Consistent glacier boundary delineation is essential for monitoring glacier change, yet many existing approaches are difficult to scale across long time series and heterogeneous environments. In this report, we present a GeoSAM-based, semi-automatic workflow for rapid glacier delineation from Sentinel-2 surface reflectance imagery. The method combines late-summer image compositing, spectral-index-based identification of candidate ice areas, prompt-guided segmentation using GeoSAM, and physically based post-processing to derive annual glacier outlines. The workflow is demonstrated in the Ny-Alesund and Kongsfjorden region of western Svalbard across multiple years of the Sentinel-2 era. Results show that the approach produces spatially coherent and temporally consistent outlines for major glacier bodies, while most errors are associated with small features affected by water bodies, terrain shadows, or high surface variability. The reliance on derived RGB imagery makes the method flexible and transferable to other optical datasets, with improved performance expected at higher spatial resolution. Although user inspection remains necessary to filter incorrect polygons and adjust thresholds for local conditions, the workflow provides a fast and practical alternative for multi-temporal glacier mapping and ice-loss assessment.


翻译:一致的冰川边界提取对于监测冰川变化至关重要,然而许多现有方法难以在长时间序列和异质环境中扩展应用。本报告提出一种基于GeoSAM的半自动工作流,用于从Sentinel-2地表反射率影像中快速提取冰川边界。该方法融合了晚夏影像合成、基于光谱指数的候选冰区识别、GeoSAM提示引导分割以及基于物理规则的后处理流程,以获取年度冰川轮廓线。该工作流在斯瓦尔巴群岛西部的Ny-Alesund和Kongsfjorden区域,通过Sentinel-2时代的多年度数据进行了验证。结果表明,该方法能为主要冰川体生成空间连贯且时间一致的边界轮廓,而多数误差与受水体、地形阴影或高表面变异性影响的小型地物相关。对衍生RGB影像的依赖使该方法具备灵活性,可迁移至其他光学数据集,且预计在更高空间分辨率下性能更优。尽管仍需人工检查以剔除错误多边形并根据局部条件调整阈值,该工作流为多时相冰川制图与冰量损失评估提供了一种快速实用的替代方案。

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