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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。 相似文献
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Austre Lovénbreen冰川和Pedersenbreen冰川是位于北极斯瓦尔巴群岛的两条典型的多温山谷冰川,中国北极黄河站冰川考察组于2009年在两条冰川上开展了密集的GPS/GPR测量工作。基于现场实测数据,结合冰川槽谷数值研究的幂函数模型,本文解算了Austre Lovénbreen冰川和Pedersenbreen冰川的模型参数,根据两条冰川不同断面模型参数的变化规律,确定冰川槽谷发育的形态特征;分析冰川侵蚀在槽谷发育过程中的作用,比较两冰川地形和冰流速差异对冰川槽谷发育的影响,探究冰川槽谷形态发育状态与冰流速的关系。结果表明Pedersenbreen冰川槽谷发育优于Austre Lovénbreen冰川,两条冰川槽谷地形更接近于V型而非U型。尽管两条冰川相邻,当前的发育状态却呈现出明显的差异, Pedersenbreen冰川流速较快,冰川侵蚀过程以侧蚀作用为主; Austre Lovénbreen冰川流速较慢,冰川侵蚀过程以下蚀作用为主;这主要是由于两条冰川所处的山谷地形不一致造成的。 相似文献