卫星云图云量计算是卫星气象应用中的关键技术之一。云量表示云在天空中所占的比例，对天气预报、气候分析、大气环境监测等方面具有重要意义。传统的云量计算方法常常无法充分利用卫星云图中的特征信息，导致云检测和云量计算的精确度较低。随着深度学习技术的发展，利用深度极限学习机对卫星云图进行分析，可以有效提高云检测的精确度和云量计算的准确率。
深度极限学习机（Deep Extreme Learning Machine, Deep-ELM）是深度学习与极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）相结合的一种神经网络结构。极限学习机是单层前馈神经网络的一种快速学习算法，具有训练速度快和泛化能力强的特点。当深度学习技术应用于极限学习机时，通过多层网络结构的叠加，可以提取更为复杂的特征，并进行深层次的数据表示学习。
在云检测和分类方面，深度极限学习机通过学习卫星云图中的不同特征，能够区分云的不同类型，如厚云和薄云。这一能力对于云量的准确计算至关重要，因为不同类型云的覆盖对天气变化的影响各不相同。深度极限学习机能够从云图中提取丰富的特征信息，包括云的纹理、形状、大小等，从而提高云检测的准确率。
空间相关法是计算云量的一种常用方法，它考虑了云的分布和连续性，通过计算云在图像中的相关性来估算云量。空间相关法通常需要将云图分割成若干个小区域，然后分析每个区域中云的分布情况，并计算出整体云量。这种方法对于处理复杂的云图具有良好的适用性，并且可以与其他云特征提取方法结合使用，进一步提升云量计算的准确性。
相比于传统的阈值法、极限学习机模型和卷积神经网络，深度极限学习机在云识别率和云量计算准确率方面具有明显优势。阈值法依赖于固定的阈值来判断云的存在，对不同区域和不同类型的云检测效果不佳。极限学习机虽然训练速度快，但在处理复杂数据时，其特征提取能力不及深度学习结构。卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）虽然在图像处理领域表现优秀，但深度极限学习机在相同条件下仍能表现出更高的效率。
在实际应用中，深度极限学习机和空间相关法的结合为卫星云图云量计算提供了一种高效且准确的解决方案。研究者通过大量实验，精心设计了最优的网络结构，使得深度极限学习机能够有效提取云图中的特征，并准确区分云的类别。在云量计算阶段，结合空间相关法的统计分析能力，对云的分布进行量化，从而得出更为准确的云量数据。
关键词云量计算、深度极限学习机、云检测、空间相关法、卫星图像等，揭示了该研究的关键技术和应用领域。云量计算技术的进步不仅能够提高气象预报的准确度，还能帮助科研人员更好地理解和分析气候变化，对于大气科学、环境科学和气候研究具有重要意义。
