本研究利用深度学习技术对卫星合成孔径雷达(SAR)数据进行雪崩监测，克服了传统方法在天气和地理因素上的局限。实验结果表明，深度学习模型在雪崩分割方面优于传统方法，能够有效识别时空模式，具有重要应用潜力。