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基于深度残差全卷积网络的Landsat 8遥感影像云检测方法 被引量：20
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作者 张家强 李潇雁 +4 位作者 李丽圆 孙鹏程 苏晓峰 胡亭亮 陈凡胜 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2020年第10期356-363,共8页
为了实现定量化应用目标,高精度的云层检测已成为遥感数据预处理的关键步骤之一。然而,传统的云检测方法存在特征复杂、算法步骤多、鲁棒性差,且无法将高级特征和低级特征相结合的缺陷,检测效果一般。针对以上问题,提出了一种基于深度... 为了实现定量化应用目标,高精度的云层检测已成为遥感数据预处理的关键步骤之一。然而,传统的云检测方法存在特征复杂、算法步骤多、鲁棒性差,且无法将高级特征和低级特征相结合的缺陷,检测效果一般。针对以上问题,提出了一种基于深度残差全卷积网络的高精度云检测方法,能够实现对遥感影像云层目标像素级别的分割。首先,编码器通过残差模块的不断降采样提取图像深层特征;然后,应用双线性插值进行上采样,结合多层次编码后的图像特征完成解码;最后,将解码后的特征图与输入图像融合后再次进行卷积,实现端到端的云检测。实验结果表明,对于Landsat 8云检测数据集,所提方法的像素精度达到93.33%,比原版U-Net提高了2.29%,比传统Otsu方法提高了7.78%。该方法可以为云层目标智能化检测研究提供有益参考。 展开更多
关键词 遥感 云检测 深度学习 语义分割 全卷积网络 残差网络
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