1. 本选题研究的目的及意义
云检测是从遥感图像中识别和提取云区域的过程，是遥感图像预处理中一项至关重要的任务。
准确地检测云层可以有效地提高遥感数据的利用率，为后续的遥感图像处理和应用，如地表覆盖分类、目标识别、环境监测等提供可靠的数据基础。
然而，由于云层形态多变、覆盖范围广、空间分布不均匀等特点，准确地检测云层仍然是一个具有挑战性的任务。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在云检测领域进行了大量的研究，并取得了一定的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在云检测方面取得了一系列进展，特别是在基于阈值、基于统计模型和基于机器学习的云检测方法方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对现有云检测算法存在的问题，重点研究基于特征融合的云检测算法，主要内容包括：
1.多源遥感数据特征提取:研究从多源遥感数据中提取有效的云特征信息，包括光谱特征、纹理特征、几何特征等。
2.特征融合方法研究:研究不同的特征融合方法，包括基于特征级融合、基于决策级融合等，并比较不同融合方法对云检测性能的影响。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:系统地查阅国内外关于云检测算法的文献，了解云检测算法的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据收集与预处理:收集多源遥感数据，包括Landsat、Sentinel等卫星影像数据，并对数据进行预处理，包括辐射校正、几何校正、图像增强等，以提高数据质量，为后续研究做好准备。
3.特征提取:研究并选择合适的特征提取方法，从多源遥感数据中提取有效的云特征信息，包括：光谱特征:利用云和地物在不同波段的光谱反射率差异，提取光谱特征，如归一化差值云指数(NDCI)、多光谱云检测指数(MCI)等。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.多源特征融合:提出一种新的多源特征融合方法，将光谱特征、纹理特征、几何特征等多源信息进行有效融合，以提高云检测的精度和鲁棒性。
2.深度学习模型优化:针对云检测任务的特点，对现有的深度学习模型进行改进和优化，以提高模型的效率和精度。
3.算法鲁棒性提升:提出一种新的算法鲁棒性提升策略，以增强算法对不同场景、不同类型云的适应性。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 马苗苗,王勇,王健,等.融合多光谱特征的遥感图像薄云检测[J].光学学报,2021,41(11):1128002.
[2] 李俊杰,张兵,刘立波.融合多特征和多分类器的高分辨率遥感影像云检测[J].测绘学报,2020,49(8):954-964.
[3] 刘帅,何明一,刘正军.融合多特征决策和超像素分割的遥感图像云检测[J].光学精密工程,2020,28(11):2564-2574.
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