海洋一号C(HY-1C)卫星是中国首颗海洋水色业务卫星,其搭载的海岸带成像仪(Coastal Zone Imager, CZI)具有大幅宽、短重访周期的优势,可实现海洋和海岸带的大面积观测。作为光学传感器,CZI受云影响严重,准确识别云是CZI数据处理的关键,但...海洋一号C(HY-1C)卫星是中国首颗海洋水色业务卫星,其搭载的海岸带成像仪(Coastal Zone Imager, CZI)具有大幅宽、短重访周期的优势,可实现海洋和海岸带的大面积观测。作为光学传感器,CZI受云影响严重,准确识别云是CZI数据处理的关键,但是CZI缺少红外和短波红外等对云敏感的波段,云检测难度大。针对该问题,本文提出一种融合多尺度卷积和侧窗滤波的轻量化云检测方法,该方法通过多尺度卷积获取云的不同尺度特征,通过侧窗滤波突出边缘特征,减少椒盐噪声的影响,提升云边缘检测的精度。实验结果表明,本文所提出的方法可有效进行云检测,在云边缘提取方面表现较好,F1-score达92.77%,Kappa系数达0.89,与现有云检测方法相比优势明显,且模型训练速度快、参数量少,可为HY-1C CZI遥感影像处理提供有力支撑。展开更多
文摘海洋一号C(HY-1C)卫星是中国首颗海洋水色业务卫星,其搭载的海岸带成像仪(Coastal Zone Imager, CZI)具有大幅宽、短重访周期的优势,可实现海洋和海岸带的大面积观测。作为光学传感器,CZI受云影响严重,准确识别云是CZI数据处理的关键,但是CZI缺少红外和短波红外等对云敏感的波段,云检测难度大。针对该问题,本文提出一种融合多尺度卷积和侧窗滤波的轻量化云检测方法,该方法通过多尺度卷积获取云的不同尺度特征,通过侧窗滤波突出边缘特征,减少椒盐噪声的影响,提升云边缘检测的精度。实验结果表明,本文所提出的方法可有效进行云检测,在云边缘提取方面表现较好,F1-score达92.77%,Kappa系数达0.89,与现有云检测方法相比优势明显,且模型训练速度快、参数量少,可为HY-1C CZI遥感影像处理提供有力支撑。
