【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及遥感图像处理，尤其涉及一种面向多时相数据的遥感图像云去除方法。
技术介绍
1、卫星技术的飞速发展使遥感技术在气象研究和应用中扮演着非常重要的角色。据国际卫星云气候学项目(isccp)调查的数据显示，全球66％以上的地表被云层覆盖，因而在遥感影像的处理过程中，云是不可忽略的干扰因素，如果只使用含云量比较低的影像，将会导致影像数据的浪费。而且，当太阳辐射穿过大气时，会受到大气或云层的散射、反射和吸收的影响。遥感卫星传感器接收到的电磁波会有一定程度的损耗。在这种情况下，被云遮挡的信息不利于后续的图像处理和解译，云遮挡极大地影响了进一步研究图像的可用性。
2、目前的遥感影像云检测手段主要包括基于光谱阈值的方法、基于经典机器学习的方法、基于深度学习的方法。基于光谱阈值的方法通过对图像的不同光谱设置阈值的方式实现云的自动检测，该类方法无需像素级的标记和复杂的模型训练，可以较为高效地进行部署和运行，但基于光谱阈值的方法通常要求遥感图像具有较为丰富的光谱信息，同时泛化能力较差，针对不同场景尤其是复杂场景往往算法的鲁棒性不足。<...
【技术保护点】
1.一种面向多时相数据的遥感图像云去除方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向多时相数据的遥感图像云去除方法，其特征在于，所述步骤S1中，具体包括：
3.根据权利要求2所述的面向多时相数据的遥感图像云去除方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述U-Net神经网络有11层，前5层形成收缩路径，为编码阶段，第6至第10层形成扩展路径，为解码阶段；
4.根据权利要求3所述的面向多时相数据的遥感图像云去除方法，其特征在于，所述步骤S3中，将单帧有云卫星图像S∈R分割为一帧云图C∈R和一帧背景图G∈R，训练过程中，输入为和...
【技术特征摘要】
1.一种面向多时相数据的遥感图像云去除方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向多时相数据的遥感图像云去除方法，其特征在于，所述步骤s1中，具体包括：
3.根据权利要求2所述的面向多时相数据的遥感图像云去除方法，其特征在于，所述步骤s2中，所述u-net神经网络有11层，前5层形成收缩路径，为编码阶段，第6至第10层形成扩展路径，为解码阶段；
4.根据权利要求3所述的面向多时相数据的遥感图像云去除方法，其特征在于，所述步骤s3中，将单帧有云卫星图像s∈r分割为一帧云图c∈r和一帧背景图g∈r，训练过程中，输入为和每次迭代时，对一批图像进行采样，采用公式(1)将地面图像和云图合成有云的卫星图像，通过梯度下降法来更新网络权重，得到训练好的u-net神经网络。
5.根据权利要求2所述的面向多时相数据的遥感图像云去除方法，其特征在于，所述步骤s5中，将云区域设置一个比较低的平衡值λc，确保所有的...
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