一种基于深度学习的冰川信息提取方法

本发明公开了一种基于深度学习的冰川信息提取方法，涉及信息提取技术领域，包括以下步骤：根据研究区域采集所需的遥感影像数据，并构建样本库，其中遥感影像数据包括实时数据和历史数据，对采集到的遥感影像数据进行预处理，提取预处理后的遥感影像数据的冰川特征，并对提取过程中的异常情况进行分析，得到异常特征分析表，对样本库中的遥感影像数据进行标注，确定冰川边界和分类标签。本发明通过深度学习模型的优化与定制，降低云雾遮挡、积雪覆盖及阴影变化等自然因素带来的干扰，模型能够学习冰川特有的纹理、形状及上下文信息，即使在复杂多变的环境下也能精确区分冰川区域与非冰川区域，从而显著提高冰川信息提取的精确度。