Jornal de Sensoriamento Remoto e GIS

Abstrato

Detecção de nuvens baseada em rede neural convolucional usando informação de bandas diferentes para Landsat 8 OLI

Nan Ma, Chunxing Wang, Sun Lin e Quan Wang

A existência de nuvens afetou gravemente a aplicação de dados de deteção remota. Portanto, a deteção precisa de nuvens é de grande importância no processamento e aplicação de imagens de deteção remota. Os métodos tradicionais de deteção de nuvens são complexos de operar e, muitas vezes, requerem informações auxiliares adicionais. Um método automático de deteção de nuvens baseado em rede neural convolucional (CNN) é proposto neste estudo. O método utiliza uma estrutura de rede convolucional para classificar as amostras de treino para a nuvem e não para a nuvem. Para tirar o máximo partido da informação da imagem, são aplicadas imagens de diferentes números de banda para avaliar a influência do espectro na deteção de nuvens. As experiências e a verificação em imagens Landsat 8 mostram que o método proposto baseado em CNN pode detetar de forma abrangente e automática diferentes tipos de nuvens em diferentes tipos de superfície, e o resultado da deteção de nuvens utilizando 7 bandas é o ideal. O algoritmo aproveita ao máximo a informação da imagem e não depende da informação de infravermelhos térmicos, o que tem valor de aplicação prática para melhorar a utilização da imagem e posterior recuperação dos parâmetros de deteção remota.