基于代价敏感学习的遥感影像云检测方法.pptx
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,目录PartOnePartTwo代价敏感学习的定义代价敏感学习的应用场景代价敏感学习的优势PartThree遥感影像云检测的重要性传统遥感影像云检测方法基于深度学习的遥感影像云检测方法PartFour代价敏感学习在遥感影像云检测中的应用基于代价敏感学习的遥感影像云检测方法流程基于代价敏感学习的遥感影像云检测方法优势PartFive实验数据集介绍实验设置与参数调整实验结果分析与其他方法的比较分析PartSix基于代价敏感学习的遥感影像云检测方法结论未来研究方向与展望THANKS
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基于深度学习的多角度遥感影像云检测方法基于深度学习的多角度遥感影像云检测方法摘要:随着遥感技术的发展,获取大量的遥感影像数据已成为可能。然而,由于云覆盖导致的遥感影像质量下降,给图像分析和研究带来了挑战。本文提出了一种基于深度学习的多角度遥感影像云检测方法。通过利用卷积神经网络对不同角度遥感影像进行训练,可以实现对云覆盖区域的准确检测。实验结果表明,该方法在遥感影像云检测领域具有良好的性能和应用前景。关键词:遥感影像、云检测、深度学习、卷积神经网络1.引言遥感影像在农业、环境监测、城市规划等领域具有广泛应
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本发明公开一种光学遥感影像云检测方法,包括步骤:获取待检测影像的亮度图:将待检测影像中为多光谱的影像转换为单波段亮度影像;粗估亮度双阈值:根据无云、含云样本影像,计算出对应的最高、最低亮度阈值;计算精确亮度阈值:分析待检测影像直方图,定性筛选无云影像,对于剩余的含云影像,以粗估的亮度双阈值为限定条件执行基于最大类间方差的计算,得到精确亮度阈值;云区形态学综合:对阈值分割后的云区执行形态学运算,消除似云目标引起的噪声点,填充云缝,优化云区轮廓,输出最终云掩模和含云量。本发明在较少人工参与的前提下,快速获取精