联合深度学习和条件随机场的遥感影像云检测

摘要：

针对最大类问分类法等传统方法在高分辨率影像云检测时对噪声敏感、云边缘轮廓不精确等问题,该文提出一种结合神经网络结构 SegNet和条件随机场的云检测方法,在实现含云区域提取的同时很好地保留了云的边缘轮廓.实验结果表明,结合 SegNet 神经网络和条件随机场的云检测精度达到 94.8％.高于其他经典算法约 5％.边缘保持度精度高,并避免了经典算法对噪声敏感的缺点.

关键词：遥感影像、云检测、SegNet神经网络、条件随机场

所属期刊栏目：44

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家重点研发计划课题项目 2016YFB0501005

在线出版日期：2020-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：121-127