基于深度学习的方法由于其优于传统技术的优势而在冰川提取中引起了极大的关注。本研究验证了LandsNet架构在冰川提取中的可行性和有效性,我们应用改进的LandsNet(M-LandsNet)提取了三江源头地区的冰川轮廓。采用波段比法、U-Net、U-Net++、GlacierNet、SaU-Net、U-Net+cSE和LandsNet两种场景进行比较。对两个场景的分析表明,M-LandsNet在1986种方法中具有最好的性能和泛化能力。
| 采集时间 | 1986/01/01 - 2021/12/31 |
|---|---|
| 采集地点 | 三江源头地区 |
| 数据量 | 7.6 MiB |
| 数据格式 | .shp |
| 坐标系 | |
| 投影 | WGS84 |
获得可靠的冰川清单是训练深度学习网络的第一步。在这项研究中,SCGI被用作真实的冰川轮廓,并被视为地面真相。
我们利用M-LandsNet和人工调整,在共40个时期进一步提取了三江源头地区的冰川轮廓。
数据质量良好
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| # | 标题 | 文件大小 |
|---|---|---|
| 1 | GlacierOutlines.rar | 7.6 MiB |
| # | 时间 | 姓名 | 用途 |
|---|---|---|---|
| 1 | 2026/03/14 06:30 | 匿名 [115.45.40.* ] |
[开放下载]
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| 2 | 2026/03/12 00:55 | 匿名 [112.96.228.* ] |
[开放下载]
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| 3 | 2026/03/11 22:54 | 匿名 [106.120.73.* ] |
[开放下载]
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| 4 | 2026/03/11 17:24 | 匿名 [194.246.38.* ] |
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| 5 | 2026/03/10 14:52 | 匿名 [49.233.152.* ] |
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| 6 | 2026/03/09 04:47 | 匿名 [139.170.244.* ] |
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| 7 | 2026/03/06 21:20 | 匿名 [101.42.5.* ] |
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| 8 | 2026/03/06 18:42 | 匿名 [180.153.197.* ] |
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| 9 | 2026/03/02 09:48 | 匿名 [43.154.206.* ] |
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| 10 | 2026/02/28 23:33 | 匿名 [119.12.166.* ] |
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