摘要
在许多遥感应用中，卫星图像中的云检测是一个重要的初步步骤。当可用的光谱波段数量有限时，这一问题变得更加具有挑战性。为了解决这一问题，本文提出了一种基于深度学习的算法。该算法由一个全卷积网络（Fully Convolutional Network, FCN）组成，该网络通过多个Landsat 8图像的补丁进行训练。这个被称为Cloud-Net的网络能够利用其卷积块捕捉图像中的全局和局部云特征。由于所提出的方法是一种端到端的解决方案，因此不需要复杂的预处理步骤。实验结果表明，所提出的方法在基准数据集上的Jaccard指数比现有最佳方法提高了8.7%。