초록
위성 이미지에서 구름을 감지는 원격 감측 응용 분야의 많은 과정에서 중요한 첫 단계입니다. 그러나 사용 가능한 스펙트럼 밴드가 제한적이면 이 문제는 더욱 어려워집니다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 딥 러닝 기반 알고리즘이 제안됩니다. 이 알고리즘은 Landsat 8 이미지의 여러 패치로 훈련된 완전 컨볼루션 네트워크(FCN)로 구성되며, 이를 Cloud-Net이라고 명명하였습니다. Cloud-Net은 컨볼루션 블록을 통해 이미지 내의 전역적 및 국소적 구름 특징을 포착할 수 있습니다. 제안된 방법이 엔드투엔드(end-to-end) 솔루션이므로 복잡한 사전 처리 단계가 필요하지 않습니다. 실험 결과, 제안된 방법이 벤치마크 데이터셋에서 최신 기법보다 자카드 지수(Jaccard Index)로 8.7% 우수한 성능을 보임을 입증하였습니다.