本研究探讨了机载人工智能在卫星图像多类别分割中的应用，提出了轻量级深度学习模型1D-Justo-LiuNet，准确率达到0.93。研究强调在L1b辐射计校准后进行图像分割的重要性，并开发新算法以应对领域差异问题，提升云检测和土地覆盖分类的精度。