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。

来源平台：西北大学学报(自然科学版)