随着卫星遥感技术的发展,各类星载传感器已能为地理国情监测、农情监测、安全预警、定位导航等行业和大众应用提供充分的数据支撑。其中,光学遥感卫星数据由于其具有时空分辨率高、地表覆盖信息丰富的特点,受到了越来越多的关注,应用需求日益提升。然而,光学遥感传感器在采集影像数据时受大气中云层影响,存在地物信息被遮挡的情况,致使光学遥感影像数据质量降低,从而影响数据的行业化应用。因此,研究光学遥感影像中存在的云层干扰机理,以及受云层影响的低质量影像的修复问题,具有较强的现实意义。本文的主要研究工作如下:（1）分析大气的组成成分及薄云形成的过程,介绍遥感影像中薄云的空间频域特征、波谱特征和时间特征,对比分析当多光谱遥感影像存在薄云遮挡情况下,各波段数据的量化差异,选用受薄云影响较小的近红外、短波红外波段数据,辅助修复薄云遮挡遥感影像的研究思路。（2）针对薄云遮挡区域存在的地物信息缺失问题,研究基于生成对抗网络的遥感影像薄云去除方法,同时研究带色彩参数的损失函数构建方法,优化模型,提升薄云去除效果,并通过设计对比实验验证本方法的有效性。（3）针对遥感影像去云结果中存在的过渡不自然问题,研究基于注意力生成对抗网络的遥感影像薄云去除方法。通过将遥感影像中的薄云形成过程模拟为晴空图像与薄云叠加的过程,研究注意力网络模型对离散薄云区域的准确提取问题;同时,研究卷云波段辅助注意力网络生成注意力权重图像的实现方法,将注意力图像用于引导生成对抗网络处理薄云区域,改善修复结果中的过渡不自然的问题。最后,使用该模型处理真实的薄云影像数据集,对比传统方法,分析本文方法的优缺点,本方法对应的各项评价指标结果如下:峰值信噪比（PSNR）为25.5801、结构相似性（SSIM）为0.703135以及均方误差（MSE）为0.002916,优于改进前的生成对抗网络及其他方法,基于注意力生成对抗网络的薄云去除方法在有效去除薄云的同时,有效改善地物信息缺失问题,处理结果过渡自然,整体性良好。