HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

Cloud-Net: خوارزمية كشف السحب من النهاية إلى النهاية لصور Landsat 8

Sorour Mohajerani; Parvaneh Saeedi
Cloud-Net: خوارزمية كشف السحب من النهاية إلى النهاية لصور Landsat 8
الملخص

اكتشاف السحب في الصور القمرية هو خطوة مهمة أولى في العديد من تطبيقات الاستشعار عن بعد. يصبح هذا التحدي أكثر صعوبة عندما تكون عدد محدود فقط من الأشرطة الطيفية متاحًا. لمعالجة هذه المشكلة، تم اقتراح خوارزمية تعتمد على التعلم العميق في هذا البحث. تتكون هذه الخوارزمية من شبكة كونفولوشنية كاملة (Fully Convolutional Network - FCN) يتم تدريبها باستخدام عدة مربعات من صور Landsat 8. تُعرف هذه الشبكة باسم Cloud-Net وهي قادرة على التقاط الخصائص السحابية العالمية والمحلية في الصورة باستخدام كتلها الكونفولوشنية. نظرًا لأن الطريقة المقترحة هي حل من البداية إلى النهاية، فلا يتطلب الأمر أي خطوة معالجة سابقة معقدة. أثبتت نتائج تجاربنا أن الطريقة المقترحة تتفوق على أفضل الطرق الحالية بنسبة 8.7٪ في مؤشر جاكارد (Jaccard Index) على مجموعة بيانات معيارية.

Cloud-Net: خوارزمية كشف السحب من النهاية إلى النهاية لصور Landsat 8 | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI