水河1号冰川的冰裂隙的智能提取研究。使用U-Net网络提取冰裂隙的精度高于传统的Canny算子以及SVM算法，总体精度可高达93%，且U-Net网络泛化能力强。提取结果表明，白水河1号冰川冰裂隙主要为横向裂隙，伸展裂隙以及雁行裂隙，呈现随海拔降低，冰裂隙逐渐由横向裂隙变化为伸展裂隙的趋势，通过不同时期提取结果对比，发现冰裂隙数量和平均长度均有增加。基于无人机影像和深度学习方法的冰裂隙智能提取研究，可为监测冰川变化及其与气候变化的关系提供技术支撑。

关键词：

冰裂隙无人机影像U-Net白水河1号冰川

刊期：

2024，1（46）

所属栏目：

冰冻圈技术

基金资助：

国家自然科学基金项目(42076235;42101135),江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ2201708)

分类号：

P343. 6

DOI：

10. 7522/j. issn. 1000-0240. 2024. 0028

页数：

页码：

335-346

来源期刊

冰川冻土

Journal of Glaciology and Geocryology