一种改进的基于最大似然法的MODIS云分类算法  

An Improved Cloud Classification Method Based on Maximum Likelihood for MODIS Images

作　　者：刘志刚[1] 李元祥[1] 王昌雨[1] 

机构地区：[1]解放军理工大学气象学院,南京,211101 上海交通大学空天科学技术研究院,上海,200030 解放军理工大学气象学院,南京,211101

出　　处：《计算机研究与发展》2007年第z2期12-16,共5页Journal of Computer Research and Development

基　　金：国家自然科学基金项目(40575010)

摘　　要：MODIS资料云分类在大气和地表参数反演中有着十分重要的作用.首先利用NASA的MOD35云掩模产品将水体和陆地等晴空型下垫面从云图中分离出来,然后利用多光谱阈值法将云图中其他的所有云类进行初始化分类,最后应用基于最大似然和分类矩阵的动态聚类算法,对MODIS云图实现了云分类,主要云类有积雨云、卷云、高云、中云、低云.针对夏季我国东南沿海地区的实验结果表明了算法的有效性.

关 键 词：云分类 最大似然法 分类矩阵 中分辨率成像光谱仪 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]