基于全卷积网络的遥感影像噪声点云监测仿真

云检测作为当前遥感影像数据处理的主要手段,其在地球气候分析、自然灾害分析、国土资源利用等方面越来越重要。在目前众多云检测技术研究过程中,大都采用基于阈值等传统经典的分析方法来研究。但是方法存在依赖先验知识、同时受主观的影响比较大等缺点。基于此提出了基于全卷积神经网络的遥感影像噪声点云检测的分析方法。方法首先将全幅遥感影像进行分割,然后为了真实还原遥感影像数据引入干扰噪声,同时利用全卷积神经网络可自动提取深层隐含特征的网络特性,来保留整个遥感影像的特征信息,在云检测特征提取完成之后通过随机场模型完成对云图的平滑处理得等到更为准确的云图检测。最后通过采用风云气象卫星云图,完成对云图影像的数据分析,结果表明上述算法可很好的完成对云图遥感影像的数据分析,特别是针对边缘云图具备很好的应用前景。