云和雪是地球气候系统的重要组成部分，对气候变化、水资源管理和自然灾害监测等方面具有重要影响。
多光谱卫星遥感技术为大范围、快速获取云雪信息提供了有效手段，但由于云雪的光谱特性复杂多变，以及地表环境的影响，准确识别云雪仍然是一个具有挑战性的任务。
本文综述了基于多光谱卫星遥感技术的云雪图像识别研究进展，首先介绍了云雪识别的相关概念、研究意义和挑战；其次，概述了国内外云雪识别常用的算法，包括阈值法、雪盖指数法、光谱混合分析法和机器学习法等，并分析了各种方法的优缺点；然后，重点阐述了基于多粒度级联森林的云雪图像识别方法，该方法结合了多粒度特征提取和级联森林分类器的优势，能够有效提高云雪识别的精度和效率；最后，对云雪图像识别未来的发展方向进行了展望。
关键词：云雪识别；多光谱卫星遥感；多粒度特征；级联森林；机器学习
云和雪作为地球气候系统中重要的组成部分，对地表能量平衡、水循环、气候变化等方面均起着至关重要的作用[1]。
云雪覆盖信息对于气象预报、水文监测、灾害预警等领域具有重要意义。
多光谱卫星遥感技术具有覆盖范围广、重访周期短、信息量丰富等优势，为大范围、快速获取云雪信息提供了有效手段。
云雪识别是指利用多光谱卫星数据中云、雪和地表其他覆盖类型的光谱特征差异，将云雪从其他地表覆盖类型中区分出来的过程。
然而，由于云雪自身的光谱特性复杂多变，以及地表环境（例如地形、植被、水体等）的影响，准确识别云雪仍然面临着诸多挑战：
（1）云雪光谱相似性：云和雪在可见光波段都具有较高的反射率，光谱曲线较为相似，容易造成混淆。
（2）地表环境影响：地形起伏、植被覆盖、水体反射等因素都会对云雪的光谱特征造成干扰，降低识别精度。
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