邓琳 熊先才 黄健 胡勇*

（1 重庆市规划和自然资源调查监测院，重庆 401123）

（2 重庆市土地利用与遥感监测工程技术研究中心，重庆 401123）

0 引言

1999年10月14 日，我国成功发射首颗传输型陆地遥感卫星“资源一号”卫星，实现了遥感卫星的自主研发。经过多年的发展，陆地遥感卫星逐步形成了资源系列、“高分”系列、“环境/实践”系列和商业小卫星系列等陆地遥感体系[1-2]。单系列卫星重访周期小于5天，能够实现一周内万景遥感影像的获取能力，而如何实现海量数据的高效利用和快速筛选成为了新的研究课题。

利用遥感卫星数据，可对地球表面各类资源、灾害、人类活动进行实时监测。学者们常根据应用目的的不同，从影像的分辨率、获取时间、传感器类型等卫星参数筛选卫星影像数据。而对于光学传感器影像，还需要考虑云层覆盖的影响。虽然可以利用无云的图像进行监测，但对于全球大多数地区，获取无云图像的概率较小[3]。文献[4]利用2002年的全球Landsat ETM+数据研究发现，在任意80天内获取相同地区的两景无云图像的平均概率是0.28。因此需要对有云的影像进行合理利用。而当前对有云影像的筛选，几乎都只考虑总体覆盖率，即通过云的覆盖率阈值（如10%）对影像进行筛选，而未考虑云对地表实际地物的覆盖情况。针对某些应用场景，虽然影像中云的总体覆盖率超过了阈值，应用场景所关注的目标或区域可能无云或少云，依照传统的云覆盖率阈值法无法筛选出这些可用影像。……