(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211235185.5 (22)申请日 2022.10.10 (71)申请人 广东工业大 学 地址 510060 广东省广州市越秀区东 风东 路729号大院 (72)发明人 温晓卓　叶武剑　刘怡俊　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 李伟贤 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) (54)发明名称 遥感影像的云检测方法、 装置、 电子设备及 存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种遥感影像的云检测方法、 装置、 电子设备及存储介质， 其方法包括： 获取待 测遥感影像数据和遥感影像数据库中的卫星遥 感训练样 本， 卫星遥感训练样 本包括卫星遥感图 片数据及对应的样本类别标签， 从待测遥感影像 数据中提取得到红蓝绿颜色波段数据和近红外 波段数据， 基于卫星遥感图片数据及对应的样本 类别标签， 构建目标神经网络模型， 将待测遥感 影像数据中的红蓝绿颜色波段数据和近红外波 段数据输入目标神经网络模型， 计算得到对应的 检测结果数据。 有利于解决现有的检测方法因难 以识别具有相似的地物特性的冰、 雪与云导致难 以对遥感影像进行准确的检测难以对遥感影像 进行有效和准确的检测的技术问题， 提高了遥感 影像的检测效率。 权利要求书2页 说明书10页 附图5页 CN 115546640 A 2022.12.30 CN 115546640 A 1.一种遥感影 像的云检测方法， 其特 征在于， 包括： 获取待测遥感影像数据和遥感影像数据库中的卫星遥感训练样本； 所述卫星遥感训练 样本包括 卫星遥感图片数据及对应的样本类别标签； 从所述待测遥感影 像数据中提取 得到红蓝绿颜色波段 数据和近红外波段 数据； 基于所述卫星遥感图片数据及对应的样本类别标签， 构建目标Transformer神经网络 模型； 将所述待测遥感影像数据中的红蓝绿颜色波段数据和近红外波段数据输入所述目标 Transformer神经网络模型， 计算得到所述待测遥感影 像数据对应的云检测结果数据。 2.根据权利要求1所述的遥感影像的云检测方法， 其特征在于， 获取待测遥感影像数据 和遥感影 像数据库中的卫星遥感训练样本， 包括： 获取初始待测遥感影 像数据和遥感影 像数据库中的初始卫星遥感训练样本； 对所述初始卫星遥感训练样本和所述初始待测遥感影像数据进行修正， 得到所述卫星 遥感训练样本和所述待测遥感影 像数据。 3.根据权利要求1所述的遥感影像的云检测方法， 其特征在于， 基于所述卫星遥感图片 数据及对应的样本类别标签， 构建目标Transformer神经网络模型， 包括： 将所述卫星遥感图片数据中的红蓝绿颜色波段数据和近红外波段数据输入 Transformer神经网络模型， 生成对应的样本类别； 根据所述卫星遥感图片数据中的红蓝绿颜色波段数据和近红外波段数据及对应的样 本类别标签和所述样本类别， 确定训练误差； 基于所述训练误差， 对所述Transformer神经网络模型进行调整， 得到最优参数， 并采 用所述最优参数， 优化所述神经网络模型， 得到所述目标Transformer神经网络模型。 4.根据权利要求3所述的遥感影像的云检测方法， 其特征在于， 基于所述训练误差， 对 所述Transformer神经网络模型进行调整， 得到最优参数， 并采用所述最优参数， 优化所述 神经网络模型， 得到所述目标Transformer神经网络模型， 包括： 基于所述训练误差， 对所述Transformer神经网络模型进行调整， 得到所述 最优参数； 采用所述 最优参数生成训练后的Transformer神经网络模型； 根据所述卫星遥感图片数据中的红蓝绿颜色波段数据和近红外波段数据及对应的样 本类别标签， 验证所述训练后的神经网络模型， 得到所述目标Transformer神经网络模型。 5.一种遥感影 像的云检测装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取待测遥感影像数据和遥感影像数据库中的卫星遥感训练样本； 所 述卫星遥感训练样本包括 卫星遥感图片数据及对应的样本类别标签； 提取模块， 用于从所述待测遥感影像数据中提取得到红蓝绿颜色波段数据和近红外波 段数据； 构建模块， 用于基于所述卫星遥感图片数据及对应的样本类别标签， 构建目标 Transformer神经网络模型； 检测模块， 用于将所述待测遥感影像数据中的红蓝绿颜色波段数据和近红外波段数据 输入所述目标Transformer神经网络模型， 计算得到所述待测遥感影像数据对应的云检测 结果数据。 6.根据权利要求5所述的遥感影 像的云检测装置， 其特 征在于， 所述获取模块包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115546640 A 2获取子模块， 用于获取初始待测遥感影像数据和遥感影像数据库中的初始卫星遥感训 练样本； 修正子模块， 用于对所述初始卫星遥感训练样本和所述初始待测遥感影像数据进行修 正， 得到所述 卫星遥感训练样本和所述待测遥感影 像数据。 7.根据权利要求5所述的遥感影 像的云检测装置， 其特 征在于， 所述构建模块包括： 生成子模块， 用于将所述卫星遥感图片数据中的红蓝绿颜色波段数据和近红外波段数 据输入Transformer神经网络模型， 生成对应的样本类别； 误差子模块， 用于根据 所述卫星遥感图片数据中的红蓝绿颜色波段数据和近红外波段 数据及对应的样本类别标签和所述样本类别， 确定训练误差； 优化子模块， 用于基于所述训练误差， 对所述Transformer神经网络模型进行调整， 得 到最优参数， 并采用所述最优参数， 优化所述神经网络模型， 得到所述目标Tr ansformer神 经网络模型。 8.根据权利要求7所述的遥感影像的云检测装置， 其特征在于， 所述训优化子模块包 括： 调整单元， 用于基于所述训练误差， 对所述Transformer神经网络模型进行调整， 得到 所述最优参数； 生成单元， 用于采用所述 最优参数生成训练后的Transformer神经网络模型； 验证单元， 用于根据 所述卫星遥感图片数据中的红蓝绿颜色波段数据和近红外波段数 据及对应的样 本类别标签， 验证所述训练后的神经网络模 型， 得到所述目标Transformer神 经网络模型。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器以及存储器， 所述存储器存储有计算机可读 取指令， 当所述计算机可读取指 令由所述处理器执行时， 运行如权利要求 1‑4任一项所述的 方法。 10.一种存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处理器执 行时运行如权利要求1 ‑4任一项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115546640 A 3