以东北地区为研究对象，分析多年冻土退化程度及空间分布。通过收集关键气象要素，使用多元线性回归模型修正部分地面温度，基于多年冻土顶部温度（temperature at the top of permafrost，TTOP）模型，利用ANUSPILN 软件进行插值，分析东北多年冻土时空分布变化。结果表明，1970s、1980s、1990s、2000s和2010s的多年冻土面积分别约为3.99 × 105、3.41 × 105、2.31 × 105、1.80 × 105 、1.59 × 105 km2。1970s—2010s，东北地区的多年冻土面积显著减少约2.40 × 105 km2，降幅高达60.08%。多年冻土面积占东北地区总面积的比例从27.66%下降至11.04%，而季节性冻土面积比例则从72.34%增加至88.96%。模型结果与实际钻孔数据差值仅为0.05 °C，且使用修正地面温度数据的模型结果高于现有研究...

以东北地区为研究对象，分析多年冻土退化程度及空间分布。通过收集关键气象要素，使用多元线性回归模型修正部分地面温度，基于多年冻土顶部温度（temperature at the top of permafrost，TTOP）模型，利用ANUSPILN 软件进行插值，分析东北多年冻土时空分布变化。结果表明，1970s、1980s、1990s、2000s和2010s的多年冻土面积分别约为3.99 × 105、3.41 × 105、2.31 × 105、1.80 × 105 、1.59 × 105 km2。1970s—2010s，东北地区的多年冻土面积显著减少约2.40 × 105 km2，降幅高达60.08%。多年冻土面积占东北地区总面积的比例从27.66%下降至11.04%，而季节性冻土面积比例则从72.34%增加至88.96%。模型结果与实际钻孔数据差值仅为0.05 °C，且使用修正地面温度数据的模型结果高于现有研究...

以东北地区为研究对象，分析多年冻土退化程度及空间分布。通过收集关键气象要素，使用多元线性回归模型修正部分地面温度，基于多年冻土顶部温度（temperature at the top of permafrost，TTOP）模型，利用ANUSPILN 软件进行插值，分析东北多年冻土时空分布变化。结果表明，1970s、1980s、1990s、2000s和2010s的多年冻土面积分别约为3.99 × 105、3.41 × 105、2.31 × 105、1.80 × 105 、1.59 × 105 km2。1970s—2010s，东北地区的多年冻土面积显著减少约2.40 × 105 km2，降幅高达60.08%。多年冻土面积占东北地区总面积的比例从27.66%下降至11.04%，而季节性冻土面积比例则从72.34%增加至88.96%。模型结果与实际钻孔数据差值仅为0.05 °C，且使用修正地面温度数据的模型结果高于现有研究...

以东北地区为研究对象，分析多年冻土退化程度及空间分布。通过收集关键气象要素，使用多元线性回归模型修正部分地面温度，基于多年冻土顶部温度（temperature at the top of permafrost，TTOP）模型，利用ANUSPILN 软件进行插值，分析东北多年冻土时空分布变化。结果表明，1970s、1980s、1990s、2000s和2010s的多年冻土面积分别约为3.99 × 105、3.41 × 105、2.31 × 105、1.80 × 105 、1.59 × 105 km2。1970s—2010s，东北地区的多年冻土面积显著减少约2.40 × 105 km2，降幅高达60.08%。多年冻土面积占东北地区总面积的比例从27.66%下降至11.04%，而季节性冻土面积比例则从72.34%增加至88.96%。模型结果与实际钻孔数据差值仅为0.05 °C，且使用修正地面温度数据的模型结果高于现有研究...

以东北地区为研究对象，分析多年冻土退化程度及空间分布。通过收集关键气象要素，使用多元线性回归模型修正部分地面温度，基于多年冻土顶部温度（temperature at the top of permafrost，TTOP）模型，利用ANUSPILN 软件进行插值，分析东北多年冻土时空分布变化。结果表明，1970s、1980s、1990s、2000s和2010s的多年冻土面积分别约为3.99 × 105、3.41 × 105、2.31 × 105、1.80 × 105 、1.59 × 105 km2。1970s—2010s，东北地区的多年冻土面积显著减少约2.40 × 105 km2，降幅高达60.08%。多年冻土面积占东北地区总面积的比例从27.66%下降至11.04%，而季节性冻土面积比例则从72.34%增加至88.96%。模型结果与实际钻孔数据差值仅为0.05 °C，且使用修正地面温度数据的模型结果高于现有研究...

南极数字高程模型(DEM)能够为南极科考活动提供关键地形数据的支撑，还可用于融水池体积估算等研究。但南极自然环境恶劣，传统地面定标方法实施困难，星载激光雷达能够直接获取高精度的地表高程数据，可以有效解决这一问题。ICESat-2作为新一代激光测高卫星，其激光足印间隔仅为0.7 m，其南极冰盖的高程数据产品精度可达厘米级。并且该南极冰盖的高程数据产品与南极洲参考高程模型REMA DEM生成的源数据具有较好的时间匹配度。该文首先利用2015年IceBridge计划的IDHDT4数据产品验证了ICESat-2陆冰高数据ATL06的高程精度。在此基础上，利用验证后的ATL06数据系统评估了REMA DEM 32 m分辨率产品的高程精度。研究表明REMA DEM在坡度小于5°的平坦地形上精度可达亚米级，接近激光测高精度，在坡度达到30°时高程误差的RMSE不超过3.5 m。此外，论文进一步分析了地面光斑轨迹方向与DEM坡向间的夹角和季节对REMA DEM高程精度评估的影响。该文精度验证的结果能够为后续利用该数据产品在平坦地区进行冰面湖水深反演等工作提供理论依据。

南极数字高程模型(DEM)能够为南极科考活动提供关键地形数据的支撑，还可用于融水池体积估算等研究。但南极自然环境恶劣，传统地面定标方法实施困难，星载激光雷达能够直接获取高精度的地表高程数据，可以有效解决这一问题。ICESat-2作为新一代激光测高卫星，其激光足印间隔仅为0.7 m，其南极冰盖的高程数据产品精度可达厘米级。并且该南极冰盖的高程数据产品与南极洲参考高程模型REMA DEM生成的源数据具有较好的时间匹配度。该文首先利用2015年IceBridge计划的IDHDT4数据产品验证了ICESat-2陆冰高数据ATL06的高程精度。在此基础上，利用验证后的ATL06数据系统评估了REMA DEM 32 m分辨率产品的高程精度。研究表明REMA DEM在坡度小于5°的平坦地形上精度可达亚米级，接近激光测高精度，在坡度达到30°时高程误差的RMSE不超过3.5 m。此外，论文进一步分析了地面光斑轨迹方向与DEM坡向间的夹角和季节对REMA DEM高程精度评估的影响。该文精度验证的结果能够为后续利用该数据产品在平坦地区进行冰面湖水深反演等工作提供理论依据。

南极数字高程模型(DEM)能够为南极科考活动提供关键地形数据的支撑，还可用于融水池体积估算等研究。但南极自然环境恶劣，传统地面定标方法实施困难，星载激光雷达能够直接获取高精度的地表高程数据，可以有效解决这一问题。ICESat-2作为新一代激光测高卫星，其激光足印间隔仅为0.7 m，其南极冰盖的高程数据产品精度可达厘米级。并且该南极冰盖的高程数据产品与南极洲参考高程模型REMA DEM生成的源数据具有较好的时间匹配度。该文首先利用2015年IceBridge计划的IDHDT4数据产品验证了ICESat-2陆冰高数据ATL06的高程精度。在此基础上，利用验证后的ATL06数据系统评估了REMA DEM 32 m分辨率产品的高程精度。研究表明REMA DEM在坡度小于5°的平坦地形上精度可达亚米级，接近激光测高精度，在坡度达到30°时高程误差的RMSE不超过3.5 m。此外，论文进一步分析了地面光斑轨迹方向与DEM坡向间的夹角和季节对REMA DEM高程精度评估的影响。该文精度验证的结果能够为后续利用该数据产品在平坦地区进行冰面湖水深反演等工作提供理论依据。

古冰川地貌是研究第四纪环境演变的重要依据,无人机Li DAR技术的高精度数据使得古冰川地貌研究具有更高的分辨率,可显著提升古冰川地貌分析、冰川地貌制图的精度。青藏高原东南部的稻城古冰帽保存了大量古冰川遗迹,是研究冰川地貌的理想区域。本研究应用无人机Li DAR技术,对稻城古冰帽南缘的库照日地区槽谷出口的冰碛垄进行航测,获得库照日冰碛垄的数字高程模型(DEM)、数字正射影像(DOM)和三维点云数据,并进一步对比12.5 m、30 m分辨率的DEM成像效果,分析库照日冰碛垄的地形特征、库照日槽谷出口冰碛垄围成谷地的形态参数等。结果表明:(1)无人机Li DAR技术能快速获得高质量、高分辨率的数据,适用于小区域、地貌较复杂的地区,结合三维模型可提高对冰碛垄地貌形态的认识;(2)对库照日冰碛垄的地形特征统计可知,最内侧的K-M1垄拥有第二高的坡度平均值,K-M6垄作为独立垄拥有最大的坡度平均值;(3)库照日槽谷出口冰碛垄围成谷地的幂函数指数b值范围为0.24至0.54,小于多数槽谷的b值;V指数结果范围为0.52～0.69。本研究为基于无人机Li DAR技术的冰川地貌定量分析提供了较好的研究案...

古冰川地貌是研究第四纪环境演变的重要依据,无人机Li DAR技术的高精度数据使得古冰川地貌研究具有更高的分辨率,可显著提升古冰川地貌分析、冰川地貌制图的精度。青藏高原东南部的稻城古冰帽保存了大量古冰川遗迹,是研究冰川地貌的理想区域。本研究应用无人机Li DAR技术,对稻城古冰帽南缘的库照日地区槽谷出口的冰碛垄进行航测,获得库照日冰碛垄的数字高程模型(DEM)、数字正射影像(DOM)和三维点云数据,并进一步对比12.5 m、30 m分辨率的DEM成像效果,分析库照日冰碛垄的地形特征、库照日槽谷出口冰碛垄围成谷地的形态参数等。结果表明:(1)无人机Li DAR技术能快速获得高质量、高分辨率的数据,适用于小区域、地貌较复杂的地区,结合三维模型可提高对冰碛垄地貌形态的认识;(2)对库照日冰碛垄的地形特征统计可知,最内侧的K-M1垄拥有第二高的坡度平均值,K-M6垄作为独立垄拥有最大的坡度平均值;(3)库照日槽谷出口冰碛垄围成谷地的幂函数指数b值范围为0.24至0.54,小于多数槽谷的b值;V指数结果范围为0.52～0.69。本研究为基于无人机Li DAR技术的冰川地貌定量分析提供了较好的研究案...