من الضروري فهم التغيرات المكانية والزمانية لتراكم الثلوج الموسمي في المناطق الجبلية لإدارة موارد المياه في هذه المناطق، والعمليات الهيدرولوجية، وحماية البيئة. تُعد بيانات مساحة الثلوج عالية الدقة المكانية والزمانية وسيلة مهمة لمراقبة التغيرات في تراكم الثلوج بالجبال، ولكن بسبب قيود أداء أجهزة الاستشعار في المنتجات الحالية عن مساحات الثلوج عن بعد، لا يمكن الجمع بين الدقة الزمنية العالية والدقة المكانية العالية في نفس الوقت، مما يصعب التقاط التغيرات الدقيقة للثلوج البقعية المتغايرة العالية الارتفاع بشكل دقيق. لرصد التغيرات المكانية والزمانية لمساحة الثلوج، اختار هذا البحث منطقة شمال سفوح جبال تشيليان كمجال دراسي، واستخدم بيانات القمرين الصناعيين MODIS و Landsat 8، وبنى طريقة للحصول على مساحة الثلوج ذات الدقة المكانية والزمانية العالية من دمج بيانات متعددة المصادر بناء على شبكة U-Net++، كما تم التحقق من الطريقة المطورة باستخدام بيانات Landsat عالية الدقة وبيانات Sentinel، وتمت المقارنة والتحقق من صحة الطريقة من مختلف الجوانب من خلال خوارزميات دمج الفضاء والزمان لإعادة بناء مساحة الثلوج غير المباشرة مثل STARFM و DMNet القائمة على دمج بيانات الانعكاسية عالية الدقة الزمانية والمكانية. أظهرت النتائج أن: (1) خوارزمية إعادة بناء مساحة الثلوج بدقة مكانية 30 متر قائمة على شبكة U-Net++ أعادت بشكل فعال تفاصيل الثلوج في المناطق الجبلية. وبلغت دقة الخوارزمية عموماً 90.4٪، ودقة التغطية الخرائطية 89.9٪، ودقة المستخدم 88.4٪، ومعامل كابا 0.80. وكانت نتائج إعادة البناء مستقرة إلى حد كبير حيث كان الفرق في الدقة الإجمالية أقل من 3٪ تحت ظروف تغطية ثلجية مختلفة، وتنوع في تشكيل سطح الأرض، وتغيرات في كمية السحب، وكانت جميعها أعلى من 88٪. (2) بالمقارنة مع طرق إعادة بناء مساحة الثلوج غير المباشرة القائمة على دمج الفضاء والزمان مثل STARFM و DMNet، حققت الخوارزمية زيادة في الدقة الإجمالية بمقدار 8.7٪ و 5.2٪ على التوالي، وزيادة في دقة التغطية الخرائطية بمقدار 24.1٪ و 18.4٪، ومعامل كابا بمقدار 0.20 و 0.12. بشكل عام، يُظهر خوارزمية إعادة بناء مساحة الثلوج اليومية ذات الدقة المكانية 30 متر بناءً على شبكة U-Net++ التي تم تطويرها في هذا البحث قدرة فعالة على إعادة بناء بيانات مساحة الثلوج عالية الدقة والزمانية، ولها أهمية كبيرة في محاكاة جريان المياه الجبلية، وتقدير مكامن المياه الثلجية، والوقاية من الكوارث.

مساحة الثلوج; التعلم العميق; دمج متعدد المصادر; MODIS; Landsat