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摘要
冰面湖作为冰盖质量损失、海平面上升、气候变化等全球变化问题的指示器，对研究全球气候变化背景下冰盖的稳定性有着重要的作用。本文利用深度学习中的语义分割模型U-Net实现了不同情形下的Landsat卫星影像中冰面湖的提取，并与多种方法进行了比较，发现U-Net冰面湖提取方法在性能和效率上表现最佳。同时对2000—2020年北极格陵兰岛Sermeq Avannarleq冰川附近的冰面湖进行提取，并对其面积的季节变化和年际变化进行分析。结果表明，该区域冰面湖面积每年在5—9月呈现先增后减的变化趋势，5月中旬开始增加，7月中下旬达到峰值，9月基本消亡。同时2000—2020年该区域冰面湖面积呈现增加的趋势，表明该区域冰盖融化量在逐渐增加。
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