Compreender as variações espaço-temporais da neve sazonal em áreas montanhosas é fundamental para a gestão dos recursos hídricos, processos hidrológicos e proteção ecológica em regiões montanhosas. Dados de área de neve com alta resolução espaço-temporal são um meio importante para monitorar as mudanças na neve em áreas montanhosas. No entanto, devido às limitações do desempenho dos sensores nos produtos atuais de sensoriamento remoto de área de neve, não é possível obter simultaneamente alta resolução temporal e espacial, dificultando a captura precisa das mudanças sutis na neve manchada altamente heterogênea em áreas montanhosas. Para monitorar a dinâmica espaço-temporal da área de neve, este estudo selecionou a região da encosta norte das Montanhas Qilian como área de estudo, utilizando dados dos satélites MODIS e Landsat 8 para construir um método baseado na rede U-Net++ de fusão de dados multifuente para obter área de neve com alta resolução espaço-temporal. O novo método desenvolvido foi validado utilizando dados de alta resolução Landsat e Sentinel e comparado com os algoritmos de fusão espaço-temporal STARFM e DMNet que reconstroem a área de neve indiretamente a partir de dados refletivos com alta resolução espaço-temporal. Os resultados mostram que: (1) O algoritmo de reconstrução da área de neve com resolução espacial de 30 m baseado na rede U-Net++ recupera efetivamente as características detalhadas da neve em áreas montanhosas. O algoritmo apresenta alta precisão com uma precisão geral de 90,4%, precisão cartográfica de 89,9%, precisão do usuário de 88,4% e coeficiente Kappa de 0,80. Os resultados da reconstrução são robustos, com uma variação na precisão geral inferior a 3% sob diferentes condições de cobertura de neve, diferentes superfícies de fundo e diferentes quantidades de nuvens, e todos com precisão superior a 88%. (2) Em comparação com os métodos indiretos de reconstrução da área de neve por fusão espaço-temporal STARFM e DMNet, o algoritmo apresenta um aumento na precisão geral de 8,7% e 5,2%, na precisão cartográfica de 24,1% e 18,4% e no coeficiente Kappa de 0,20 e 0,12. Em resumo, o algoritmo diário de reconstrução da área de neve com resolução espacial de 30 m baseado na rede U-Net++ desenvolvido neste estudo pode reconstruir efetivamente dados de alta precisão e alta resolução espaço-temporal de área de neve, tendo importância significativa para a simulação de escoamento em áreas montanhosas, estimativa de reservas de água da neve e prevenção de desastres.

área de neve; aprendizado profundo; fusão multifuente; MODIS; Landsat