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申请/专利权人：中国海洋大学三亚海洋研究院;三亚海洋实验室
摘要：本发明公开了一种基于HY‑1C卫星COCTS数据的深度学习云检测方法，所述方法包括如下步骤：步骤S1:构建HY‑1C卫星COCTS全球海域云检测数据集；步骤S2:对云检测数据集进行预处理；步骤S3:构建并训练STIGNet网络模型，通过STIGNet网络模型对预处理过的云检测数据集进行云检测，所述STIGNet网络模型包括编码器、边缘学习模块和解码器；所述编码器包括四个连续的特征提取块FEB，所述边缘学习模块包括四个边缘学习块ELB和一个特征融合块FFB，所述解码器包括四个特征恢复块FRB,通过训练好的STIGNet模型对云检测数据集进行分类，得到分类结果。
主权项：1.一种基于HY-1C卫星COCTS数据的深度学习云检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1:构建HY-1C卫星COCTS全球海域云检测数据集；步骤S2:对云检测数据集进行预处理；步骤S3:构建并训练STIGNet网络模型，所述STIGNet网络模型包括编码器、边缘学习模块和解码器，通过训练好的STIGNet模型对云检测数据集进行分类，得到分类结果；所述编码器包括四个连续的特征提取块FEB，所述边缘学习模块包括四个边缘学习块ELB和一个特征融合块FFB，所述解码器包括四个特征恢复块FRB；通过四个连续的特征提取块FEB对预处理过的云检测数据集进行多层次的特征提取，通过四个边缘学习块ELB对特征提取块FEB提取的特征进行边缘信息提取与增强，获得多个边缘特征，通过特征融合块FFB将边缘学习块ELB获得的多个边缘特征进行融合，获得多尺度边缘特征，所述多尺度边缘特征与边缘真值建立损失函数以增强特征融合块FFB对边缘特征的学习，通过四个连续的特征恢复块FRB对特征提取块FEB提取的特征进行特征恢复，并将其与对应的特征提取块FEB提取的特征进行拼接，最终实现云掩模输出或晴空掩模输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学三亚海洋研究院 三亚海洋实验室 一种基于HY-1C卫星COCTS数据的深度学习云检测方法
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