摘要
遥感技术在环境监测、灾害预警、资源调查等领域发挥着至关重要的作用。
然而，遥感图像中云层的遮挡严重制约着遥感信息的提取和应用。
传统的遥感云图检测方法通常基于原始图像进行处理，存在计算量大、存储成本高、传输效率低等问题。
而随着遥感数据量的爆炸式增长，对遥感图像进行压缩处理已成为必然趋势。
因此，如何有效地利用压缩图像进行快速、准确的云检测已成为遥感领域的研究热点。
本文首先介绍了遥感云图检测和图像压缩的基本概念，然后重点概述了基于压缩图像的遥感云图检测方法的研究现状，包括基于特征提取的云检测方法和基于深度学习的云检测方法，并对不同方法的优缺点进行了比较分析。
最后，对该领域未来的发展趋势进行了展望。
关键词：遥感云图检测；图像压缩；特征提取；深度学习；多源数据融合
随着遥感技术的快速发展，遥感图像的空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率不断提高，获取的遥感数据量呈爆炸式增长。
然而，由于云层对太阳辐射的反射和散射作用，遥感图像中普遍存在云污染现象。
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