基于深度卷积神经网络的云检测方法

摘要：

本文将Fmask云检测结果作为标记样本对深度卷积神经网络进行训练以实现云检测.在仅利用可见光波段和近红外波段的前提下,本文方法的云检测总体精度达到87.65％,高于Fmask的86.92％,而且单景Landsat 8影像的识别用时18 s,远低于Fmask的72 s,具有更高的精度和效率.另外,该方法适用于不同的地表土地覆盖类型,具有很强的泛化能力,是一个通用性强的算法,为进一步的遥感应用打下基础.

关键词：云检测、深度卷积神经网络、Fmask、Landsat 8、强泛化能力

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：高分辨率对地观测系统重大专项民用部分项目20-Y30F10-9001-20/22

在线出版日期：2021-05-27（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：33-39