卫星图像中的云层对于下游应用构成了重大挑战，当前云去除研究面临的一个主要问题是缺乏全面的基准测试和足够大且多样化的训练数据集。为了解决这一问题，康奈尔大学和哥伦比亚大学的研究团队于 2024 年推出了 AllClear，这是目前最大的公共云层去除数据集，包含 23,742 个全球分布的兴趣区域 (ROIs)，覆盖了多样的土地利用模式，总共包含 400 万张图像。相关论文成果为「AllClear: A Comprehensive Dataset and Benchmark for Cloud Removal in Satellite Imagery」，已被 NeurIPS 接受。

每个 ROI 都包含了 2022 年全年的完整时间序列捕捉，包括：

• 来自 Sentinel-2 和 Landsat 8/9 的多光谱光学图像；
• 来自 Sentinel-1 的合成孔径雷达 (SAR) 图像；
• 辅助遥感产品，如云层掩模和土地覆盖图。