〖内容摘要〗 本文提出了一种基于卷积神经网络的机器学习算法检测雪的方法。作为输入数据，使用从安装在Meteor-M No.2航天器上的多光谱低分辨率扫描装置（MSU-MR）获得的卫星图像。该装置以1 km的空间分辨率提供六个可见光和红外通道的图像。该算法通过计算归一化差分雪指数(NDSI)、归一化差分植被指数(NDVI)和阈值，可以替代传统的雪检测方法。使用f-measure对算法进行评价，表明该算法具有较高的工作质量。利用该算法计算得到的雪掩模可以构造出能够成功应用于积雪监测的地图

〖链接〗https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.02.065