基于Attention U-Net的陆地卫星影像云检测

作者：刘飞; 李欣^*

来源：应用科学学报, 2022, 40(06): 906-917.

• 陆地卫星影像
• 云检测
• U-Net网络
• 注意力机制
• 端到端

云检测是提高遥感影像利用率和应用范围的有效措施。然而，现有云检测算法大多存在以下两个问题：冰、雪等复杂下垫面与云不易区分；需要大量人工标记好的云样本对模型进行训练。为提高影像云识别精度，提出了一种基于Attention U-Net的陆地卫星影像云检测算法。首先，利用卷积操作在编码模块提取云的浅层特征；然后，利用反卷积、跳跃连接和注意力机制在解码模块进一步挖掘云特征；最后，利用少量公开的陆地卫星影像云样本数据进行训练，实现端到端的陆地卫星影像像素级云检测。实验结果表明，与传统的机器学习算法相比，所提算法的总体检测精度更高，薄云和云阴影的误检率和漏检率更低。

• 单位
  武汉大学