Система класифікації та сегментації зображень хмар із використанням мереж глибокого навчання

Магістерська дисертація: 103 с., 31 рис., 27 табл., 1 додаток, 40 джерел. Об’єктом дослідження є зображення хмарного неба. Предметом дослідження є методи обробки зображень та штучні нейронні мережі для класифікації та сегментації зображень. Мета роботи – проаналізувати зображення хмарного неба, зробленого з поверхні Землі, дослідження існуючих підходів та розробка програмного забезпечення. Виконано аналіз методів автоматичної класифікації та сегментації. Було розроблено модель нейронної мережі для класифікації зображень хмар. В результаті було розроблено програмний продукт, який дозволяє класифікувати та сегментувати зображення хмар.Master's thesis: 103 pages, 31 figures, 27 tables, 1 appendix, 40 sources. The object of study is the image of a cloudy sky. The subject of research is image processing methods and artificial neural networks for image classification. The purpose of the work is to analyze the image of the cloudy sky made from the Earth's surface, study existing approaches and develop software. The analysis of methods of automatic classification and segmentation is performed. A neural network model was developed to classify cloud images. As a result, a software product was developed that allows you to classify and segment cloud images

Onboard Spectral and Spatial Cloud Detection for Hyperspectral Remote Sensing Images

The accurate onboard detection of clouds in hyperspectral images before lossless compression is beneficial. However, conventional onboard cloud detection methods are not applicable all the time, especially for shadowed clouds or darkened snow-covered surfaces that are not identified in normalized difference snow index (NDSI) tests. In this paper, we propose a new spectral-spatial classification strategy to enhance the performance of an orbiting cloud screen obtained on hyperspectral images by integrating a threshold exponential spectral angle map (TESAM), adaptive Markov random field (aMRF) and dynamic stochastic resonance (DSR). TESAM is applied to roughly classify cloud pixels based on spectral information. Then aMRF is used to do optimal process by using spatial information, which improved the classification performance significantly. Nevertheless, misclassifications occur due to noisy data in the onboard environments, and DSR is employed to eliminate noise data produced by aMRF in binary labeled images. We used level 0.5 data from Hyperion as a dataset, and the average tested accuracy of the proposed algorithm was 96.28% by test. This method can provide cloud mask for the on-going EO-1 and related satellites with the same spectral settings without manual intervention. Experiments indicate that the proposed method has better performance than the conventional onboard cloud detection methods or current state-of-the-art hyperspectral classification methods