西南交通大学Go-IMAGE团队发布我国青藏高原东南部地区石冰川编目数据集

• ：Go-IMAGE团队
        
• ：2026-10-13

近日，西南交通大学影像大地测量与地质灾害(Group of Imaging Geodesy and Geohazards，Go-IMAGE)研究团队联合奥地利格拉茨技术大学、香港中文大学和河海大学等单位，围绕复杂地形条件下广域石冰川遥感编目制图开展合作研究，构建并发布了我国青藏高原东南部地区石冰川编目数据集。该数据集已通过国家生态科学数据中心生态网络云平台（http://www.nesdc.org.cn）发布，用户可在线访问获取数据。相关研究成果以“Rock glaciers of the Southeastern Tibetan Plateau: A large-scale inventory derived from deep learning and high-resolution imagery”为题，发表于Nature Portfolio旗下期刊Scientific Data。博士生郭鑫为论文第一作者，王晓文副教授为通讯作者。

石冰川是发育在高寒山区的典型冰缘地貌，内部储存有大量地下冰，其分布和演化与区域多年冻土环境、山区水资源及气候变化密切相关。该研究针对我国青藏高原东南部地区现有石冰川编目清单差异较大、空间覆盖和完整性不足问题，基于Planet Basemap遥感影像(空间分辨率：4.7 m)，结合深度学习和人工判读方法，对该区域的石冰川进行了系统识别与编目。研究采用SegFormer深度学习模型，并利用来自全球不同山地区域的19,096个石冰川样本进行训练，以提高模型在复杂高寒山地环境下的适用性；在石冰川自动探测识别的基础上，通过人工逐一检查、专家复核、野外调查以及和已有数据集交叉验证，对编目结果进行修正和验证。研究最终形成的石冰川数据库覆盖该地区约54.54万平方公里范围，共包含47,916个石冰川，较已有清单新增超过2万个，并提供了每个石冰川的几何和地形属性信息。该数据集进一步完善了我国青藏高原东南部地区石冰川的空间分布信息，可为区域高山多年冻土变化监测、水文过程研究及地质灾害评估等提供关键基础数据支撑。

图1石冰川编目数据集制作流程

图2青藏高原东南部地区石冰川编目结果。（a）石冰川分布特征；（b）基于100 km²网格统计的石冰川空间分布密度。

该研究得到国家自然科学基金（42371458）、四川省杰出青年科学基金（2024NSFJQ0040）、中国科学院精密测量科学与技术创新研究院大地测量与地球动力学全国重点实验室开放基金（SKLPG2025-2-2）、中国科学院西北生态环境资源研究院冻土工程国家重点实验室开放基金（CSFSE-KF-2502）和香港研究资助局（HKPFS PF20-42392）等项目的联合资助。

论文信息：Xin Guo, Xiaowen Wang, Siqi Zhang, Zhangyu Sun, Lin Liu, Guoxiang Liu, Tobias Bolch. Rock glaciers of the Southeastern Tibetan Plateau: A large-scale inventory derived from deep learning and high-resolution imagery. Scientific Data, 2026.

论文链接：https://doi.org/10.1038/s41597-026-08019-z

数据链接：青藏高原东南部大尺度石冰川清查数据集