冰川对气候变化极为敏感，冰川变化与区域生态、自然灾害、水资源等息息相关。高原冰川遥感信息提取及实时监测是监测冰川变化不可或缺的手段。为有效识别多尺度高分辨率遥感影像中的冰川，设计一种Glacier-Unet模型。(1)针对现有的基于Landsat卫星遥感影像高原冰川提取算法因缺乏应对复杂地物干扰影响的有效方法，导致反射目标信息丢失的问题。以青藏高原阿尼玛卿雪山为试验对象，选取基于Landsat-9遥感卫星高分辨率影像制作数据集。对高分辨率冰川遥感影像进行数据预处理，采取特征级融合和像素级融合制作多模态遥感数据影像，通过滑动切片、数据增强手段丰富语义分割数据集，保证模型训练准确性和鲁棒性；(2)针对零散、细小冰川识别能力不足的问题，设计门控多尺度过滤层(Gated Multi-scale Filter Layer, G-MsFL)滤除无用特征信息，使模型具备多尺度特征提取和特征融合能力，有效识别复杂地物环境中的冰川；(3)针对冰川轮廓模糊问题，设计并联双通道注意力模块(Paralleling Dual Attention Module, P-DAM)。将冰川边界丰富的上下文信息进行编码作...

来源平台：中国电子科学研究院学报