结合遥感卫星及深度神经网络的白天海雾识别

司光; 符冉迪; 何彩芬; 金炜

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结合遥感卫星及深度神经网络的白天海雾识别

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遥感卫星能够对云雾进行大范围、长时间监测,对海雾识别研究具有重要的意义,本文根据不同云、雾和下垫面的光谱特性及纹理特征,通过葵花8号卫星(Himawari-8)提取云图特征、CALIOP星载激光雷达(cloud-aerosol Lidar with orthogonal polarization,CALIOP)获取中高云、低云、海雾、晴空海表四类样本标签,利用深度学习方法构建深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN),实现了白天海雾的有效识别。实验结果表明:本文训练得到的深度神经网络模型准确率为82.63%,具有较高的识别精度,而且相比其它海雾识别方法也有更好的识别结果。利用该模型对2016年4月8日发生于黄渤海区域的海雾天气进行识别,并通过CALIOP标签数据对识别效果进行验证,结果表明该方法能够较好的识别出海雾区域。

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来源
《光电子．激光》 |2020年第10期|1074-1082|共9页
作者
司光; 符冉迪; 何彩芬; 金炜;
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作者单位

宁波大学信息科学与工程学院;

浙江宁波315211;

宁波市镇海气象局;

浙江宁波315210;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理方法;
关键词
葵花8号卫星; CALIOP星载激光雷达; 深度神经网络; 白天海雾识别;

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