| 联合深度学习和条件随机场的遥感影像云检测 |
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| 引用本文： | 么嘉棋,陈继溢,陈赟,刘超镇,李国元.联合深度学习和条件随机场的遥感影像云检测[J].测绘科学,2019,44(12):121-127. |
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| 作者姓名： | 么嘉棋 陈继溢 陈赟 刘超镇 李国元 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院,辽宁阜新 123000;自然资源部国土卫星遥感应用中心,北京 100048;自然资源部国土卫星遥感应用中心,北京 100048;上海航天控制技术研究所,上海 201109 |
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| 摘 要： | 针对最大类间分类法等传统方法在高分辨率影像云检测时对噪声敏感、云边缘轮廓不精确等问题,该文提出一种结合神经网络结构SegNet和条件随机场的云检测方法,在实现含云区域提取的同时很好地保留了云的边缘轮廓。实验结果表明,结合SegNet神经网络和条件随机场的云检测精度达到94.8%,高于其他经典算法约5%,边缘保持度精度高,并避免了经典算法对噪声敏感的缺点。
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| 关 键 词： | 遥感影像 云检测 SegNet神经网络 条件随机场 |
Cloud detection of remote sensing images based on deep learning and condition random field |
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