【摘 要】
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针对目前遥感影像云层检测中出现的漏检、误检等问题,提出了一种基于生成式对抗网络的遥感影像云检测方法。在生成网络中,考虑了云本身的形态特征,使用全卷积神经网络对图像
【机 构】
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安徽省基础测绘信息中心,安徽省智慧城市与地理国情监测重点实验室
【基金项目】
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安徽省地理信息智能技术工程研究中心创新资助项目(皖发改创新 (2017)587号)
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针对目前遥感影像云层检测中出现的漏检、误检等问题,提出了一种基于生成式对抗网络的遥感影像云检测方法。在生成网络中,考虑了云本身的形态特征,使用全卷积神经网络对图像中的云进行检测。为了获得更为精细、准确的检测结果,使用对抗网络对检测结果进行判别,并将结果反馈给生成网络,使之调整网络参数,优化检测结果。以GF-1号原始遥感影像进行检测实验,并与传统的Otsu方法和全卷积神经网络进行对比,结果表明该方法检测准确率较高,漏检现象较少。
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