一种边缘辅助的卫星影像云修复卷积神经网络

遥感影像的云修复是改善影像质量、降低数据成本的一种重要手段。使用Landsat8影像研究卷积神经网络在云修复中的应用,提出一种影像信息重建的新式网络结构——边缘辅助的门控卷积网络（edge-guidedgatedconvolutionalnetwork,EGCN）。该网络以多时相数据作为含云影像上被遮挡信息的辅助数据,主干网络为多时空门控卷积网络（spatial-temporalbasedgatedconvolutionalnetwork,STGCN）,在多尺度特征融合模块引入一种改进的非局部（non-local,NL）模块——门控非局部（gatednon-local,GNL）来替代传统的卷积层,并以边缘特征提取网络（edgenetwork,ENet）为分支,从边缘信息层面进行特征引导。实验结果表明,GNL模块和ENet的加入均有助于提升云修复效果。