我们提出利用U-net网络进行冰裂隙识别探测的算法，可以实现南极冰裂隙的自动化探测。基于Sentinel-1 EW 1月、2月的数据，为了抑制SAR图像的相干斑噪声，选择Probabilistic Patch-Based Weights（PPB）算法进行滤波，然后选择具有代表性的样本输入U-net网络进行模型训练，根据训练的模型进行冰裂隙的预测。以南极5个典型冰架（Amery、Fimbul、Nickerson、Shackleton、Thwaiters）为例分类结果的平均准确率可达94.5%，其中裂隙区域的局部准确率可达78.6%，召回率为89.4%。
李新武, 梁爽, 杨博锦, 赵京京
为了更好地了解全球气候与 Fimbu与Jelbart 冰架相互作用的机理，获取该区域长时间的冰流速变化至关重要。1960s-1980s东南极Fimbul-Jelbart冰架冰流速度场数据产品集：使用早期的Argon、 Landsat MSS和TM卫星影像，基于对早期遥感影像进行预处理获得精密几何地位的正射影像，提出了人工点-特征点-格网点的三角网约束策略下的分层匹配方法，提取了东南极Fimbul-Jelbart冰架区域的历史冰流速度场数据产品。本研究对于研究东南极Fimbul-Jelbart冰架1963-1987年间历史冰流速具有重要意义，可为研究冰盖对全球气候变化的响应提供基础数据。
李荣兴, 冯甜甜, 李雁君, 程远, 乔刚
利用2003-2013年11景的Modis1B数据(NSIDC网站发布的冰架Modis1B数据)，采用亚像元互相关方法提取南极Amery冰架表面流速，应用COSI-Corr软件提取冰架流速，获取近十年的年均流速时间序列，由于研究区域内缺乏实地观测，因此利用稳定区域的偏移量值评估冰流结果的精度，冰流误差约为±50m/year。冰流场数据覆盖时间从2003年到2013年，时间分辨率为逐年，覆盖范围为Amery区域，空间分辨率为500m。每年的冰流场数据存放一个Geotiff文件。 数据的详细情况见Amery冰流场-数据说明。
江利明
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