遥感论文的云掩膜规则，样本排除数怎样说明？

遥感论文写“去除云后计算植被指数”，但没有说明去掉的是整景影像、带云像元，还是连云影也排除。不同规则会改变每个月剩余的观测次数，可能使雨季和旱季的比较建立在不同样本上。投稿时应把影像产品版本、云掩膜来源、具体判定条件和排除后的时空覆盖放在同一条方法链中，而不是只报一个“云量低于百分之二十”的场景筛选阈值。

区分整景筛选与像元掩膜

列出卫星、传感器、产品级别及集合版本，研究区和日期范围。整景云量元数据可以用于初筛，但它是整幅场景的统计，不等于研究区内每个像元都清晰。像元级处理需写明使用哪一质量波段或云概率产品，以及哪些标志被视为云、卷云、云影、雪冰、填充值或饱和像元。Landsat Collection 2的QA_PIXEL有明确位标志，不同产品的位定义不应凭旧脚本直接套用。若使用Sentinel-2云概率产品，写明概率阈值和与原影像的匹配方式。

把掩膜操作写成可复算规则

在方法或补充材料给出所用位掩码、阈值、膨胀范围和云影投影规则，注明是否对水体、山影或雪地作单独处理。云边缘和薄云可能漏检，过宽的缓冲又会损失有效地物；因此阈值应有研究区场景下的依据。若在多个传感器之间合并时间序列，分别交代各自掩膜算法和质量波段，不能把一种算法的“清晰”标签当成完全等价的观测条件。保存处理脚本版本和关键参数，便于复现。

报告失去多少观测

逐月或逐季给出初始影像数、整景筛除数、掩膜后有效像元比例，以及用于最终合成图的观测次数分布。全区平均有效比例即使很高，山地或沿海子区域仍可能几乎无观测。若计算最大值、中位数或时间插值合成，写清无有效像元时怎样处理，不能让插值结果在图上看起来像直接观测。对于跨年趋势，检查年份之间有效观测的季节组成是否改变，否则趋势可能部分来自样本时间窗口漂移。

用局部核查暴露误差

从多云时段、薄云边缘和高反射地物各抽几景，查看原始影像、质量标记与掩膜后结果。记录人工核查范围，必要时对关键指标换一个合理阈值做敏感性比较。如果趋势只在某一掩膜规则下出现，论文应如实说明结果依赖该规则。官方产品说明给出质量位的语义，却不能保证每个像元判定完全正确；可复查的局部例子能让结论边界更清楚。

提交前从一个结果图中的像元或区域均值反查日期、原场景、质量位、掩膜决策和合成方法。若中间任一步无法重现，先补齐处理记录，再解释生态或地表变化。

参考信息：美国地质调查局Landsat Collection 2质量波段说明；Google Earth Engine Landsat与Sentinel-2云产品文档。