Bibliometric Analysis of the Research Progress on Cloud Removal of Optical Remote Sensing Images

方法

Web of Science核心合集文献，VOSviewer文献计量与关键词共现

发现

2016年起进入快速发展期，中科院、NASA、武大等为核心力量，形成三大研究方向。

机会点

农业遥感去云研究仍薄弱，可探索面向作物监测的深度学习去云与SAR-光学融合方法。

高分辨率光学遥感影像广泛应用于环境监测、灾害评估、城市规划和土地利用等领域，但云覆盖严重影响影像质量及其应用效果。近年来，随着人工智能技术的发展，光学遥感影像去云方法逐渐从机器学习演进到深度学习，但该领域的发展脉络与研究热点仍缺乏系统梳理。本文基于Web of Science核心合集数据库，利用文献计量分析软件VOSviewer对1999—2025年收录的1351篇相关文献进行文献计量分析，并从发文趋势、国家、机构、期刊、作者和关键词等方面系统分析光学遥感影像去云领域的发展特征。结果表明：光学遥感影像去云研究自2016年起进入快速发展阶段，发文量与被引频次持续增长；中国和美国是该领域最重要的研究力量，中国科学院、美国国家航空航天局（NASA）和武汉大学等机构以及Remote Sensing、IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing等核心期刊在该领域发挥了重要作用；关键词共现分析识别出遥感应用与多源数据融合、去云模型与影像重建、SAR辅助去云与多源影像融合三个主要研究方向。