一种基于SAR-光学遥感影像联合的深度学习去云方法

摘要

本发明提供一种基于SAR‑光学遥感影像联合的深度学习去云方法，具体步骤为：制作SAR和对应的光学遥感影像数据集，包括训练样本数据集、测试样本数据集和测试样本数据集；搭建SAR‑光学迁移模型，训练并优化迁移模型至收敛，输入测试样本数据集中的SAR影像至迁移模型中生成伪光学影像，完成SAR‑光学迁移；搭建光学影像云区重建模型，训练并优化重建模型至收敛，成对输入测试样本数据集中的伪光学和云覆盖影像至重建模型中，生成无云的光学影像。本发明可以充分利用SAR影像对云层的穿透特性，为云去除方法提供更多真实的参考信息，提高了网络在云覆盖区域重建的可靠性，完成高效率高精度的遥感影像厚云去除任务。