TIRAuxCloud：用于日夜云检测的热红外数据集
计算机视觉与模式识别
2026-03-16 v2
摘要
云是地球观测中的主要障碍，限制了火灾灾害响应、城市热岛监测以及雪地和冰盖图测绘等关键遥感应用的可用性和可靠性。因此，24 小时检测云的能力至关重要。虽然可见光和近红外波段对日间云检测有效，但其依赖阳光照射，难以用于夜间监测。相比之下，热红外（TIR）图像在阳光缺失时对于检测云至关重要。由于云通常具有较低的温度，云在 TIR 波段会呈现可被检测的独特热特征。尽管如此，准确的夜间云检测仍然具有挑战性，这主要源于光谱信息有限以及 TIR 图像通常分辨率较低的限制。为此，我们提出 TIRAuxCloud，一个以热光谱数据为中心的数据集，以促进日夜间云检测的云分割。该数据集独特地组合了来自 Landsat 和 VIIRS 的多光谱数据（包括 TIR、光学和近红外波段），并与辅助信息层对齐。包括海拔、土地覆盖、气象变量和云-free 参考图像，以帮助减少表面-云的歧义和云形成不确定性。为克服手动云标签稀缺的挑战，我们包括大量具有自动云掩码的样本以及一小部分手动标注的子集，以进一步评估和改进模型。 presenting comprehensive benchmarks to establish performance baselines through supervised and transfer learning, demonstrating the dataset's value in advancing the development of innovative methods for day and night time cloud detection.
引用
@article{arxiv.2602.21905,
title = {TIRAuxCloud: A Thermal Infrared Dataset for Day and Night Cloud Detection},
author = {Alexis Apostolakis and Vasileios Botsos and Niklas Wölki and Andrea Spichtinger and Nikolaos Ioannis Bountos and Ioannis Papoutsis and Panayiotis Tsanakas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.21905},
year = {2026}
}