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格陵兰冰盖典型冰川冰裂隙数据集(2018-2020)

我们提出利用U-net网络进行冰裂隙识别探测的算法,可以实现格陵兰冰盖典型冰川冰裂隙的自动化探测。基于Sentinel-1 IW每年7、8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。以格陵兰2个典型冰川(Jakobshavn、Kangerdlussuaq)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%。

2022-07-29