摘要
云检测是遥感图像处理中的重要环节，其结果直接影响着后续的遥感信息提取和应用。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于特征融合的云检测算法逐渐成为研究热点，并在提高云检测精度和效率方面展现出巨大潜力。
本文首先介绍了云检测的研究背景和意义，并对传统云检测方法、基于深度学习的云检测方法以及特征融合技术进行了概述。
接着，重点阐述了基于特征融合的云检测算法研究现状，详细分析了不同特征融合方法的特点、优势和局限性，并对典型算法的性能进行了比较和分析。
此外，本文还讨论了基于特征融合的云检测算法所面临的挑战和未来发展趋势，例如多源遥感数据融合、轻量化模型设计以及算法鲁棒性提升等。
最后，对全文进行了总结和展望。
关键词：云检测；特征融合；深度学习；遥感图像处理；多源数据
随着遥感技术的飞速发展，遥感图像数据呈爆炸式增长，为人们观测地球、了解地球提供了前所未有的便利。
然而，由于云层覆盖的影响，大量遥感图像受到云的遮挡，导致有效信息缺失，严重制约了遥感数据的应用效率。
因此，准确、快速地识别云区域，对于提高遥感数据利用率、推动遥感技术发展具有重要意义。
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