格陵兰冰盖典型冰川冰裂隙数据集（2018-2020）
收藏国家青藏高原科学数据中心2022-08-17 更新2024-03-01 收录
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https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/27b04603-2d13-42e3-9eb2-01d633de17ec
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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%。
提供机构：
李新武,梁爽,杨博锦,赵京京
创建时间：
2022-07-29
