换一台相机，同一场雨可能就“长得不一样”。卫星也是如此：型号、扫描方式或处理链一变，旧检测器学到的规律便可能失效，把设备制造的条纹误认成降雨。这里的“伪影”是传感器或处理流程留下的异常图样，并非真实天气；难点是既要删掉假信号，又不能误伤真正的极端降雨。
这项工作把降雨图切成小块，用预训练的计算机视觉模型打底，再加入少量人工标注，逐步学习不同传感器的图样。增量学习意味着模型收到新数据后继续更新，不必每换一种卫星就从头训练；小块检测还可指出异常出现在哪里，而不只给整条轨道一个模糊分数。作者在 SSMI 与 SSMIS 数据上测试后称，该方法区分正常轨道和含伪影轨道的表现可与现有方法相比，并能根据误报、漏报继续修正。论文也明确说，伪影的具体成因尚未确定；这套框架解决的是近实时识别，而不是解释异常为何产生。