基于時序數(shù)據(jù)回歸分析的深度學(xué)習(xí)云檢測

摘要： 云的存在影響衛(wèi)星數(shù)據(jù)的使用，因此準(zhǔn)確高效的云檢測在遙感圖像目標(biāo)識別和參數(shù)定量反演中具有重要作用。針對亮地表、薄碎云及云邊界等難以識別、不同尺度特征的云檢測精度不穩(wěn)定等問題，對短期時序數(shù)據(jù)進行線性回歸計算，將前后時序數(shù)據(jù)的表觀反射率斜率變化趨勢作為輸入特征。為充分挖掘不同尺度的信息，采用具有密集跳躍結(jié)構(gòu)和深監(jiān)督結(jié)構(gòu)的UNet++模型進行云檢測研究。與單時相數(shù)據(jù)集的U-Net、Se...