Revista de teledetección y SIG

Abstracto

Detección de nubes basada en redes neuronales convolucionales utilizando información de diferentes bandas para Landsat 8 OLI

Nan Ma, Chunxing Wang, Sun Lin y Quan Wang

La existencia de nubes ha afectado seriamente la aplicación de datos de teledetección. Por lo tanto, la detección precisa de nubes es de gran importancia en el procesamiento y la aplicación de imágenes de teledetección. Los métodos tradicionales de detección de nubes son complejos de operar y a menudo requieren información auxiliar adicional. En este estudio se propone un método automático de detección de nubes basado en una red neuronal convolucional (CNN). El método utiliza una estructura de red convolucional para clasificar las muestras de entrenamiento para nubes y no nubes. Para aprovechar al máximo la información de la imagen, se aplican imágenes de diferentes números de banda para evaluar la influencia del espectro en la detección de nubes. Los experimentos y la verificación en imágenes Landsat 8 muestran que el método propuesto basado en CNN puede detectar de forma completa y automática diferentes tipos de nubes en diferentes tipos de superficie, y el resultado de la detección de nubes utilizando 7 bandas es el óptimo. El algoritmo aprovecha al máximo la información de la imagen y no depende de la información infrarroja térmica, lo que tiene un valor de aplicación práctica para mejorar la utilización de la imagen y la posterior recuperación de parámetros de teledetección.