基于语义指导和自适应卷积的遥感云检测算法

来源：电子测量技术杂志2024年第1期北京时间：

作者：徐梓川，龚晓峰

单位：四川大学电气工程学院 成都 610065

摘要：遥感卫星数据云检测分割是遥感影像处理中的重要环节，为了解决目前碎云薄云检测精度较低的问题，提出了一种采用基于高阶语义解码和自适应卷积编码的云检测方法。这种方法针对云团和碎云薄云之间的空间分布联系，提出了自适应卷积编码器来提取云团之间的关联信息。然后，使用高阶语义指导模块来解码语义特征，指导高分辨率的云掩码图生成。此外，这种方法还设计了一种动态联合损失函数，该损失函数通过动态计算样本中的漏检误检像素来构建权重，以引导神经网络关注碎云薄云特征，从而提高整体精度。实验结果表明，提出的算法在遥感图像上云分割能力可以达到965%的精确度和881%的交并比，可以很好地检测碎云薄云。

关键词：遥感图像;云检测;注意力机制;损失函数;深度学习

基金资助：四川省重点研发计划项目(2020YFG0051)、校企合作项目(21H1445)资助