基于改进U-Net网络的遥感图像云检测

为了解决U-Net模型应用于云检测时对碎云和薄云存在漏检的问题，本文提出了一种改进的U-Net网络模型，并应用于FY-4A数据进行云检测。首先，利用国家气象卫星中心提供的云检测产品生成二分类云标签；其次，将U-Net模型的编码器与残差模块相结合，使得网络参数共享，并避免深层网络的退化问题；最后，在解码器中融入密集连接模块，将浅层特征与深层特征进行连接，便于获取新的特征，并提高特征使用率。试验结果表明，模型在测试集上的IOU值和Dice系数分别为91.5%和95.2%，可以很好地检测出薄云及大量碎云，效果明显优于U-Net模型。