结合全卷积神经网络与条件随机场的资源3号遥感影像云检测

提出一种结合全卷积神经网络与条件随机场的资源3号卫星遥感影像云检测方法。优化了全卷积神经网络(FCN)模型,对3次上采样后的全卷积神经网络(FCN-8s)进行上采样,采用自适应+动量算法调整参数学习率加速收敛;将全卷积神经网络与条件随机场结合,以全卷积输出影像作为前端一阶势,高斯核函数作为后端二阶势;加入mean-shift区域约束0条件保护影像的局部特征信息,运用平均场算法推断条件随机场模型后验概率。实验结果表明,本研究提出的云检测方法可将影像云区识别准确率提高至97.38%,较FCN-8s算法提高13.42%。