论文摘要
为提高影像云识别精度,提出一种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,该结构包含深层特征编码模块、局部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,以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,本文所提算法的检测精度较高,Kappa系数显著提升。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 高琳,宋伟东,谭海,刘阳
关键词: 遥感,神经网络,膨胀卷积,云识别,资源三号卫星影像,全卷积网络
来源: 光学学报 2019年01期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 工业通用技术及设备,自动化技术
单位: 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: 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)
分类号: TP183;TP751
页码: 299-307
总页数: 9
文件大小: 954K
下载量: 275
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