興都庫什—喀喇昆侖—喜馬拉雅（HKH）地區的冰湖變化，是氣候變化的重要指示器。由于該地區地形極為復雜，加之常年受到云層遮擋、地形陰影以及季節性積雪覆蓋的影響，這些因素顯著制約了冰湖自動制圖的精度，使得對該地區冰湖現狀及其動態變化的認知仍存在較大局限。
針對這一科學難題，中國科學院成都山地災害與環境研究所等提出了一種基于人工智能技術的冰湖制圖框架。該框架結合了干擾掩膜技術與U-Net深度學習模型，有效克服了傳統方法在數據處理中的諸多瓶頸。基于這一框架，研究團隊對HKH地區2000年至2022年間的冰湖變化進行了全面而系統的評估，為深入理解該地區的冰湖動態及其對氣候變化的響應提供了重要的科學依據。
該研究構建的自動化制圖框架，展現了深度學習技術在區域尺度冰湖監測中的巨大潛力。通過這一框架生成的長時間序列高精度數據集，不僅填補了現有數據的空白，更為深入理解氣候變化對高山環境的影響機制、推進冰湖潰決洪水風險評估提供了關鍵的科學支撐。
相關研究成果以An advanced deep learning framework for mapping glacial lakes and its application in the Hindu Kush-Karakoram-Himalaya region為題，發表在Journal of Hydrology上。研究工作得到國家重點研發計劃、國家自然科學基金以及西藏自治區科技計劃項目的支持。
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