基于改进U-Net网络的遥感图像云检测

作者：张永宏; 蔡朋艳^*; 陶润喆; 王剑庚; 田伟

来源：测绘通报, 2020, (03): 17-34.

DOI：10.13474/j.cnki.11-2246.2020.0070

• 云检测
• U-Net
• 残差模块
• 密集连接模块
• FY-4A

为了解决U-Net模型应用于云检测时对碎云和薄云存在漏检的问题,本文提出了一种改进的U-Net网络模型,并应用于FY-4A数据进行云检测。首先,利用国家气象卫星中心提供的云检测产品生成二分类云标签;其次,将U-Net模型的编码器与残差模块相结合,使得网络参数共享,并避免深层网络的退化问题;最后,在解码器中融入密集连接模块,将浅层特征与深层特征进行连接,便于获取新的特征,并提高特征使用率。试验结果表明,模型在测试集上的IOU值和Dice系数分别为91.5%和95.2%,可以很好地检测出薄云及大量碎云,效果明显优于U-Net模型。

• 单位
  南京信息工程大学; 物理学院; 自动化学院