【摘 要】
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云检测是遥感图像准确应用的基础。由于RGB彩色图像中云没有明显的颜色分布与纹理模式,导致云检测易产生误检且细节丢失严重。针对这一问题,本文提出一种改进的M型卷积网络模
【机 构】
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南京信息工程大学电子与信息工程学院; 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心; 中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室国家卫星气象中心;
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云检测是遥感图像准确应用的基础。由于RGB彩色图像中云没有明显的颜色分布与纹理模式,导致云检测易产生误检且细节丢失严重。针对这一问题,本文提出一种改进的M型卷积网络模型(RM-Net),实现端到端的像素级语义分割。首先,对原始数据集进行增强,并标注对应的像素级标签;其次,利用空洞空间金字塔池化在不丢失信息的前提下提取图像多尺度特征,并结合残差单元使网络不易出现退化;最后,利用编码器模块与左路径提取图像全局上下文信息,解码器模块与右路径恢复图像空间分辨率,根据融合后的特征判别每个像元的类别概率,输入分类器进行像素级的云和非云分割。通过对Landsat8和高分一号WFV RGB彩色图像进行训练和测试,实验结果表明本文方法在不同条件下可很好地检测云边缘细节,并取得较高精度的云阴影检测,证明了本文方法具有较好的泛化性与鲁棒性。
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