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一种基于深度卷积神经网络的遥感图像云层检测方法

摘要

一种基于深度卷积神经网络的遥感图像云层检测方法,首先需要获得卫星图像的多个波段图,其中必要的是卫星遥感图像中的自然真彩色图像(RGB)、近光红外波段(Nir)以及云层掩模图作为训练集和测试集对深度卷积神经网络模型进行训练和测试,采用测试通过后的深度卷积神经网络模型实现遥感图像云层检测。这种基于深度学习对云层进行检测的方法拥有检测速度快,精准度高并且可以快速迁移适应不同卫星型号的特点。

著录项

  • 公开/公告号CN112749621A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-05-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 厦门理工学院;

    申请/专利号CN202011342358.4

  • 发明设计人 傅莘莘;何一凡;杜晓凤;满旺;

    申请日2020-11-25

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/34(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构35204 厦门市首创君合专利事务所有限公司;

  • 代理人张松亭;林燕玲

  • 地址 361000 福建省厦门市集美区理工路600号

  • 入库时间 2023-06-19 10:51:07

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-06-13

    授权

    发明专利权授予

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