文献类型：期刊文章

作　　者：刘子力[1] 杨家俊[1] 王文静[1] 史振威[1]

LIU Zili;YANG Jiajun;WANG Wenjing;SHI Zhenwei(Image Processing Center,School of Astronautics,Beihang University,Beijing 100191,China)

机构地区：[1]北京航空航天大学宇航学院图像处理中心,北京100191

出　　处：《中国空间科学技术》

基　　金：国家杰出青年科学基金(62125102)。

年　　份：2023

卷　　号：43

期　　号：1

起止页码：1-17

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD2023_2024、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：光学遥感图像中云层会对地面信息进行不同程度的遮挡,造成了地表观测信息的模糊和缺失,极大地影响遥感图像的成像质量。因此,对遥感图像中云层覆盖的检测和评估是进一步分析和利用遥感图像信息的基础和关键。通过充分的调研和对比总结,梳理了20世纪90年代以来,国内外基于遥感图像的云检测方法的发展趋势和代表性工作。将基于遥感图像的云检测方法分为三类:基于光谱阈值的方法、基于经典机器学习的方法以及基于深度学习的方法。总结了当前国内外云检测公开数据集,并对比了部分代表性工作的云检测精度。此外,简要梳理了与云检测相关的云雾(霾)检测、云雪检测、云阴影检测以及云去除等方法。对当前云检测相关工作中存在的问题和未来的发展趋势进行了分析和展望。

关 键 词：遥感图像 云检测 光谱阈值  统计学习 深度学习  综述  

分 类 号：TP751.1]