徐之俊，刘子雯，邢光成，李连营

（1. 湖北省测绘成果档案馆，湖北 武汉 430074；2. 武汉大学资源与环境科学学院，湖北 武汉 430070）

随着我国高分系列和资源系列等国产卫星的种类和数量日益增多，国产遥感卫星对地观测能力提升，为地表研究提供高精度的地物要素信息能力越来越高，应用越来越广泛。目前国产高分辨率卫星已广泛地应用于国土资源[1]，每年的地理国情监测[2]、土地利用变更[3]等常态化更新都需要用到大量遥感卫星影像进行分析。因此，遥感卫星影像对各地的覆盖情况以及覆盖质量会对应用有着一定的影响。

一方面，由于地形、地势、气候等因素的影响，卫星影像在各个地区的覆盖范围、覆盖频次上差异较大，甚至部分困难地区无影像覆盖。另一方面，据全球卫星云气候研究数据（ISCCP-FD）显示，全球每年平均云覆盖占全球地表面积的比例大约为66%，而云层作为影像中的一种常见污染物，也会影响国产卫星遥感数据获取地表信息的能力[4]。

因此，为全面分析卫星影像数据的覆盖质量，使其满足自然资源事业发展需要，我们需要对近年来的国产卫星影像数据进行深入分析，统计规律，研究影响具体覆盖困难的地区。考虑到云层覆盖情况，在本次研究中采用了深度学习方法对现有国产卫星影像数据的云覆盖、云影等信息进行提取，并对这些数据进行分析，研究云的遮挡对遥感影像在各地的覆盖率以及覆盖频次的影响，综合分析国产卫星的影像获取能力，评价卫星影像的可用性。……