亚洲高山区是地球上除南极和北极地区之外的第三大冰冻圈,分布着世界上最广泛的山地冰川、积雪,其冰川积雪的消融与增长对区域气候和水平衡有重要影响。随着遥感大数据、云计算的不断发展,使用遥感方法对大范围、长时间的冰川变化研究已成为可能。因此,本研究提出了一套基于GEE(GoogleEarthEngine)、MATLAB及ArcGIS软件下使用多源遥感数据自动提取并计算冰川雪线的算法,再对这套算法与已发布的参考冰川进行精度对比与评价。在通过精度评价后,使用自动提取算法对亚洲高山区所有冰川计算得到结果,分析了亚洲高山区各个地区冰川雪线时空变化。计算结果表明:(1)基于GEE等软件的冰川雪线高度自动提取算法,可以对大范围的冰川进行精确计算。该方法可分为四个算法模块,分别为GEE下去云处理,GEE下计算冰川积累区和消融区面积,MATLAB下计算冰川积雪区面积比率(SAR,SnowAreaRatio)和ArcGIS与MATLAB下自动计算冰川雪线高度(SLA,SnowLineAltitude)。在针对较大区域的计算时,只需要在算法计算前进行数据的分块与整合,且修改个别用户输入参数即可大范围进行自动计算。(2)乌鲁木齐河源1号冰川在2000-2018年的观测积累区面积比率(AAR,AccumulationAreaRatio)与本算法计算SAR值的R~2为0.59,代表算法计算出的SAR值与真实观测并计算得到的AAR值有较强的相关性。七一冰川的观测平衡线高度(ELA,EquilibriumLineAltitude)与计算SLA值的R~2为0.61,乌鲁木齐河源1号冰川的观测ELA值与计算SLA值的R~2为0.55,都具有较强的相关性。两条冰川的计算SLA值与观测ELA值趋势较为接近,但计算SLA值的振幅均小于观测ELA值。(3)对亚洲高山区冰川,共有132541幅Landsat影像参与计算,共筛选出42961条完全符合条件的冰川,面积约44979.38km~2。在亚洲高山区的各个山系,随着冰川面积规模的增加,平均SAR值的区间也在不断提高,表示面积更小的冰川更容易受到气候变化的影响,消融速率更大。1990-2020年,兴都库什山冰川整体平均SAR值较低,青藏高原冰川整体平均SAR值较高。(4)东天山的冰川SLA距平值增加速率最大,为2.34±0.32ma~(-1),西昆仑山、喀喇昆仑山SLA距平值增加速率最小,分别为0.33±0.12ma~(-1)和0.43±0.37ma~(-1)。其中,东天山冰川在2005年之后冰川消融速率加快。对于西昆仑山和喀喇昆仑山,冰川处于较为稳定状态且在多个年份冰川SLA距平为负值,代表了当年冰川处于正物质平衡。从空间上看,喀喇昆仑山和西昆仑山冰川消融速率较小,其次是青藏高原中部和周围山系,多处于较小的消融速率。而北部的天山、阿尔泰山以及西部兴都库什山、阿莱山脉、帕米尔高原出现较大消融速率。从时间上看,多个山系冰川SLA距平呈现2005年前多为负值,2005年之后多为正值,代表2005年是可能的气候拐点。(5)对亚洲高山区各山系冰川SLA进行年代际变化分析,亚洲高山区冰川SLA的空间分布呈现南部高北部低的纬度地带性规律,SLA平均等值线最高处位于青藏高原中部,呈不对称环状分布,由中部向青藏高原边缘逐渐降低。对1990-1999年、2000-2009年和2010-2019年三段时间冰川SLA距平变化分析,所有山系在1990-1999年冰川SLA距平为负,而2010-2019年冰川SLA距平为正。其中,东天山冰川SLA距平变化最大,增长速率也最快。西昆仑山冰川距平变化最小,喀喇昆仑山是唯一在2000-2009年间冰川SLA距平为负的山系,代表了西昆仑山、喀喇昆仑山冰川处于较为稳定的状态。(6)有三个主要因素影响算法SLA计算结果,分别是遥感影像的精度、SRTM数据的“空洞”以及SLA计算方法。遥感影像的精度会给结果带来不确定性,SRTM的“空洞”会影响部分冰川的SLA计算结果,SLA计算时,更大的高度带间距会对计算的SLA造成更大误差。