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衛星画像内の雲は、下流のアプリケーションにとって重大な課題を引き起こしており、現在の雲除去研究が直面している大きな問題は、包括的なベンチマークと十分に大規模で多様なトレーニング データセットが不足していることです。この問題を解決するために、コーネル大学とコロンビア大学の研究チームは、2024 年に AllClear を立ち上げました。これは現在最大のパブリック クラウド除去データセットであり、世界中に分散された 23,742 の関心領域 (ROI) を含み、多様な土地利用パターンをカバーしています。 400万枚の画像。関連する論文結果は「AllClear: 衛星画像における雲除去のための包括的なデータセットとベンチマーク」が NeurIPS に受理されました。

各 ROI には、以下を含む 2022 年全体の完全な時系列キャプチャが含まれます。

• Sentinel-2 と Landsat 8/9 からのマルチスペクトル光学画像。
• センチネル 1 からの合成開口レーダー (SAR) 画像。
• 雲マスクや土地被覆地図などの補助的なリモート センシング製品。