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天绘一号卫星遥感影像云雪检测的ResNet与DeepLabV3+综合法
被引量:
10
1
作者
郑凯
李建胜
+3 位作者
杨戬峰
欧阳文
王高杰
张迅
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第10期1343-1353,共11页
云和雪的检测是卫星遥感影像处理过程中的一部分,也是对其进行后续分析和解译等应用的关键步骤。本文提出了结合ResNet和DeepLabV3+的全卷积神经网络云雪检测方法。采用ResNet50骨干网络,根据云和雪在天绘一号遥感影像上的特点优化DeepL...
云和雪的检测是卫星遥感影像处理过程中的一部分,也是对其进行后续分析和解译等应用的关键步骤。本文提出了结合ResNet和DeepLabV3+的全卷积神经网络云雪检测方法。采用ResNet50骨干网络,根据云和雪在天绘一号遥感影像上的特点优化DeepLabV3+网络模型,并采用ELU激活函数、Adam梯度下降法以及Focal Loss损失函数来加快收敛速度、提高分割精度。通过天绘一号卫星云雪影像数据集对网络进行训练并测试,试验结果表明,本文方法与传统Otsu法相比,稳健性更强,在检测精度上优于FCN-8s与DeepLabV3+,速度上优于DeepLabV3+,能推广用于不同来源的遥感影像,具有较好的应用前景。
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关键词
卫星影像
云雪检测
天绘一号
ResNet
DeepLabV3+
下载PDF
职称材料
题名
天绘一号卫星遥感影像云雪检测的ResNet与DeepLabV3+综合法
被引量:
10
1
作者
郑凯
李建胜
杨戬峰
欧阳文
王高杰
张迅
机构
信息工程大学
出处
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第10期1343-1353,共11页
文摘
云和雪的检测是卫星遥感影像处理过程中的一部分,也是对其进行后续分析和解译等应用的关键步骤。本文提出了结合ResNet和DeepLabV3+的全卷积神经网络云雪检测方法。采用ResNet50骨干网络,根据云和雪在天绘一号遥感影像上的特点优化DeepLabV3+网络模型,并采用ELU激活函数、Adam梯度下降法以及Focal Loss损失函数来加快收敛速度、提高分割精度。通过天绘一号卫星云雪影像数据集对网络进行训练并测试,试验结果表明,本文方法与传统Otsu法相比,稳健性更强,在检测精度上优于FCN-8s与DeepLabV3+,速度上优于DeepLabV3+,能推广用于不同来源的遥感影像,具有较好的应用前景。
关键词
卫星影像
云雪检测
天绘一号
ResNet
DeepLabV3+
Keywords
satellite image
cloud snow detection
TH-1
ResNet
DeepLabV3+
分类号
P237TP751 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
天绘一号卫星遥感影像云雪检测的ResNet与DeepLabV3+综合法
郑凯
李建胜
杨戬峰
欧阳文
王高杰
张迅
《测绘学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
10
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职称材料
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参考文献
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