冰湖识别是了解冰湖对气候变化的响应和评估冰湖溃决洪水潜在危险的先决条件。虽然遥感技术使全球冰湖演变的持续监测和评估成为可能，但准确可靠地提取复杂高原地形区的冰湖仍然具有挑战性。本文提出了融合多源遥感数据和改进后MaskR-CNN深度学习模型的复杂高原地形区冰湖智能识别方法，在MaskR-CNN模型基础上，通过在骨干网络ResNet-50的高层特征（Conv4和Conv5）、FPN的每个特征图以及Mask Head 中引入注意力机制。利用Sentinel-2高分辨遥感影像、ALOS-DEM及NDWI数据组成多波段数据集，并在青藏高原东南部的林芝市进行测试，并进一步比较了改进后Mask R-CNN、U-Net、SegNet和DeepLab V3模型在冰湖识别中的性能。改进后的Mask R-CNN模型具有更高的准确率，模型的精确度、召回率和准确度值分别达到了91.25%、93.69%、92.89%。它有效地降低了山体阴影、湖水浊度和冻融湖水条件对冰湖识别的影响，并显著提高了小冰湖的识别效率。本研究为地形复杂高原地形区冰湖识别提供了可靠解决方案，为深度学习与多源遥感数据结合的智能化冰湖提取提供...
冰裂隙是极地冰盖重要的表面特征参数，是冰盖内应力的外在表现，对冰盖的稳定性具有重要的影响。近几十年来随着卫星遥感技术的快速发展，冰裂隙的探测方法和相关研究也不断进步，多种卫星技术的冰裂隙时空探测方法同时取得了进展。介绍极地冰盖冰裂隙特征探测方法的进展情况，归纳和总结国内外利用光学遥感数据、微波遥感数据、高度计数据等多源遥感技术探测极地冰盖冰裂隙水平和垂直特征的方法，并探讨极地冰盖冰裂隙遥感探测的研究重点和面临的挑战。
冰川物质平衡是反映气候变化的重要指标，对于区域生态环境评估和灾害防治具有重要意义。采用Landsat系列遥感影像，运用比值阈值法和目视解译法，获取1990—2020年珠峰自然保护区内的冰川边界，研究冰川面积分布与变化特征，同时基于差分干涉测量短基线时序分析（SBASInSAR）技术监测区域冰川形变特征，并分析冰川物质平衡过程。结果表明：（1）1990—2020年珠峰自然保护区冰川持续退缩，且近10 a退缩趋势更为显著。保护区内冰川总面积退缩247.16 km2，变化率为-18.92%。（2）保护区冰川主要分布在海拔5400～6200 m和坡度10°～15°范围内，其中5400～5600 m和10°～15°范围内冰川退缩最为显著。（3）2020年珠峰自然保护区冰川形变速率介于-129.069～140.252 mm·a-1之间，冰川表面形变在海拔4200～4400 m和40°～45°处沉降最为严重。（4）气温上升、降水减少可能是导致珠峰自然保护区冰川物质亏损的主要因素。同时，空间气候差异和地形等因素也可能是导致冰川物质平衡差异的重要因素。
中国是世界上地质灾害最频繁、受灾最严重的国家之一.因此，利用更先进、更经济有效的手段对地质灾害进行监测和防治，成为我国的当务之急.通过总结目前中国以及世界上关于微波遥感、光学遥感和LiDAR等多源遥感数据在地质灾害领域的应用现状，包括地震、滑坡、地面沉降、地面塌陷、火山活动、冻土变化、冰川活动、土壤侵蚀、海岸侵蚀等地质灾害，对遥感在地质灾害方面的应用提出新的建议.
西藏南部及东南部地区地形地质条件复杂,气候恶劣,交通条件极其困难,铁路、公路等长大线状工程涉及范围非常广,采用常规的勘察方法进行泥石流等地质灾害勘察,由于效率低、风险大而无法完全查明。对线状工程在不同设计阶段采用卫星遥感、常规航空遥感、高分辨率无人机机载激光雷达(LiDAR)及高精度倾斜摄影技术,在藏东南高海拔、大高差等复杂艰险山区泥石流物源识别技术的应用进行研究。可行性研究阶段卫星遥感因其覆盖范围广而优势明显,初步设计阶段航空遥感可满足精度更高的要求,对于高植被覆盖地区,无人机机载LiDAR可去除植被得到地表真实高程模型,对泥石流物源进行有效识别,应用倾斜摄影技术可得到高分辨率三维立体影像,对强震后危岩进行判定,给震裂物源识别提供有效手段。形成了"卫星-常规航空-高精度无人机搭载"等从宏观-细观-细部的多源、立体、综合勘察方法,可为类似地区的泥石流物源识别提供借鉴。
本数据集是基于2011～2014年多时相Landsat光学影像、2009～2010年的L波段PALSAR雷达影像和改正的SRTM数字高程模型（DEM）得到的最新藏东南冰川目录。大致空间范围在28°N～31°N、93°E～97°E内，包括念青唐古拉山中部和东部，以及横断山西部，覆盖面积达11.5万平方公里。数据集内包括三个文件：1）定义研究区范围的矢量文件；2）冰川目录矢量文件；3）统计每条冰川特征的文档，参数包括GLIMS编号、冰川面积、最大和最小高程、平均高程、平均坡度、平均朝向、有无冰碛覆盖，以及冰碛覆盖面积等。为克服藏东南地区多云雨对光学影像的影响，对无冰碛覆盖冰川的提取采用了一种基于自动识别云和冰雪覆盖的方法，实现多景影像信息半自动融合；并将从光学影像中提取的地面信息和PALSAR雷达影像得到的相干图以及坡度结合起来，实现了冰碛冰川的半自动化单独提取。在后处理阶段，采用人工编辑提高数据精度：比如控制无冰碛覆盖冰川与其冰碛覆盖部分的连接，调整单条冰川界限，以及改正部分阴影、水体的影响。与人工数字化提取的冰川边界相比较，本数据集的冰川面积精度总体在3%以内。此编目为目前最新的冰川编...