冰川是最重要的淡水储存库之一,精确识别冰川和监测冰川的变化对于了解气候变化和水资源管理具有重要意义。基于Landsat 8影像,以喀喇昆仑区域为研究对象,利用单波段阈值法、雪盖指数法、非监督分类、监督分类和U-Net卷积神经网络提取冰川边界,并以交并比和混淆矩阵对冰川边界提取结果进行精度评定。结果表明,非监督分类和单波段阈值法对于表碛覆盖型冰川以及阴影中冰川存在严重的漏分现象,易将薄雪覆盖的山地错分为冰川,K-means的提取效果最差,交并比为57.69%,Kappa系数为0.57。监督分类方法对于表碛覆盖型冰川的提取效果有明显改善,但对于阴影中的冰川的提取效果不佳,提取结果的Kappa系数均为0.70以上。雪盖指数法可以有效提取阴影中的冰川,但易将大面积冰川中的非冰川区域错分为冰川,交并比为74.49%,Kappa系数为0.76。U-Net卷积神经网络能够较完整地提取冰川边界,精度要明显高于其他分类方法,重叠面积最接近地面真值面积,其交并比为88.57%,Kappa系数为0.90。U-Net卷积神经网络虽然表现较好,但是对于极小面积冰川仍存在漏分,后续研究可通过改进网络结构来提高精度...

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