0.摘要

云检测是遥感图像处理中的一个重要步骤。大多数基于卷积神经网络（CNN）的云检测方法都需要像素级的标签，这些标签耗时且注释成本高。为了克服这一挑战，本文提出了一种新的半监督云检测算法，通过训练自注意力生成对抗网络（SAGAN）来提取云图像和无云图像之间的特征差异。我们的主要想法是将视觉注意力引入到生成“真实”无云图像的过程中。SAGAN的训练基于三个指导原则：扩展云区域的注意力地图，用翻译后的无云图像替换；减少注意力地图，使其与云边界重合；优化自注意力网络，以处理极端情况。SAGAN训练的输入是图像和图像级标签，与现有的基于CNN的方法相比，它们更容易、更便宜、更节省时间。为了测试SAGAN的性能，对Sentinel-2A 1C级图像数据进行了实验。结果表明，该方法只需要训练样本的图像级标签，就可以获得很好的结果。

1.概述

随着卫星技术的快速发展，人们近实时、大批量地获取遥感图像。然而，全球年平均云量约为66%[1]。这会模糊地表特征，从而降低应用光学图像的可用性[2]。云的亮度范围从可见光到近红外波段，这导致许多明亮的地表，例如裸露的土地、裸露的岩石和混凝土表面，很容易与云混淆。薄云部分包含陆地表面的光谱特征，难以与清晰物体分离[3]
近年来，深度学习已被应用于分类、目标检测和图像分割。许多基于DL的遥感图像云检测方法已经被提出。Mateo等人[4]设计了一种基于卷积神经网络（CNN）的简单架构，用于检测Proba-V多光谱图像中的云。Le Goff等人[5] 提出了一种用于SPOT6中云检测的端到端卷积网络。詹等[6]设计了一个CNN网络来区分遥感图像中的云和雪。张等人[7]采用U-Net在小卫星上进行星载云检测。谢等人[8]提出了一种基于DL的多级云检测方法。李等人[9]针对不同传感器的中高分辨率遥感图像，提出了一种基于DL的云检测方法。
虽然以前基于DL的方法已成功用于遥感图像中的云检测，但CNN的训练通常需要人类注释的像素级标签，这既耗时又昂贵。因此，无监督特征提取更具吸引力。最近，一种生成对抗网络（GAN）被提出作为一种无监督DL模型。该模型通过生成模型（G）和判别模型（D）[10]之间的两人极小极大博弈生成假样本。GAN已用于图像生成[11]和翻译[12]、[13]。由于其有效性，GAN是复杂分布无监督学习最有前途的方法之一。
近年来，越来越多的研究者将注意力机制添加到动态学习中。视觉注意机制是人类视觉大脑信号处理的独特机制。通过快速扫描全局图像，人类视觉注意力将集中在目标区域，通常称为注意力焦点。为了获得更多的信息，人类视觉会更加关注目标的细节，而忽略其他无用的信息。
本文提出了一种新的基于GAN的自注意力云检测方法，其中GAN架构用于检测云区域。受朱等人13] 和钱等人[14]启发，我们提出了一种云检测方法，该方法使用具有相应图像级别标签的未配对遥感图像（0表示云图像，1表示无云图像）。主要贡献如下。
1）我们提出了一种新的云检测方法-自注意力GAN（SAGAN），具有图像和图像级标签，其注释时间小于像素级标签的1%。据我们所知，这是该框架首次用于云检测。
2）我们在方法中引入了注意力机制。我们方法中的注意力网络用于提取云的特征并生成云掩码。我们提出的方法中训练良好的注意力网络能够自动检测云区域。

2.方法

2.1.拟议方法的框架

GAN算法最初用于生成虚假数据。它由两个网络组成：生成网络（G）和判别网络（d），它们在极小极大博弈中相互竞争[10]。G尝试生成“真实”样本，D尝试区分真实和生成的样本。其公式如下：

其中D和G玩极小极大博弈。经过几轮博弈后，G(z)的分布将类似于d_x，D将无法区分G(z)和x。
拟议SAGAN的流程图如图1所示。SAGAN的训练阶段包括三个，包括翻译、恢复和注意力。为了提高A的识别能力，设计了一个优化。测试阶段仅将注意力应用于输入图像以检测云。

图1。基于拟议SAGAN方法的云检测流程图。

图2。详细介绍了翻译、恢复和注意力。平移和恢复道具有相同的融合操作，但平移和恢复分别将输入图像中的检测区域（Amap中的白色区域）替换为背景和云。

翻译、恢复和注意力的细节如图2所示。在注意力中，我们设计了一个注意力网络（A）来获得云的注意力图（矩阵P=μ(0,1),P是云的注意力图），它将引导转换和恢复过程更加关注云区域。翻译旨在将注意力区域翻译为背景。恢复旨在将翻译后的区域恢复到原始图像。

图3。生成网络、注意网络和判别网络的详细组成。T和R都采用相同的网络架构将输入图像转换为目标图像

SAGAN中使用的网络细节如图3所示。受Jégou等人[15]图像分割的启发，我们方法中的自注意力网络（A）采用完全卷积（FC）-DenseNet架构，该架构由收缩路径和扩展路径组成。收缩路径由几个基本单元组成，每个基本单元包括紧跟着过渡层的致密块体。扩张路径和收缩路径是对称的；只有向下过渡层替换为向上过渡层。向下和向上路径中相同大小的特征映射在特征通道处串联。这两种生成网络的架构都基于ResNet[12]，它可以避免梯度消失或爆炸，并确保输入信息的完整性。判别网络（D）基于贴片GAN[16]，其在原始图像中具有较大的感受野。

2.2.扩展和翻译

在此阶段，翻译（T）将输入的云图像转换为无云图像，由注意力生成的注意力图确定应翻译哪些区域。两个结构的联合运行如下：

其中c表示输入图像，G_t©表示翻译后的图像，T©表示引入注意力操作后的翻译后的无云图像。
判别网络（D）用于评估T©的质量。我们给出了D的损失函数的表达式如下

其中d_c是云图的分布，d_n是无云图像的分布
由G_t和A组成的T的损失函数可以写成

我们采用最小二乘函数作为D的损失函数。为了最小化L_T，翻译隧道尝试将尽可能大的c区域翻译为n以混淆D，这意味着a将扩展注意力区域，G_t将生成高质量的图像。

2.3.减少和恢复

为了限制A只关注云区域，我们设计了一个恢复结构（R）。恢复结构将翻译后的无云图像恢复为原始云图，由注意力结构（A）生成的注意力图确定应恢复哪些区域。该过程可以组合如下：

其中，G_r(T©)表示恢复的图像，R©表示引入注意力操作后的恢复图像。
然后，我们将恢复的图像R©与原始图像c进行比较。恢复过程可以评估如下：

我们采用绝对损耗作为R的损耗函数，R由A和Gr组成。绝对损失可以评估R©和c之间的绝对差异。
在L_T约束下，注意区域永远不会为零，这意味着L_R永远不会达到最小值。要解决这个问题，最好的解决方案是保持c不变。c的变化区域由循环中的注意力图决定，这意味着A将减少注意力区域。同时，G_r将尝试将更改的区域恢复到原始图像c，以最小化L_R。
在L_T和L_R的约束下，注意力扮演一个“极大极小”游戏，可以引导注意力地图很好地匹配云边界。A、G_t和G_r的损失函数可以组合如下：

2.4.优化

由于上述过程中未考虑无云图像和充满云的图像，因此A不适用于这两种极端情况，无法生成准确的注意力图。为了避免这个问题，该方法引入了另一种优化A的算法，以充分利用光谱信息。优化过程如图1所示。无云图像的注意力图应为0的矩阵，全云图像的注意力图应为1的矩阵。优化函数如下所示

其中d_f是充满云的图像的分布。
对于最小L_A，A将获得关于云和背景的空间和光谱信息，以生成准确的注意力图。
在提出的SAGAN方法中，G_r、G_t和A相互合作。它们的参数一起更新。最终损失函数如下所示：

参考文献

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