藏北无人区海拔高气候恶劣，施工物资运输难度大，在进行地质调查钻探工程施工中发生冻土融冻坍塌、泥岩强造浆缩径、长孔段连续破碎涌水等多种复杂问题。针对钻探施工遇到的难点，优化了钻具组合、冲洗液体系、钻探器具，采用短行程干钻取心、重力加杆、跟管钻进、导流泄压等技术措施，解决部分施工中遇到的问题。在该地区钻探施工积累了一定经验，为该区域能源资源调查提供有效的地质资料和岩心实物资料。

藏北无人区海拔高气候恶劣，施工物资运输难度大，在进行地质调查钻探工程施工中发生冻土融冻坍塌、泥岩强造浆缩径、长孔段连续破碎涌水等多种复杂问题。针对钻探施工遇到的难点，优化了钻具组合、冲洗液体系、钻探器具，采用短行程干钻取心、重力加杆、跟管钻进、导流泄压等技术措施，解决部分施工中遇到的问题。在该地区钻探施工积累了一定经验，为该区域能源资源调查提供有效的地质资料和岩心实物资料。

藏北无人区海拔高气候恶劣，施工物资运输难度大，在进行地质调查钻探工程施工中发生冻土融冻坍塌、泥岩强造浆缩径、长孔段连续破碎涌水等多种复杂问题。针对钻探施工遇到的难点，优化了钻具组合、冲洗液体系、钻探器具，采用短行程干钻取心、重力加杆、跟管钻进、导流泄压等技术措施，解决部分施工中遇到的问题。在该地区钻探施工积累了一定经验，为该区域能源资源调查提供有效的地质资料和岩心实物资料。

藏北无人区海拔高气候恶劣，施工物资运输难度大，在进行地质调查钻探工程施工中发生冻土融冻坍塌、泥岩强造浆缩径、长孔段连续破碎涌水等多种复杂问题。针对钻探施工遇到的难点，优化了钻具组合、冲洗液体系、钻探器具，采用短行程干钻取心、重力加杆、跟管钻进、导流泄压等技术措施，解决部分施工中遇到的问题。在该地区钻探施工积累了一定经验，为该区域能源资源调查提供有效的地质资料和岩心实物资料。

受气候变暖影响，青藏高原的多年冻土正在发生广泛的退化，主要表现为融冻泥流事件的频繁发生，对生态系统和当地基础设施造成深刻影响。融冻泥流的精准识别有助于理解融冻泥流的发生和演变机制。近年来尽管基于深度学习的融冻泥流识别取得了进展，但机器学习算法在该领域的识别能力仍有待探究。本研究基于GF-2卫星遥感数据构建了一种基于集成机器学习的优化面向对象融冻泥流识别算法，引入了纹理和几何等空间信息来辅助识别融冻泥流，并基于面向对象技术改善了识别模型的错分问题。此外，基于集成学习整合不同机器学习模型的优势，以获得不低于常用深度学习模型的识别精度。结果表明，基于递归特征消除（RFE）特征选择算法剔除了多维特征数据集中的冗余特征，证明了纹理和几何信息是融冻泥流识别的有效数据补充。在优化后的面向对象机器学习模型中，随机森林（RF）的识别精度最高，总体精度为87.43%。McNemar检验表明，与单一模型相比，集成机器学习模型显著提高了融冻泥流识别精度，其总体精度为93.14%。对研究区内融冻泥流的地形特征进行统计分析后发现融冻泥流主要发生在海拔3 200～3 500 m之间，坡度介于5°～25°，并且以东北...

受气候变暖影响，青藏高原的多年冻土正在发生广泛的退化，主要表现为融冻泥流事件的频繁发生，对生态系统和当地基础设施造成深刻影响。融冻泥流的精准识别有助于理解融冻泥流的发生和演变机制。近年来尽管基于深度学习的融冻泥流识别取得了进展，但机器学习算法在该领域的识别能力仍有待探究。本研究基于GF-2卫星遥感数据构建了一种基于集成机器学习的优化面向对象融冻泥流识别算法，引入了纹理和几何等空间信息来辅助识别融冻泥流，并基于面向对象技术改善了识别模型的错分问题。此外，基于集成学习整合不同机器学习模型的优势，以获得不低于常用深度学习模型的识别精度。结果表明，基于递归特征消除（RFE）特征选择算法剔除了多维特征数据集中的冗余特征，证明了纹理和几何信息是融冻泥流识别的有效数据补充。在优化后的面向对象机器学习模型中，随机森林（RF）的识别精度最高，总体精度为87.43%。McNemar检验表明，与单一模型相比，集成机器学习模型显著提高了融冻泥流识别精度，其总体精度为93.14%。对研究区内融冻泥流的地形特征进行统计分析后发现融冻泥流主要发生在海拔3 200～3 500 m之间，坡度介于5°～25°，并且以东北...

受气候变暖影响，青藏高原的多年冻土正在发生广泛的退化，主要表现为融冻泥流事件的频繁发生，对生态系统和当地基础设施造成深刻影响。融冻泥流的精准识别有助于理解融冻泥流的发生和演变机制。近年来尽管基于深度学习的融冻泥流识别取得了进展，但机器学习算法在该领域的识别能力仍有待探究。本研究基于GF-2卫星遥感数据构建了一种基于集成机器学习的优化面向对象融冻泥流识别算法，引入了纹理和几何等空间信息来辅助识别融冻泥流，并基于面向对象技术改善了识别模型的错分问题。此外，基于集成学习整合不同机器学习模型的优势，以获得不低于常用深度学习模型的识别精度。结果表明，基于递归特征消除（RFE）特征选择算法剔除了多维特征数据集中的冗余特征，证明了纹理和几何信息是融冻泥流识别的有效数据补充。在优化后的面向对象机器学习模型中，随机森林（RF）的识别精度最高，总体精度为87.43%。McNemar检验表明，与单一模型相比，集成机器学习模型显著提高了融冻泥流识别精度，其总体精度为93.14%。对研究区内融冻泥流的地形特征进行统计分析后发现融冻泥流主要发生在海拔3 200～3 500 m之间，坡度介于5°～25°，并且以东北...

冰缘遗迹对重建一定区域和时间段的气候状况以及划定多年冻土边界具有重要意义。在宁夏清水河中上游（36°22′5″N～36°25′53″N）发现末次冰期最盛期冰缘遗迹群，包括古冰楔和融冻褶皱。其中，在唐堡村剖面发现有4处古冰楔，其形态呈楔形，上宽下窄；楔壁不平直，楔体周围地层中发育垮塌前形成的裂隙；楔体中充填有周围地层碎块和棕红色粉砂。在三岔河村剖面发现有两层连续的融冻褶皱，褶皱轴面倾向产状杂乱，无统一指向；褶皱轴部无明显加厚或减薄，翼部未发生层间滑动，褶皱层顶部未发育截切现象；层间褶皱未发育层间逆冲或正断裂。根据光释光测年和14C测年结果，古冰楔形成于14.06～11.45 ka B.P.,融冻褶皱形成于13 500～11 570 a B.P.。受新仙女木事件影响，清水河流域在末次冰期最盛期发育大面积多年冻土，分布范围至少到达36°22′5″N以南。末次冰期中国北方中纬度约20 ka以来冻土南界西段可以向南推移至少约52′（径向上距离约97 km）。这一发现为末次冰期中国北方多年冻土南界的划分提供了新的证据。

冰缘遗迹对重建一定区域和时间段的气候状况以及划定多年冻土边界具有重要意义。在宁夏清水河中上游（36°22′5″N～36°25′53″N）发现末次冰期最盛期冰缘遗迹群，包括古冰楔和融冻褶皱。其中，在唐堡村剖面发现有4处古冰楔，其形态呈楔形，上宽下窄；楔壁不平直，楔体周围地层中发育垮塌前形成的裂隙；楔体中充填有周围地层碎块和棕红色粉砂。在三岔河村剖面发现有两层连续的融冻褶皱，褶皱轴面倾向产状杂乱，无统一指向；褶皱轴部无明显加厚或减薄，翼部未发生层间滑动，褶皱层顶部未发育截切现象；层间褶皱未发育层间逆冲或正断裂。根据光释光测年和14C测年结果，古冰楔形成于14.06～11.45 ka B.P.,融冻褶皱形成于13 500～11 570 a B.P.。受新仙女木事件影响，清水河流域在末次冰期最盛期发育大面积多年冻土，分布范围至少到达36°22′5″N以南。末次冰期中国北方中纬度约20 ka以来冻土南界西段可以向南推移至少约52′（径向上距离约97 km）。这一发现为末次冰期中国北方多年冻土南界的划分提供了新的证据。

冰缘遗迹对重建一定区域和时间段的气候状况以及划定多年冻土边界具有重要意义。在宁夏清水河中上游（36°22′5″N～36°25′53″N）发现末次冰期最盛期冰缘遗迹群，包括古冰楔和融冻褶皱。其中，在唐堡村剖面发现有4处古冰楔，其形态呈楔形，上宽下窄；楔壁不平直，楔体周围地层中发育垮塌前形成的裂隙；楔体中充填有周围地层碎块和棕红色粉砂。在三岔河村剖面发现有两层连续的融冻褶皱，褶皱轴面倾向产状杂乱，无统一指向；褶皱轴部无明显加厚或减薄，翼部未发生层间滑动，褶皱层顶部未发育截切现象；层间褶皱未发育层间逆冲或正断裂。根据光释光测年和14C测年结果，古冰楔形成于14.06～11.45 ka B.P.,融冻褶皱形成于13 500～11 570 a B.P.。受新仙女木事件影响，清水河流域在末次冰期最盛期发育大面积多年冻土，分布范围至少到达36°22′5″N以南。末次冰期中国北方中纬度约20 ka以来冻土南界西段可以向南推移至少约52′（径向上距离约97 km）。这一发现为末次冰期中国北方多年冻土南界的划分提供了新的证据。