💡这项突破是什么?
中国科学院精密测量科学与技术创新研究院（精密测量院）大地测量与地球动力学国家重点实验室江利明研究员团队，联合丹麦哥本哈根大学、德国亥姆霍兹联合会等国际团队，发布了首个覆盖多类型格陵兰冰川的高精度边缘线数据集 GrTPD（Greenland Terminus Positions Dataset）。该数据集基于多源遥感影像（Sentinel-1/2、Landsat-8、PlanetScope），采用深度学习算法自动提取了格陵兰岛全部冰川（包括冰架冰川、海洋终止冰川和陆地终止冰川）2015-2023年的边缘线位置，空间分辨率达10米，时间分辨率达月尺度，精度优于50米。研究成果发表于国际期刊《Earth System Science Data》。
冰川边缘线（terminus position）是冰川变化监测的关键指标，其动态变化直接影响冰川物质平衡估算及海平面上升预测。传统冰川边缘线提取主要依赖人工目视解译，效率低、主观性强，难以实现大范围、长时间序列的监测。GrTPD数据集首次实现了格陵兰全岛冰川边缘线的自动化、高精度、高频次监测，为冰川变化研究提供了重要的基础数据。
该数据集基于改进的深度学习模型（U-Net架构），融合了多源光学和雷达卫星影像的优势，有效克服了云覆盖、阴影、冰面融化等因素对边缘线提取的影响。数据集包含每年每条冰川的边缘线位置序列、变化速率及不确定性评估。验证结果表明，GrTPD与人工解译结果的一致性达95%，精度显著优于现有产品。
GrTPD数据集已通过Zenodo平台公开共享（https://zenodo.org/records/14813812），可供全球科研人员免费下载使用。该数据集将支撑格陵兰冰川物质平衡估算、冰动力学模拟、海平面上升预测等研究，并为国际冰川监测计划（GLIMS）提供数据补充。
研究得到国家自然科学基金（42230111，41974089）、中国科学院战略性先导科技专项（XDA23090103）及丹麦独立研究基金等项目的资助。
