封面图片说明  

作　　者：吴云华(文/图) 张泽中(文/图) 华冰(文/图) 陈志明(文/图) 

机构地区：[1]南京航空航天大学航天学院

出　　处：《哈尔滨工业大学学报》2020年第12期26-26,共1页Journal of Harbin Institute of Technology

摘　　要：封面图片来自论文“应用卷积神经网络的遥感图像云层自主检测”,是云层覆盖区域测试效果对比图.为达到云层检测识别需要首先,首先,根据遥感图像的特性建立卷积神经网络.然后,使用大量人工标识的遥感图像完成云层检测网络训练,使其达到预期检测精度.最后,在卫星在轨运行阶段,将所拍摄的遥感图像根据尺寸划分为若干个子图,并通过训练完成的卷积神经网络对子图是否被云层覆盖进行分类预测,综合所有子图的预测结果给出整幅遥感图像的云层覆盖占比.结果表明:以Landsat卫星遥感图像为测试对象,该方法可以实现有云层覆盖检测正确率为95.3%,无云层覆盖检测精度为97.8%,误判率为2.58%,漏判率为0.90%,综合精度为97.9%;由于使用了卷积神经网络和并行计算技术,该方法基本满足实时性需求,提高了算法的自主性与鲁棒性,为基于遥感图像的在轨实时应用奠定了基础.

关 键 词：卷积神经网络 遥感图像 并行计算技术 测试对象 分类预测 云层检测 实时应用 测试效果 

分 类 号：TP751[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程]