摘要
云和雪是地球气候系统的重要组成部分，对遥感影像的解译和应用有着显著影响。
准确地识别云雪信息对于后续的遥感信息提取、地表覆盖分类等任务至关重要。
近年来，多粒度级联森林算法以其高效、鲁棒性强的特点，在图像分类、目标识别等领域展现出巨大潜力。
本文针对云雪检测问题，对基于多粒度级联森林的云雪检测方法进行综述。
首先，介绍了云雪检测的研究背景和意义，并对相关概念进行解释。
其次，对国内外云雪检测的研究现状进行概括，包括传统方法和基于深度学习的方法，并分析了各种方法的优缺点。
重点阐述了多粒度级联森林算法的原理和流程，并结合具体应用案例分析其优势。
最后，对基于多粒度级联森林的云雪检测方法的未来发展趋势进行展望。
关键词：云雪检测；多粒度级联森林；遥感影像；特征提取；深度学习
云和雪是地球大气中的重要组成部分，它们对地表能量平衡、水循环和气候变化等方面都具有重要影响[14]。
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