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摘要:
农业生产中使用的光学遥感图像在采集过程中时常受到云层的影响,导致获取到的图像清晰度低,影响地物信息的判读和后续的使用.针对这一问题,提出一种基于改进条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Net-work,CGAN)的光学遥感图像去云方法.首先,在原始CGAN的生成器中引入空间池化层,通过增加网络的多尺度特征学习能力以提高生成图像的细节信息;其次,在改进CGAN网络中加入回归损失使生成图像与真实图像更加接近,进一步提高生成效果.在光学遥感图像数据集上的试验结果表明:相比原始CGAN,改进CGAN生成的无云光学遥感图像更接近真实无云光学遥感图像,与原始CGAN相比,改进CGAN在薄云和厚云光学遥感图像上的峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)分别提升了1.64和1.05 dB,结构相似性(Structural SIMilarity,SSIM)分别提升了0.03和0.04.同时,相较于传统的去云方法和深度学习的Pix2Pix方法,该方法在光学遥感图像去云和保真上均取得了更好的效果.研究结果证明了改进的CGAN方法实现光学遥感图像去云的可行性,可为农用光学遥感图像的处理提供方法借鉴.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 改进CGAN网络的光学遥感图像云去除方法
来源期刊 农业工程学报 学科 农学
关键词 遥感 光学图像 去云 条件生成对抗网络 空间金字塔池化 多尺度特征提取
年,卷(期) 2020,(14) 所属期刊栏目 农业信息与电气技术
研究方向 页码范围 194-202
页数 9页 分类号 TP391.41|TP183|S127
字数 8379字 语种 中文
DOI 10.11975/j.issn.1002-6819.2020.14.024
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈桂芬 吉林农业大学信息技术学院 135 899 16.0 23.0
2 裴傲 吉林农业大学信息技术学院 2 0 0.0 0.0
3 李昊玥 吉林农业大学信息技术学院 2 0 0.0 0.0
4 王兵 吉林农业大学信息技术学院 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
遥感
光学图像
去云
条件生成对抗网络
空间金字塔池化
多尺度特征提取
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
农业工程学报
半月刊
1002-6819
11-2047/S
大16开
北京朝阳区麦子店街41号
18-57
1985
chi
出版文献量(篇)
16403
总下载数(次)
36
总被引数(次)
395062
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