为解决这一问题,本文提出多层 级特征融合 U-Net 的遥感图像云检测模型。 (一)多层级特征融合 在特征融合的方式上,与 U-Net 网络不同,本模型 提出了多层级特征融合模块,如图 3 所示。该模块不单 单与同一层级的特征图融合,还与所有层级的特征图进 行融合,这样弥补了直接特征拼接的信息差,使得最后 一层的...
然而,在有云、雪/冰共存的场景下,所对比的MFC方法和传统CNN方法存在将大面积雪/冰误检测为云的问题。此外,U-Net方法和M-ResNet方法在一定程度上存在雪/冰误检测为云层,特别是在当有大面积雪存在的情况下,U-Net方法面临严重的将雪误检测为云层的问题。 图2 不同云检测方法检测结果. (a1-a5) GF-1 WFV影...
针对传统方法将建筑物,水体误识别为云以及提取边缘轮廓不连续等问题,提出了一种结合多尺度语义分割模型的云检测方法.首先对遥感影像各个波段进行标注,裁剪,数据增广等处理,形成多个数据集;再将数据集输入U-Net++网络进行训练,直至收敛,并利用深度监督方法进行剪枝以减少待保存参数,得到各波段的云检测模型;最后通过多模型...
一、云服务器相关配置 我这里采用的是轻量应用服务器,当然也可以选择使用云服务器CVM,操作基本上都差不多,我这里使用的配置是2核4G的配置,你们最后也是选择这个配置,如果配置太低可能会出现卡顿,宕机的风险,另外操作系统为CentOS 7.6;轻量应用服务器可参考:腾讯云产品专区-tenxun.dechenyun.com 轻量应用服务器购买...
针对目前云检测方法面临的高亮地表要素存在误检和云检测性能受光谱信息不足限制的问题,提出了顾及众源地理信息的深度学习云检测方法。该方法由众源地理信息编码器、多尺度卷积的空-谱和众源地理信息联合提取模型以及空-谱和众源地理信息的多尺度融合模型组成,方法主要步骤如图1所示。
基于Attention U-Net的陆地卫星影像云检测 云检测是提高遥感影像利用率和应用范围的有效措施.然而,现有云检测算法大多存在以下两个问题:冰,雪等复杂下垫面与云不易区分;需要大量人工标记好的云样本对模型进行训... 刘飞,李欣 - 《应用科学学报》 被引量: 0发表: 2022年 ...