本數(shù)據(jù)集首先采用深度學(xué)習(xí)方法中的DeepLab V3+網(wǎng)絡(luò)對(duì)GF-1/2/6 PMS影像進(jìn)行分割，基于樣本庫(kù)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練并得到訓(xùn)練良好的模型，繼而使用該模型提取待分類(lèi)影像冰川輪廓。圖2為基于GF-6 PMS影像的冰川邊界提取過(guò)程示意圖，具體步驟如下：
（1）選取影像上冰川分布區(qū)少云少雪的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，并對(duì)冰川進(jìn)行標(biāo)記，然后將影像和標(biāo)記好的二值化標(biāo)簽隨機(jī)裁剪成多個(gè)1024×1024像素的瓦片作為深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的輸入數(shù)據(jù)，并經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)等數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，得到3600張樣本；最后將樣本輸入模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練好的模型并用于冰川分類(lèi)。
（2）將待分類(lèi)遙感影像按順序裁剪為1024×1024尺寸（圖2a和圖2b），輸入訓(xùn)練好的模型進(jìn)行分類(lèi)，得到冰川提取結(jié)果（圖2c）。將各切片合并后，得到完整的結(jié)果（圖2d）。
（3）深度學(xué)習(xí)直接獲取的冰川提取結(jié)果為概率圖，即每個(gè)像元被識(shí)別為冰川的概率，將概率圖進(jìn)行重分類(lèi)并做柵格—矢量轉(zhuǎn)化后得到冰川區(qū)矢量邊界（圖2e和圖2f）。
（4）最后對(duì)冰川矢量邊界進(jìn)行逐一檢查與修訂，根據(jù)山脊線(xiàn)自動(dòng)提取方法
[17]提取的山脊線(xiàn)對(duì)修訂后的冰川邊界進(jìn)行分割，從而得到單條冰川的矢量數(shù)據(jù)（圖2g和圖2h）。
圖2
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基于GF-6 PMS影像的冰川邊界提取過(guò)程 冰川長(zhǎng)度提取采用ZHANG等
[11]提出的基于歐氏分配和冰川表面地形特征的冰川中流線(xiàn)自動(dòng)提取方法，該方法僅需輸入冰川邊界矢量數(shù)據(jù)和DEM數(shù)據(jù)。其基本原理是基于DEM數(shù)據(jù)獲取冰川輪廓上的海拔最高點(diǎn)和最低點(diǎn)，依此將冰川輪廓線(xiàn)進(jìn)行分割，結(jié)合分割后的冰川輪廓線(xiàn)采用歐式距離方法將冰川平面劃分為兩個(gè)區(qū)域，每個(gè)區(qū)域?yàn)榫喔鞅ㄝ喞€(xiàn)距離最近的點(diǎn)集，兩個(gè)區(qū)域的公共邊界為中軸線(xiàn)，即冰川中流線(xiàn)。處理過(guò)程包括冰川數(shù)據(jù)的預(yù)處理、輔助線(xiàn)提取、分割點(diǎn)獲取、冰川特征線(xiàn)處理、冰川中流線(xiàn)生成和冰川長(zhǎng)度計(jì)算6個(gè)主要步驟（圖3）。對(duì)于簡(jiǎn)單冰川而言，其中流線(xiàn)長(zhǎng)度即為冰川長(zhǎng)度；對(duì)于復(fù)雜冰川（如山谷冰川、冰帽等）而言，以長(zhǎng)度最長(zhǎng)的中流線(xiàn)長(zhǎng)度作為該冰川長(zhǎng)度。
