全球变暖导致冰川急剧退缩，及时的冰川监测和制图至关重要，而积雪覆盖一直是冰川识别的重要影响因素。以喀喇昆仑区域为例，选择春季Landsat-8 OLI、Sentinel-1和DEM数据，结合其光谱反射率、SAR散射以及地形等特征，基于不同主干网络的U-Net和DeepLabv3+深度学习方法，使用不同样本尺寸，不同特征组合进行冰川识别对比研究。结果表明：(1)对于256×256、512×512和1 024×1 024像素样本尺寸，训练样本尺寸越大，空间上下文信息越丰富，识别精度越高，冰川末端范围更为精确。(2)基于MobileNet、VGGNet、ResNet以及EfficientNet主干提取网络的U-Net语义分割网络中，VGG19主干网络识别精度最好，且优于DeepLabv3+网络结果，其F1值（F1-Score）为0.899 6，均交并比（Mean Intersection over Union,mIoU）为0.875 4，总体精度可达0.948 4，在山体阴影、冰雪融水、薄雾覆盖和冰冻湖泊区域识别效果均较好。(3)随着训练特征数量的减少，精度随之降低，地形特征对于提高冰川识别...

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