研究目的
为解决遥感图像中精确云检测的问题，采用一种结合全卷积神经网络（FCN）与基于梯度的冰雪区域识别方法的深度学习框架。
研究成果
该基于深度学习的框架通过将全卷积网络与基于梯度的冰雪去除方法相结合，显著提高了Landsat 8影像的云检测精度。未来工作将聚焦于扩大网络视野范围以实现更广泛的云背景识别。
研究不足
该研究仅限于Landsat 8影像，且需要对冰雪区域的地面真实数据进行校正。未探讨该框架在其他卫星影像或不同光谱波段上的有效性。
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[2018年IEEE第20届国际多媒体信号处理研讨会(MMSP) - 加拿大不列颠哥伦比亚省温哥华市(2018年8月29日-8月31日)] 2018年IEEE第20届国际多媒体信号处理研讨会(MMSP) - 基于全卷积神经网络的遥感图像云检测算法
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DOI：10.1109/mmsp.2018.8547095
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
本文提出了一种基于深度学习的框架，用于解决遥感图像中精确云检测的问题。该框架利用全卷积神经网络（FCN），能够对Landsat 8图像中的云区域进行像素级标注。同时，提出了一种基于梯度的识别方法，用于识别并排除训练集真实标签中的冰雪区域。研究表明，结合阈值法与深度学习这两种方法的混合方案，在无需人工修正自动生成的真实标签的情况下，提升了云检测的性能。平均而言，Jaccard指数和召回率分别提高了4.36%和3.62%。
作者：
Sorour Mohajerani，Thomas A. Krammer，Parvaneh Saeedi
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