衛星觀測多光譜遙感圖像云檢測方法研制成功

云是重要的氣象和氣候要素之一，通過云的分布不但可以幫助發現危險的氣候現象，如暴風，颶風以及龍卷風，而且還可以跟蹤氣候現象的變化。但與此同時，由于光學遙感數據中大量云的存在，影響了遙感圖像的質量，從而降低了圖像的數據利用率，因此遙感圖像云檢測成為光學遙感圖像處理過程中需首要解決的問題。

西安電子科技大學通信工程學院圖像傳輸與處理研究所團隊，針對遙感圖像中云的特征，采用“高分一號”衛星遙感圖像，提出一種基于小波的上下采樣模塊以及連續多尺度空間注意力模塊的深度學習編解碼網絡（AUDI-Net），用于解決云像素分割中邊緣不精細以及薄云檢出率低等問題，從而實現了更為精確的云檢測任務。

據團隊專家介紹，該研究構建了基于深度學習的遙感圖像云檢測方法，可用于不同衛星觀測到的多光譜遙感圖像的云檢測。

相關成果近日刊發于《環境遙感》，這篇論文也是西安電子科技大學在該刊上發表的首篇論文。