[口头报告]北极地区精细地表高程变化提取及原因分析

北极地区精细地表高程变化提取及原因分析
编号:2490 稿件编号:3536 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-12 13:31:09 浏览:434次 口头报告

报告开始:2024年05月20日 10:55 (Asia/Shanghai)

报告时间:10min

所在会议:[S17] 主题17、冰冻圈科学 » [S17-4] 主题17、冰冻圈科学 专题17.8、专题17.11(20日上午,209)

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摘要
多年冻土退化、冰川消融、植被以及积雪等变化都会在数字表面模型上有一定程度的体现。通过提取分析多时相数字表面模型及其变化,能够识别地表变化的位置与范围,进而结合其他数据进行分析,获取这些变化的类型和成因。ArcticDEM是多时相、2米分辨率、覆盖60度以北陆地的数字表面模型,为精细提取地表变化提供了可靠的数据源。利用自动数据处理系统和超级计算机,通过比较每个位置最新与最早的数字表面模型,获取2米分辨率的高程变化栅格数据;利用基于深度学习的影像分割、分类算法,提取高程变化区域,并对变化类型进行分类。本报告将对自动数据处理系统,基于深度学习的分割分类算法进行详细介绍,并且以多年冻土退化为例, 介绍该技术方案在北极地区多年冻土退化监测中的应用。
关键字
北极地区,ArcticDEM,多年冻土,变化检测,深度学习
报告人
黄灵操
研究助理教授 香港中文大学

稿件作者
黄灵操 香港中文大学
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