【摘 要】
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本文提出了一种基于深度语义分割技术的全自动云检测算法,可提高FY-2E遥感影像的云检测精度。首先,将FY-2EL1数据与精度较高的云检测结果进行匹配,获得用于训练和评估样本的数据集;其次,设计了深度语义分割网络,并针对训练集中正负样本严重失衡的问题,改进了损失函数,可以有效提取云的边界;最后,分别以FY-2E和MODIS数据作为训练和标签样本训练网络,得到了可用于FY-2EL1影像检测的四分类模型
【机 构】
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国家卫星气象中心,北京100081
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本文提出了一种基于深度语义分割技术的全自动云检测算法,可提高FY-2E遥感影像的云检测精度。首先,将FY-2EL1数据与精度较高的云检测结果进行匹配,获得用于训练和评估样本的数据集;其次,设计了深度语义分割网络,并针对训练集中正负样本严重失衡的问题,改进了损失函数,可以有效提取云的边界;最后,分别以FY-2E和MODIS数据作为训练和标签样本训练网络,得到了可用于FY-2EL1影像检测的四分类模型。试验结果表明,在四分类检测中,所提方法的准确率达到了75%,Kappa系数为0.53左右。与现有多通道
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