针对利用ICESat-2星载光子点云数据进行冰川高程变化监测时，不同时期数据差异及地形因素会导致冰川高程变化量估算误差较大的问题，该文以青藏高原唐古拉山脉冰川为例，利用2018—2022年ICESat-2光子点云和SRTM数据，提出了组合坡度、标准差及点间距离3个指标的ICESat-2光子点云优选策略，减小了不同时期光子数据差异引起的冰川高程变化量估算误差；进而构建了基于分段线性拟合函数的冰川高程变化量估算误差改正模型，改正了因地形坡度引起的误差；估算了唐古拉山脉冰川2000—2022年平均高程变化速率和2018—2022年高程逐年变化量。结果表明，青藏高原唐古拉山脉冰川2000—2022年平均高程变化速率为-0.41±0.43 m/a,与国家青藏高原科学数据中心提供的亚洲高山区冰川高程变化数据集及前人基于花杆雪坑实测数据所得冰川高程变化速率相近。通过分析高程变化与气象数据的响应关系，验证了该文提取的区域冰川高程时-空变化特点与理论趋势相符。
针对利用ICESat-2星载光子点云数据进行冰川高程变化监测时，不同时期数据差异及地形因素会导致冰川高程变化量估算误差较大的问题，该文以青藏高原唐古拉山脉冰川为例，利用2018—2022年ICESat-2光子点云和SRTM数据，提出了组合坡度、标准差及点间距离3个指标的ICESat-2光子点云优选策略，减小了不同时期光子数据差异引起的冰川高程变化量估算误差；进而构建了基于分段线性拟合函数的冰川高程变化量估算误差改正模型，改正了因地形坡度引起的误差；估算了唐古拉山脉冰川2000—2022年平均高程变化速率和2018—2022年高程逐年变化量。结果表明，青藏高原唐古拉山脉冰川2000—2022年平均高程变化速率为-0.41±0.43 m/a,与国家青藏高原科学数据中心提供的亚洲高山区冰川高程变化数据集及前人基于花杆雪坑实测数据所得冰川高程变化速率相近。通过分析高程变化与气象数据的响应关系，验证了该文提取的区域冰川高程时-空变化特点与理论趋势相符。