摘要
云是地球气候系统的重要组成部分，对太阳辐射、降水等方面有着重要的影响，准确地分割云图像对于气象预报、气候变化研究等方面具有重要意义。
传统的云分割方法主要依赖于阈值法、纹理分析等，但这些方法容易受到光照条件、云层厚度等因素的影响，难以满足高精度云分割的需求。
近年来，深度学习技术在图像分割领域取得了显著的进展，为地基云图像分割提供了新的思路。
与卫星云图相比，地基云图像具有更高的空间分辨率和更丰富的细节信息，但同时也面临着视角变化、遮挡等挑战，如何有效地利用深度学习技术进行地基云图像分割已成为当前研究的热点和难点。
本文首先介绍了云分割的相关概念、研究背景及意义，然后对国内外基于地基图像和气象标准的深度学习云分割方法进行了详细的综述，分析了不同方法的优缺点，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：云分割；深度学习；地基图像；气象标准；图像处理
1相关概念1.1云分割云分割是指将图像中的云区域与其他区域(如天空、地面)分离出来的图像处理技术。
它是气象学、遥感等领域的一项重要任务，可以为天气预报、气候监测、太阳能资源评估等提供关键信息。
1.2地基图像地基图像是指在地面上利用相机、摄像机等设备拍摄的图像，与卫星图像相比，地基图像具有更高的空间分辨率，能够捕捉到更精细的云层结构和纹理信息。
1.3气象标准气象标准是指由气象部门发布的一系列规范和标准，用于规范气象观测、数据处理、信息服务等方面的工作。
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