冰湖识别是了解冰湖对气候变化的响应和评估冰湖溃决洪水潜在危险的先决条件。虽然遥感技术使全球冰湖演变的持续监测和评估成为可能，但准确可靠地提取复杂高原地形区的冰湖仍然具有挑战性。本文提出了融合多源遥感数据和改进后MaskR-CNN深度学习模型的复杂高原地形区冰湖智能识别方法，在MaskR-CNN模型基础上，通过在骨干网络ResNet-50的高层特征（Conv4和Conv5）、FPN的每个特征图以及Mask Head 中引入注意力机制。利用Sentinel-2高分辨遥感影像、ALOS-DEM及NDWI数据组成多波段数据集，并在青藏高原东南部的林芝市进行测试，并进一步比较了改进后Mask R-CNN、U-Net、SegNet和DeepLab V3模型在冰湖识别中的性能。改进后的Mask R-CNN模型具有更高的准确率，模型的精确度、召回率和准确度值分别达到了91.25%、93.69%、92.89%。它有效地降低了山体阴影、湖水浊度和冻融湖水条件对冰湖识别的影响，并显著提高了小冰湖的识别效率。本研究为地形复杂高原地形区冰湖识别提供了可靠解决方案，为深度学习与多源遥感数据结合的智能化冰湖提取提供...
冰湖识别是了解冰湖对气候变化的响应和评估冰湖溃决洪水潜在危险的先决条件。虽然遥感技术使全球冰湖演变的持续监测和评估成为可能，但准确可靠地提取复杂高原地形区的冰湖仍然具有挑战性。本文提出了融合多源遥感数据和改进后MaskR-CNN深度学习模型的复杂高原地形区冰湖智能识别方法，在MaskR-CNN模型基础上，通过在骨干网络ResNet-50的高层特征（Conv4和Conv5）、FPN的每个特征图以及Mask Head 中引入注意力机制。利用Sentinel-2高分辨遥感影像、ALOS-DEM及NDWI数据组成多波段数据集，并在青藏高原东南部的林芝市进行测试，并进一步比较了改进后Mask R-CNN、U-Net、SegNet和DeepLab V3模型在冰湖识别中的性能。改进后的Mask R-CNN模型具有更高的准确率，模型的精确度、召回率和准确度值分别达到了91.25%、93.69%、92.89%。它有效地降低了山体阴影、湖水浊度和冻融湖水条件对冰湖识别的影响，并显著提高了小冰湖的识别效率。本研究为地形复杂高原地形区冰湖识别提供了可靠解决方案，为深度学习与多源遥感数据结合的智能化冰湖提取提供...
冰湖识别是了解冰湖对气候变化的响应和评估冰湖溃决洪水潜在危险的先决条件。虽然遥感技术使全球冰湖演变的持续监测和评估成为可能，但准确可靠地提取复杂高原地形区的冰湖仍然具有挑战性。本文提出了融合多源遥感数据和改进后MaskR-CNN深度学习模型的复杂高原地形区冰湖智能识别方法，在MaskR-CNN模型基础上，通过在骨干网络ResNet-50的高层特征（Conv4和Conv5）、FPN的每个特征图以及Mask Head 中引入注意力机制。利用Sentinel-2高分辨遥感影像、ALOS-DEM及NDWI数据组成多波段数据集，并在青藏高原东南部的林芝市进行测试，并进一步比较了改进后Mask R-CNN、U-Net、SegNet和DeepLab V3模型在冰湖识别中的性能。改进后的Mask R-CNN模型具有更高的准确率，模型的精确度、召回率和准确度值分别达到了91.25%、93.69%、92.89%。它有效地降低了山体阴影、湖水浊度和冻融湖水条件对冰湖识别的影响，并显著提高了小冰湖的识别效率。本研究为地形复杂高原地形区冰湖识别提供了可靠解决方案，为深度学习与多源遥感数据结合的智能化冰湖提取提供...
冰裂隙是极地冰盖重要的表面特征参数，是冰盖内应力的外在表现，对冰盖的稳定性具有重要的影响。近几十年来随着卫星遥感技术的快速发展，冰裂隙的探测方法和相关研究也不断进步，多种卫星技术的冰裂隙时空探测方法同时取得了进展。介绍极地冰盖冰裂隙特征探测方法的进展情况，归纳和总结国内外利用光学遥感数据、微波遥感数据、高度计数据等多源遥感技术探测极地冰盖冰裂隙水平和垂直特征的方法，并探讨极地冰盖冰裂隙遥感探测的研究重点和面临的挑战。
冰裂隙是极地冰盖重要的表面特征参数，是冰盖内应力的外在表现，对冰盖的稳定性具有重要的影响。近几十年来随着卫星遥感技术的快速发展，冰裂隙的探测方法和相关研究也不断进步，多种卫星技术的冰裂隙时空探测方法同时取得了进展。介绍极地冰盖冰裂隙特征探测方法的进展情况，归纳和总结国内外利用光学遥感数据、微波遥感数据、高度计数据等多源遥感技术探测极地冰盖冰裂隙水平和垂直特征的方法，并探讨极地冰盖冰裂隙遥感探测的研究重点和面临的挑战。
中国是世界上地质灾害最频繁、受灾最严重的国家之一.因此，利用更先进、更经济有效的手段对地质灾害进行监测和防治，成为我国的当务之急.通过总结目前中国以及世界上关于微波遥感、光学遥感和LiDAR等多源遥感数据在地质灾害领域的应用现状，包括地震、滑坡、地面沉降、地面塌陷、火山活动、冻土变化、冰川活动、土壤侵蚀、海岸侵蚀等地质灾害，对遥感在地质灾害方面的应用提出新的建议.
中国是世界上地质灾害最频繁、受灾最严重的国家之一.因此，利用更先进、更经济有效的手段对地质灾害进行监测和防治，成为我国的当务之急.通过总结目前中国以及世界上关于微波遥感、光学遥感和LiDAR等多源遥感数据在地质灾害领域的应用现状，包括地震、滑坡、地面沉降、地面塌陷、火山活动、冻土变化、冰川活动、土壤侵蚀、海岸侵蚀等地质灾害，对遥感在地质灾害方面的应用提出新的建议.