A CNN cloud detector for panchromatic satellite images - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2021

A CNN cloud detector for panchromatic satellite images

Mariano Rodríguez
Jérémy Anger
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1036118
Carlo de Franchis
Charles Hessel
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1036090
Gabriele Facciolo
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 973682
Rafael Grompone von Gioi
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 914703
Jean-Michel Morel
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1036091

Résumé

Cloud detection is a crucial step for automatic satellite image analysis. Some cloud detection methods exploit specially designed spectral bands, other base the detection on time series, or on the inter-band delay in push-broom satellites. Nevertheless many use cases occur where these methods do not apply. This paper describes a convolutional neural network for cloud detection in panchromatic and single-frame images. Only a per-image annotation is required, indicating which images contain clouds and which are cloud-free. Our experiments show that, in spite of using less information, the proposed method produces competitive results.
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Dates et versions

hal-03126940 , version 1 (01-02-2021)

Identifiants

Citer

Mariano Rodríguez, Jérémy Anger, Carlo de Franchis, Charles Hessel, Gabriele Facciolo, et al.. A CNN cloud detector for panchromatic satellite images. IGARSS 2021 - 2021 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Jul 2021, Bruxelles, Belgium. ⟨10.1109/IGARSS47720.2021.9554059⟩. ⟨hal-03126940⟩
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