1.一种基于多源数据的黄土高原淤地坝提取方法，其特征在于：包括以下步骤：(1)构建淤地坝样本数据集，包括若干高分辨率遥感影像数据及其对应的标签；

(2)构建淤地坝识别神经网络，利用步骤(1)中的淤地坝样本数据集，对神经网络进行训练，得到淤地坝识别模型；

(3)获取研究区域的高分辨率遥感影像数据和DEM；使用步骤(2)中的淤地坝识别模型，对研究区域的高分辨率遥感影像数据中的淤积范围进行识别；

(4)对研究区域的DEM进行填洼、流向计算，生成汇流累积量数据；

(5)用步骤(3)中识别出的淤积范围对步骤(4)中得到的汇流累积量数据进行裁剪，得到每个淤积范围内的流量数据；

(6)步骤(5)中得到的每个淤积范围内的流量数据的最大值对应的位置，即为淤地坝的位置。

2.根据权利要求1所述的基于多源数据的黄土高原淤地坝提取方法，其特征在于：所述步骤(2)中所用的神经网络框架是U‑Net框架。

3.根据权利要求1所述的基于多源数据的黄土高原淤地坝提取方法，其特征在于：所述步骤(4)中计算流向采用的是D8单流向模型。

4.根据权利要求1所述的基于多源数据的黄土高原淤地坝提取方法，其特征在于：所述步骤(4)中计算流量得到的结果是上游区域的累积流量，上游每个像元的流量权重值均设为1。

5.根据权利要求1所述的基于多源数据的黄土高原淤地坝提取方法，其特征在于：所述步骤(4)中累积流量基于流入输出栅格中每个像元的总像元数或部分像元数。

6.根据权利要求1所述的基于多源数据的黄土高原淤地坝提取方法，其特征在于：所述步骤(6)具体为：对每个淤积范围内的流量数据进行窗口分析，统计窗口中的最大值，并赋给中心栅格，得到最大汇流量统计栅格；将最大汇流量统计栅格减去步骤(5)中对应的淤积范围内流量数据，值为0的像元视为淤地坝的位置。

7.根据权利要求6所述的基于多源数据的黄土高原淤地坝提取方法，其特征在于：所述窗口是矩形，矩形邻域是通过提供以像元或地图单位定义的宽度和高度进行指定的。

8.根据权利要求6所述的基于多源数据的黄土高原淤地坝提取方法，其特征在于：所述窗口大小是25*25。