基于机器学习的偏振遥感云检测方法研究

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云是地气耦合系统的重要调节器,它与地球的水汽循环、辐射收支和气候变化密切相关。在反演气溶胶的物理性质和观测遥感图像地物信息的过程中,也要完成云的检测和去除,精确的云检测是反演气溶胶和获取地物信息的关键步骤之一。本文针对偏振遥感经验阈值法易受到主观因素的影响,而在亮地表上空出现云检测不精准的问题,提出了一种主动和被动偏振遥感卫星相结合的机器学习云检测算法。相比POLDER3官方算法,本文算法对于亮地表上空薄云具有更强的敏感性,能更有效地进行云检测,该方法也可为我国高分五号卫星DPC偏振载荷的云检测方法
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