Journal de télédétection et SIG

Abstrait

Détection de nuages ​​basée sur un réseau neuronal convolutionnel utilisant différentes bandes d'informations pour Landsat 8 OLI

Nan Ma, Chunxing Wang, Sun Lin et Quan Wang

L'existence de nuages ​​a sérieusement affecté l'application des données de télédétection. Par conséquent, la détection précise des nuages ​​est d'une grande importance dans le traitement et l'application des images de télédétection. Les méthodes traditionnelles de détection des nuages ​​sont complexes à utiliser et nécessitent souvent des informations auxiliaires supplémentaires. Une méthode de détection automatique des nuages ​​basée sur un réseau neuronal convolutionnel (CNN) est proposée dans cette étude. La méthode utilise une structure de réseau convolutionnel pour classer les échantillons d'entraînement pour les nuages ​​et les non-nuages. Afin d'exploiter pleinement les informations de l'image, des images de différents numéros de bande sont appliquées pour évaluer l'influence du spectre sur la détection des nuages. Les expériences et la vérification sur les images Landsat 8 montrent que la méthode proposée basée sur le CNN peut détecter de manière complète et automatique différents types de nuages ​​sur différents types de surface, et le résultat de détection des nuages ​​utilisant 7 bandes est optimal. L'algorithme tire pleinement parti des informations de l'image et ne s'appuie pas sur des informations infrarouges thermiques, ce qui a une valeur d'application pratique pour améliorer l'utilisation de l'image et la récupération ultérieure des paramètres de télédétection.