基于Sentinel-2卫星遥感影像的去云方法研究

摘要：

在光学遥感卫星图像中,云是普遍存在的现象,它严重降低了图像的质量,因此,去云处理就是一个必不可少的步骤.深度神经网络在许多图像处理任务中取得了成功,但是利用该方法针对遥感图像的去云研究较少.本文采用GAN来解决遥感图像去云问题,首先训练生成模型生成无云影像,同时训练判别模型使生成的模型更加真实和清晰,最终达到从被云覆盖的卫星图像中恢复并增强这些区域的信息,生成质量更好的无云图像的目的.基于人工智能标注的Sentinel-2卫星遥感影像数据集的试验表明,与传统的小波变换基准相比,提出的生成对抗网络模型在去云处理方面效果有明显提升.

关键词：生成对抗网络;Sentinel-2;遥感影像;去云

所属期刊栏目：44

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

在线出版日期：2021-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：150-152