[发明专利]一种使用统一样本的深度学习卫星数据云检测算法在审
| 申请号： | 202010527628.2 | 申请日： | 2020-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN111783555A | 公开（公告）日： | 2020-10-16 |
| 发明（设计）人： | 孙林;隋淞蔓;夹尚丰 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266590 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种使用统一样本的深度学习卫星数据云检测算法。该方法包括如下步骤：1、高光谱数据像元库的建立；2、多光谱数据模拟；3、基于神经网络的云检测；4、结果分析。首先基于高空间高光谱分辨率的AVIRIS数据，在不同地表类型上选择足够数量的云和晴空像元。基于待识别卫星数据的波谱响应函数及AVIRIS波段宽度来模拟待识别卫星的云和晴空像元的光谱反射率，作为神经网络的输入向量。将模拟出反射率输入到神经网络模型中，训练对应传感器的神经网络云检测模型，进行云检测。结合目视解译，对比分析不同下垫面及不同卫星传感器云检测结果的准确性。本发明方法可以实现云像元的检测，支持多种多光谱传感器的云检测，使云检测的适应性更加广泛。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 使用 统一 样本 深度 学习 卫星 数据 检测 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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