L'anidride carbonica (CO2) è uno dei principali gas serra, e una fonte di riscaldamento atmosferico dovuto al rapido aumento delle sue concentrazioni atmosferiche. La Cina ha lanciato il suo primo mini-satellite dedicato al rilevamento e al monitoraggio dell'anidride carbonica alle 15:22 UTC del 22 dicembre. 2016. Il satellite cinese per l'osservazione dell'anidride carbonica (TANSAT) è stato progettato per concentrarsi sull'osservazione globale della CO2. Per recuperare l'anidride carbonica dalle osservazioni TANSAT, il rilevamento del cloud è una fase di pre-elaborazione essenziale.

Il progetto TANSAT è uno dei programmi nazionali di ricerca e sviluppo ad alta tecnologia finanziati dal Ministero della scienza e della tecnologia della Repubblica popolare cinese e dall'Accademia cinese delle scienze. Durante lo studio pre-lancio di TANSAT, uno schema di cloud-screening per il Cloud and Aerosol Polarization Imager (CAPI) è stato proposto da un team dell'Università di Pechino. Hanno notato che i precedenti algoritmi di cloud-screening erano fondamentalmente progettati per fornire un utilizzo completo per i sensori che contengono più canali su un'ampia gamma spettrale. Però, per TANSAT/CAPI, i canali disponibili per lo screening delle nuvole coprono solo cinque bande spettrali, ecco perché tali sensori necessitano di un metodo più efficace per raggruppare i risultati di alcuni test di soglia.

Il loro lavoro si basa sui dati di radianza del Visible and Infrared Radiometer (VIRR) a bordo del satellite meteorologico cinese FengYun-3A in orbita polare (FY-3A), che utilizza quattro bande d'onda, simile a CAPI, e può fungere da proxy per le sue misurazioni. Lo schema di cloud-screening per TANSAT/CAPI, basato su precedenti algoritmi di cloud-screening, definisce un metodo per raggruppare i singoli test di soglia pixel per pixel in base al livello di confidenza chiaro derivato (CCL).

Lo schema è stato applicato a una serie di scene FY3A/VIRR su quattro aree target (deserto, neve, oceano, foresta) in Cina per tutte le stagioni. I confronti con il prodotto di cloud-screening di MODIS suggeriscono che lo schema proposto eredita i vantaggi degli schemi descritti nelle pubblicazioni precedenti e mostra migliori risultati di cloud-screening. Questo schema si è dimostrato più efficiente per i sensori con pochi canali o frequenze disponibili per lo screening del cloud.