【摘 要】
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本文将Fmask云检测结果作为标记样本对深度卷积神经网络进行训练以实现云检测。在仅利用可见光波段和近红外波段的前提下,本文方法的云检测总体精度达到87.65%,高于Fmask的86.92%,而且单景Landsat 8影像的识别用时18 s,远低于Fmask的72 s,具有更高的精度和效率。另外,该方法适用于不同的地表土地覆盖类型,具有很强的泛化能力,是一个通用性强的算法,为进一步的遥感应用打下基础
【机 构】
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北京师范大学地理科学学部遥感科学国家重点实验室,北京100875;北京师范大学地理科学学部北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心,北京100875;北京师范大学地理科学学部遥感科学国家重点实验室,北京
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本文将Fmask云检测结果作为标记样本对深度卷积神经网络进行训练以实现云检测。在仅利用可见光波段和近红外波段的前提下,本文方法的云检测总体精度达到87.65%,高于Fmask的86.92%,而且单景Landsat 8影像的识别用时18 s,远低于Fmask的72 s,具有更高的精度和效率。另外,该方法适用于不同的地表土地覆盖类型,具有很强的泛化能力,是一个通用性强的算法,为进一步的遥感应用打下基础。
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