一种结合LinkNet网络与坐标注意力机制的日间海雾探测算法
刘奥1
纪永刚1
肖艳芳2
1.中国石油大学(华东)海洋与空间信息学院,山东青岛 2665802.自然资源部第一海洋研究所,山东青岛 266061
摘要：海雾是影响海上水平能见度的重要天气现象,开展海雾遥感监测对海上交通、石油开发等海上活动具有重要意义.本文基于FY-3D极轨气象卫星数据,提出了一种基于深度学习的日间海雾遥感探测模型CA-LinkNet.该模型以LinkNet网络为主干,在编码器与解码器的跳跃连接部分引入坐标注意力机制(CA),以充分利用节点特征图的位置和通道信息,增强了网络的定位和识别能力.实验结果表明,与FCN、U-Net和LinkNet分割网络相比,本文提出的CA-LinkNet网络在测试集上具有更高的海雾探测精度,平均交并比、命中率、误报率、临界成功指数和Heidke技巧评分分别达到0.911、0.900、0.046、0.862、0.905.使用该模型分别对鄂霍次克海、黄海、日本海和千叶群岛附近的典型海雾事件进行探测,探测结果与CALIOP数据均具有较好的一致性.
关键词：FY-3DLinkNet坐标注意力机制海雾探测
分类号：TP751(遥感技术)TP181(自动化基础理论)
资助基金：国家自然科学基金(42276188)
论文发表日期：2025-12-30
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 63-70 )
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