机器学习分类方法自动识别帕隆藏布周围高山冰川实验数据集（2015）
张静潇贾立Massimo Menenti胡光成
中国科学院遥感与数字地球研究所，遥感科学国家重点实验室，北京100101
DOI:10.3974/geodb.2019.02.08.V1
出版时间:2019年2月
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关键词：
机器学习,表碛覆盖冰川,帕隆藏布,青藏高原,2015
摘要:
在2015年不同时相Landsat影像和数字高程模型（包括：ASTER GDEM V2 (30 m)、SRTM DEM (30 m) 和TanDEM-X DEM (90 m)三种DEM数据）基础上，通过结合地形和纹理特征分析的机器学习分类方法（随机森林）得到帕隆藏布流域冰川分布数据集。本数据集实验区范围是青藏高原东南帕隆藏布流域地区，地理范围：28.5°N–29.8°N，95.5°E–97.5°E，该区域是中国西部海洋性冰川集中分布的重要地区之一。本数据集由三部分数据组成：（1）研究区范围矢量数据；（2）冰川分布栅格数据，由三部分组成，包括冰川覆盖数据，无或部分表碛覆盖冰川数据（无或少量表碛覆盖冰川指冰川表面无表碛覆盖或在冰川消融区表面有极少量表碛覆盖的冰川）；和表碛全覆盖冰川数据（表碛全覆盖冰川指表面全部覆盖着表碛的冰川）；（3）382个验证样本点矢量数据。数据集存储为.shp, .tif数据格式，由29个数据文件组成，数据量为145 MB（压缩为1个文件，722 KB）。
基金项目：
中国科学院（XDA19030203，131C11KYSB20160061）；国家自然科学基金重点项目（91737205）
数据引用方式：
张静潇, 贾立, Massimo Menenti, 胡光成. 机器学习分类方法自动识别帕隆藏布周围高山冰川实验数据集（2015）[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2019. https://doi.org/10.3974/geodb.2019.02.08.V1.
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