El dióxido de carbono (CO2) es uno de los principales gases de efecto invernadero, y una fuente de calentamiento atmosférico debido al rápido aumento de sus concentraciones atmosféricas. China ha lanzado su primer minisatélite dedicado a la detección y monitoreo de dióxido de carbono a las 15:22 UTC del 22 de diciembre. 2016. El satélite chino de observación de dióxido de carbono (TANSAT) se diseñó para centrarse en la observación global de CO2. Para recuperar el dióxido de carbono de las observaciones de TANSAT, La detección de nubes es un paso previo al procesamiento esencial.

El proyecto TANSAT es uno de los programas nacionales de investigación y desarrollo de alta tecnología financiados por el Ministerio de Ciencia y Tecnología de la República Popular de China y la Academia de Ciencias de China. Durante el estudio previo al lanzamiento de TANSAT, Un equipo de la Universidad de Pekín propuso un esquema de detección de nubes para el generador de imágenes de polarización de nubes y aerosoles (CAPI). Se dieron cuenta de que los algoritmos de detección de nubes anteriores se diseñaron básicamente para proporcionar una utilización integral de los sensores que contienen múltiples canales en un amplio rango espectral. Sin embargo, para TANSAT / CAPI, los canales disponibles para la detección de nubes cubren solo cinco bandas espectrales, razón por la cual estos sensores necesitan un método más eficaz para reagrupar los resultados de unas pocas pruebas de umbral.

Su trabajo se basa en los datos de radiación del radiómetro visible e infrarrojo (VIRR) a bordo del satélite meteorológico de órbita polar FengYun-3A chino (FY-3A), que utiliza cuatro bandas de ondas, similar a CAPI, y puede servir como proxy de sus medidas. El esquema de detección de nubes para TANSAT / CAPI, basado en algoritmos de detección en la nube anteriores, define un método para reagrupar las pruebas de umbral individuales píxel por píxel de acuerdo con el nivel de confianza claro derivado (CCL).

El esquema se ha aplicado a una serie de escenas FY3A / VIRR en cuatro áreas objetivo (desierto, nieve, Oceano, bosque) en China para todas las estaciones. Las comparaciones con el producto de detección de nubes de MODIS sugieren que el esquema propuesto hereda las ventajas de los esquemas descritos en publicaciones anteriores y muestra mejores resultados de detección de nubes. Se ha demostrado que este esquema es más eficiente para sensores con pocos canales o frecuencias disponibles para la detección de nubes.