冰湖溃决洪水是一种严重的山地自然灾害，威胁着中国高寒区的居民及铁路公路等重要基础设施，自动高效的冰湖遥感制图方法是冰湖灾害评估、监测预警的基础，然而现有自动制图方法在实际冰湖提取应用上难以达到传统人工和半自动冰湖提取方法上的精度，仍需进一步提高。文章在原生UNet模型基础上，在各桥连接部分融合极化自注意力机制，将输入影像特征分别在空间和通道层保持高分辨率，并通过非线性合成输出细腻的特征，构建了一种改进的U-Net冰湖遥感深度学习制图方法，并将其成功应用在高原铁路关键区。研究结果表明：1）与PSPNet、DeepLabV3+、原生U-Net三种经典模型相比，改进模型在冰湖预测数据集上的各项指标上都有提升，精确率、召回率、交并比和F_1值分别达到了0.972 5、0.966 5、0.940 8和0.969 4，相较于原生U-Net网络，精确度、召回率、交并比和F_1值分别提高了5.01%、6.05%、10.73%和5.53%;2）基于Landsat-8卫星遥感数据，应用改进模型完成了2013—2022年帕隆藏布和易贡藏布案例区冰湖信息自动高效提取，如2020年冰湖总体精度为98.16%，与参照数据的重叠度达到96.66%，提取的精度满足冰湖灾害评估和监测预警研究需求，可用于铁路等重大工程沿线冰湖灾害防治的实践。