为提高GF-6 WFV数据的利用效率,研究了GF-6 WFV数据的云检测算法。该算法是基于阈值自动生成的云检测(CDAG)算法,通过挖掘云和典型地表在可见光、近红外波段的光谱差异信息,实现了对多光谱卫星传感器的云检测。考虑到GF-6 WFV数据光谱范围相对较窄,云与亮地表的识别能力相对较弱的问题,加入了离差指数和亮地表指数,使用更多的波段组合方式,更加深入地分析云像元和晴空像元的差异,提高了典型地表与云的识别精度。通过遥感目视判读的方法对本研究中抽取的不同子区域的云检测结果进行分析,识别精度达到85.16%,漏分误差和错分误差分别为14.84%和2.39%,实现了较高的识别精度。