【摘 要】
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云检测是多光谱卫星云图分析的前提。传统云检测方法不能很好地对多光谱卫星云图进行特征表示，导致了云检测不是很准确。卷积神经网络虽然能有效地提取特征，但训练时会产生梯度
【机 构】
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南京信息工程大学江苏省大数据分析技术重点实验室,南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61503192,No.61773219);江苏省自然科学基金(No.BK20161533);江苏省六大人才高峰(No.2014-XXRJ-007);江苏省青蓝工程
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云检测是多光谱卫星云图分析的前提。传统云检测方法不能很好地对多光谱卫星云图进行特征表示，导致了云检测不是很准确。卷积神经网络虽然能有效地提取特征，但训练时会产生梯度扩散，训练效率低，优化困难等问题。针对这些问题，提出多维加权密集连接卷积神经网络模型实现对多光谱卫星云图的云检测。跨层连接能够实现网络中所有层之间的信息流，从而减少训练过程中的梯度消失导致收敛困难的问题。特征图之间连接的权值不同使得网络能够更高效地利用特征信息。通过实验结果对比，该模型可以很好地提取云图特征，提高多光谱云图检测的准确率，具有更好
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