MIT-fakulteten har gjort denna artikel öppet tillgänglig. Dela gärna med dig av hur denna tillgång gynnar dig. Din historia är viktig. Avlägsna Sens. 2015Sens. , 7, 1529Sens. -1539 doi:10.3390 Sammanfattning: En multilayer perceptron neural nätverk cloud mask för Meteosat Andra generationens SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager) bilder introduceras och utvärderas. Modellen är utbildad för molndetektering på MSG SEVIRI dagdata. Den består av en multi-lager perceptron med ett dolt sigmoidlager, tränad med felet back-propagation algoritm. Modellen matas med sex band av MSG-data (0.6, 0.8, 1.6, 3.9, 6.2 och 10.8 μm) med 10 dolda noder. De flera lager perceptroner leder till en molndetektion noggrannhet på 88.96%, när tränas för att kartlägga två fördefinierade värden som klassificerar moln och klar himmel. Nätverket utvärderades vidare med hjälp av sextio MSG-bilder tagna vid olika tidpunkter. Nätverket upptäckte inte bara ljusa tjocka moln utan också tunna eller mindre ljusa moln. Analysen visade möjligheten att använda maskininlärningsmodeller för molndetektering i MSG SEVIRI-bilder.
Artificiella neurala nätverk tillämpas också på moln detektion REF.
Multilayer Perceptron Neural Networks Model for Meteosat Second Generation SEVIRI Daytime Cloud Masking
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology', 'Geography']}