SEnSeI: A Deep Learning Module for Creating Sensor Independent Cloud Masks
We introduce a novel neural network architecture-spectral encoder for sensor independence (SEnSeI)-by which several multispectral instruments, each with different combinations of spectral bands, can be used to train a generalized deep learning model. We focus on the problem of cloud masking, using s...
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Veröffentlicht in: | IEEE transactions on geoscience and remote sensing 2022, Vol.60, p.1-21 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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