A Deep Learning Method for Near-Real-Time Cloud and Cloud Shadow Segmentation from Gaofen-1 Images
المؤلفون المشاركون
Khoshboresh-Masouleh, Mehdi
Shah-Hosseini, Reza
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-10-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In this study, an essential application of remote sensing using deep learning functionality is presented.
Gaofen-1 satellite mission, developed by the China National Space Administration (CNSA) for the civilian high-definition Earth observation satellite program, provides near-real-time observations for geographical mapping, environment surveying, and climate change monitoring.
Cloud and cloud shadow segmentation are a crucial element to enable automatic near-real-time processing of Gaofen-1 images, and therefore, their performances must be accurately validated.
In this paper, a robust multiscale segmentation method based on deep learning is proposed to improve the efficiency and effectiveness of cloud and cloud shadow segmentation from Gaofen-1 images.
The proposed method first implements feature map based on the spectral-spatial features from residual convolutional layers and the cloud/cloud shadow footprints extraction based on a novel loss function to generate the final footprints.
The experimental results using Gaofen-1 images demonstrate the more reasonable accuracy and efficient computational cost achievement of the proposed method compared to the cloud and cloud shadow segmentation performance of two existing state-of-the-art methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Khoshboresh-Masouleh, Mehdi& Shah-Hosseini, Reza. 2020. A Deep Learning Method for Near-Real-Time Cloud and Cloud Shadow Segmentation from Gaofen-1 Images. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138841
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Khoshboresh-Masouleh, Mehdi& Shah-Hosseini, Reza. A Deep Learning Method for Near-Real-Time Cloud and Cloud Shadow Segmentation from Gaofen-1 Images. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138841
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Khoshboresh-Masouleh, Mehdi& Shah-Hosseini, Reza. A Deep Learning Method for Near-Real-Time Cloud and Cloud Shadow Segmentation from Gaofen-1 Images. Computational Intelligence and Neuroscience. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1138841
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1138841
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر