基于改进的全卷积神经网络的资源三号遥感像云检测

• 作者: 刘阳 裴亮 谭海 高琳
• 来源期刊: 激光与光电子学进展
• 学科: 地球科学
• 关键词: 遥感 资源三号影像 深度学习 全卷积网络 云检测
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 遥感与传感器
• 页码范围: 218-225
• 页数: 8页
• 分类号: P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/LOP56.052801

摘要

提出了基于改进的深度学习全卷积神经网络的资源三号遥感影像云检测方法.将预训练后的深层卷积神经网络全连接层改为全卷积层,采用反卷积方法对特征图进行上采样,优化改进网络结构,并采用Adam梯度下降法加速收敛.利用资源三号云区影像数据集对网络进行训练,将上采样后的影像特征输入sigmoid分类器进行分类.实验结果表明,该方法检测精度和速度均优于传统方法,准确率可达90.11％,单张影像检测耗时可缩短至0.46 s.