摘要：云檢測作為遙感影像數據處理中的重要組成部分,在氣候分析等各個方面起到了重要的作用。在云檢測研究中,無論是應用廣泛的閾值法或是基于模式識別的方法,以及在二者基礎上的綜合分析法。這些方法大多都依賴于單一類型的遙感數據來源,且在特征提取方面十分依賴先驗知識,受主觀影響較大。本文利用兩種不同類型“風云”系列氣象遙感衛星的可見光紅外掃描輻射計(Visible andInfrared Radiometer,VIRR)以及多通道掃描成像輻射計(Advanced Geosynchronous Radiation Imager,AGRI)數據,以全卷積神經網絡為基礎進行云檢測,利用其自動提取深層隱含特征等特性,極大保留特征信息。最后結合全連接條件隨機場模型進行云系邊緣優化。實驗結果表明,該算法分別應用于以上兩種不同類型遙感影像數據,都較好地完成了云像元和非云像元的分離。