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。

来源平台：冰川冻土