应用卷积神经网络的遥感图像云层自主检测
本文提出了一种基于卷积神经网络的云层自主检测方法,用于实现遥感图像的云层自主检测。该方法首先根据遥感图像的特性建立卷积神经网络,然后使用大量人工标识的遥感图像完成云层检测网络训练,使其达到预期检测精度。最后,在卫星在轨运行阶段,将所拍摄的遥感图像根据尺寸划分为若干个子图,并通过训练完成的卷积神经网络对子图是否被云层覆盖进行分类预测。综合所有子图的预测结果给出整幅遥感图像的云层覆盖占比。
该方法的优点在于:
1. 高精度:该方法可以实现有云层覆盖检测正确率为95.3%,无云层覆盖检测精度为97.8%,误判率为2.58%,漏判率为0.90%,综合精度为97.9%。
2. 实时性强:由于使用了卷积神经网络和并行计算技术,该方法基本满足实时性需求,提高了算法的自主性与鲁棒性。
3. 广泛应用:该方法可以广泛应用于基于遥感图像的在轨实时应用,例如遥感图像分类、目标检测、图像分割等领域。
4.flexibility:该方法可以根据实际需求对模型进行调整和优化,以适应不同的遥感图像应用场景。
知识点:
1. 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN):一种深度学习算法,常用于图像识别、目标检测、图像分类等领域。
2. 遥感图像(Remote Sensing Image):一种通过遥感技术获取的图像,用于监测和研究地球表面和大气特征。
3. 云层检测(Cloud Detection):一种遥感图像处理技术,用于检测和识别遥感图像中的云层信息。
4. 并行计算(Parallel Computing):一种计算机编程技术,用于提高计算速度和效率。
5. 图像分割(Image Segmentation):一种图像处理技术,用于将图像分割成不同的区域或目标。
6. 迁移学习(Transfer Learning):一种机器学习技术,用于将已经训练好的模型应用于新的任务或数据集。
7. 自主检测(Autonomous Detection):一种遥感图像处理技术,用于实现遥感图像的自动检测和识别。
本文对卷积神经网络在遥感图像云层自主检测领域的应用进行了深入分析和讨论,为遥感图像处理和分析提供了有价值的参考和借鉴。