【摘 要】
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云遮挡是影响遥感卫星影像质量的主要因素,为提高影像云识别精度,本文提出一种新的多尺度膨胀卷积深层神经网络云识别方法。结合卫星影像特征,设计云识别卷积神经网络结构,网
【机 构】
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辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(61601213);中国博士后科学基金(2017M611252);辽宁省公益研究基金计划(20170003)
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云遮挡是影响遥感卫星影像质量的主要因素,为提高影像云识别精度,本文提出一种新的多尺度膨胀卷积深层神经网络云识别方法。结合卫星影像特征,设计云识别卷积神经网络结构,网络结构包含深层编码模块、多尺度膨胀感知模块以及云区预测解码模块。首先,编码模块中通过基础卷积层获取深度特征;其次,联合多尺度膨胀卷积和池化层共同感知,每层操作连接非线性函数,提升网络模型的表达能力;最后,云区预测解码模块中融合对应编码模块中的特征,再利用L1正则化上采样算法实现端对端的像素级云识别结果。选用典型云遮挡区域影像进行云识别实验,并与Otsu算法和FCN-8S算法进行对比。结果表明,本文所提网络的检测精度较高,kappa系数得到有效提升。
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