（本文是草稿，正式版见遥感学报微信平台）
获取高质量的无云光学影像一直是光学卫星遥感追求的目标。之前，由于光学卫星数量少、重访周期相对较长、影像受云雨影响大，因此获取高质量的数据成本较高，研究工作着重于对单张或者少数几张图像进行深入挖掘，以充分利用已有资源。
随着目前海量遥感数据的急速增加，科研工作者在开展遥感研究时，则应该从另外一个角度考虑，即从数据无限多的理想情况出发，结合卫星一定重返周期限制的实际情况来设计研究实验方案，以生成高质量的遥感影像。
中科院中国遥感卫星地面站在此方面做了初步的探索，利用欧空局哨兵二号卫星星座重返周期短的特点，通过大数据的融合技术，将长时序数据合成为一组无云数据集，拥有从可见光到短波红外10/20米分辨率的9个波段。
78合一 短波红外组合
本期封面就是利用78个时相合一的帕米尔高原的例子，利用短波红外组合生成的假彩色影像，其中蓝色的是冰雪，棕色的是裸地，左下的绿色是河谷中的植被。
我们也在此技术基础上供年度、季度甚至月度的高质量融合时序产品。目前已经批量制作了华北地区的10米月度产品，如下面的北京月度时序动画，展示了季节的推移导致的植被的色彩变化、高楼的阴影伸缩、工程项目的持续推进等等。
植物园、香山
北京高楼的影子
怀柔科学城
月度多波段的无云融合产品肯定会在地物分类、特别是植被分类上提供更有力的数据基础，相关成果我们之后会向大家介绍。
未来我们还会将国产高分1号(含B/C/D)、高分6号等2米尺度的卫星数据和哨兵数据融合，形成2米的年度、季度的无云融合产品，这将为更多的应用提供便捷的数据支持。
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