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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明属于遥感测量技术领域，涉及一种基于多尺度特征融合的遥感影像昼夜云检测方法，该方法包括根据获得的遥感影像建立训练集和测试集；用残差编码模块对遥感影像进行编码，并提取多尺度特征；通过大尺度灯光滤除模块来增强模型和区分人工光源的规则纹理与云的随机纹理；通过多尺度云纹理自适应解码模块提高模型的感受野，对编码特征进行有效恢复；边界信息恢复融合模块利用动态权重调整机制选择性融合编码和解码阶段的特征；通过交叉熵损失函数以训练集训练模型；用训练好的模型对遥感影像进行云检测；本发明通过设计模块和建立多尺度特征融合策略，提升了遥感影像在复杂环境下的云检测性能，尤其是在昼夜变化和灯光干扰条件下的应用效果。

主权项：1.一种基于多尺度特征融合的遥感影像昼夜云检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取含云遥感影像，通过人工标注的方式，构建云掩膜数据集，并将云掩膜数据集划分为训练集、测试集；S2、利用深度卷积网络来构建昼夜遥感影像的云检测网络模型，所述云检测网络模型是由残差编码模块、大尺度灯光滤除模块、多尺度云纹理自适应解码模块和边界信息恢复融合模块构成的，其中：残差编码模块，是由深度残差网络ResNet-50构建而成的，用于对输入的含云遥感影像进行编码和下采样，并提取多尺度特征，以获得多尺度特征图；大尺度灯光滤除模块，是由多尺度空间金字塔和灯光特征区分模块组成的，其中，所述多尺度空间金字塔通过不同膨胀率的空洞卷积层和全局池化操作，从所述残差编码模块输入的多尺度特征图中提取多层次特征，以获得多层次特征图；所述灯光特征区分模块用于对从所述多尺度空间金字塔输入的多层次特征图进行过滤，以区分人工光源的规则纹理和云的随机纹理，以获得灯光滤除特征图；多尺度云纹理自适应解码模块，通过空洞卷积层和上采样对从所述大尺度灯光滤除模块输入的灯光滤除特征图进行识别和重构，以恢复遥感影像的尺寸和云纹理；边界信息恢复融合模块，通过动态权重调整机制，将残差编码模块提取的多尺度特征与多尺度云纹理自适应解码模块恢复的遥感影像的尺寸和云纹理进行融合；S3、通过交叉熵损失函数优化云检测网络的参数，利用步骤S1中的训练集对云检测网络模型进行训练，以获得训练好的云检测网络模型；S4、利用步骤S1中的测试集对训练好的云检测网络模型进行测试，以测试训练好的云检测网络模型的检测精度；S5、采集昼夜遥感影像，输入步骤S4中训练好的云检测网络模型，获得云检测结果。

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权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 一种基于多尺度特征融合的遥感影像昼夜云检测方法