每年消融期，冰前河网在格陵兰北部发育并汇流大量冰面融水进入海洋，是连接冰盖与海洋的重要通道。然而，目前格陵兰北部冰前河网的空间分布与形态特征尚不明晰。研究综合10 m空间分辨率Sentinel-2卫星遥感影像和Copernicus DEM等数据，采用汇流过程约束的水体遥感信息提取方法，精细化提取了2020年消融期格陵兰北部（～100132 km2）冰前水体遥感信息，进一步顾及水体形态特征区分了冰前河网与孤立湖泊，再利用DEM排水网络连通冰前河网，生成了一套10 m空间分辨率的连通冰前河网与孤立湖泊CPRNs&ILs （Continuous Proglacial River Networks and Isolated Lakes）遥感数据集。随后，选择5个验证区对比分析了CPRNs&ILs与4种水体遥感数据集（Dynamic World V1,CALC-2020,Esri Land Cover和ESA WorldCover）的河网提取精度，最后量化分析了冰前河网的空间分布与形态特征。结果表明：（1）顾及水体形态特征的划分方法准确提取并划分了冰前河网与...

每年消融期，冰前河网在格陵兰北部发育并汇流大量冰面融水进入海洋，是连接冰盖与海洋的重要通道。然而，目前格陵兰北部冰前河网的空间分布与形态特征尚不明晰。研究综合10 m空间分辨率Sentinel-2卫星遥感影像和Copernicus DEM等数据，采用汇流过程约束的水体遥感信息提取方法，精细化提取了2020年消融期格陵兰北部（～100132 km2）冰前水体遥感信息，进一步顾及水体形态特征区分了冰前河网与孤立湖泊，再利用DEM排水网络连通冰前河网，生成了一套10 m空间分辨率的连通冰前河网与孤立湖泊CPRNs&ILs （Continuous Proglacial River Networks and Isolated Lakes）遥感数据集。随后，选择5个验证区对比分析了CPRNs&ILs与4种水体遥感数据集（Dynamic World V1,CALC-2020,Esri Land Cover和ESA WorldCover）的河网提取精度，最后量化分析了冰前河网的空间分布与形态特征。结果表明：（1）顾及水体形态特征的划分方法准确提取并划分了冰前河网与...

每年消融期，冰前河网在格陵兰北部发育并汇流大量冰面融水进入海洋，是连接冰盖与海洋的重要通道。然而，目前格陵兰北部冰前河网的空间分布与形态特征尚不明晰。研究综合10 m空间分辨率Sentinel-2卫星遥感影像和Copernicus DEM等数据，采用汇流过程约束的水体遥感信息提取方法，精细化提取了2020年消融期格陵兰北部（～100132 km2）冰前水体遥感信息，进一步顾及水体形态特征区分了冰前河网与孤立湖泊，再利用DEM排水网络连通冰前河网，生成了一套10 m空间分辨率的连通冰前河网与孤立湖泊CPRNs&ILs （Continuous Proglacial River Networks and Isolated Lakes）遥感数据集。随后，选择5个验证区对比分析了CPRNs&ILs与4种水体遥感数据集（Dynamic World V1,CALC-2020,Esri Land Cover和ESA WorldCover）的河网提取精度，最后量化分析了冰前河网的空间分布与形态特征。结果表明：（1）顾及水体形态特征的划分方法准确提取并划分了冰前河网与...

每年消融期，冰前河网在格陵兰北部发育并汇流大量冰面融水进入海洋，是连接冰盖与海洋的重要通道。然而，目前格陵兰北部冰前河网的空间分布与形态特征尚不明晰。研究综合10 m空间分辨率Sentinel-2卫星遥感影像和Copernicus DEM等数据，采用汇流过程约束的水体遥感信息提取方法，精细化提取了2020年消融期格陵兰北部（～100132 km2）冰前水体遥感信息，进一步顾及水体形态特征区分了冰前河网与孤立湖泊，再利用DEM排水网络连通冰前河网，生成了一套10 m空间分辨率的连通冰前河网与孤立湖泊CPRNs&ILs （Continuous Proglacial River Networks and Isolated Lakes）遥感数据集。随后，选择5个验证区对比分析了CPRNs&ILs与4种水体遥感数据集（Dynamic World V1,CALC-2020,Esri Land Cover和ESA WorldCover）的河网提取精度，最后量化分析了冰前河网的空间分布与形态特征。结果表明：（1）顾及水体形态特征的划分方法准确提取并划分了冰前河网与...

每年消融期，冰前河网在格陵兰北部发育并汇流大量冰面融水进入海洋，是连接冰盖与海洋的重要通道。然而，目前格陵兰北部冰前河网的空间分布与形态特征尚不明晰。研究综合10 m空间分辨率Sentinel-2卫星遥感影像和Copernicus DEM等数据，采用汇流过程约束的水体遥感信息提取方法，精细化提取了2020年消融期格陵兰北部（～100132 km2）冰前水体遥感信息，进一步顾及水体形态特征区分了冰前河网与孤立湖泊，再利用DEM排水网络连通冰前河网，生成了一套10 m空间分辨率的连通冰前河网与孤立湖泊CPRNs&ILs （Continuous Proglacial River Networks and Isolated Lakes）遥感数据集。随后，选择5个验证区对比分析了CPRNs&ILs与4种水体遥感数据集（Dynamic World V1,CALC-2020,Esri Land Cover和ESA WorldCover）的河网提取精度，最后量化分析了冰前河网的空间分布与形态特征。结果表明：（1）顾及水体形态特征的划分方法准确提取并划分了冰前河网与...

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。

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。