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一种边缘辅助的卫星影像云修复卷积神经网络
作者姓名:张雨姝  戴佩玉
作者单位:1. 武汉大学遥感信息工程学院;2. 江苏省农业科学院
基金项目:国家自然科学基金(41471288);
摘    要: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Landsat 8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-guided gated convolutional network,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-temporal based gated convolutional network,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(gated non-local,GNL)来替代传统的卷积层,并以边缘特征提取网络(edge network,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。

关 键 词:遥感影像  云修复  深度学习  卷积神经网络
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