大气与环境光学学报
大氣與環境光學學報
대기여배경광학학보
JOURNAL OF ATMOSPHERIC AND ENVIRONMENTAL OPTICS
2010年
4期
299-304
,共6页
MODIS图像%云相态%人工神经网络%亮温
MODIS圖像%雲相態%人工神經網絡%亮溫
MODIS도상%운상태%인공신경망락%량온
根据MODIS图像中8.5μm、11μm、12μm三波段的亮温判断云相态的原理,建立一个三层的BP人工神经网络算法.利用该算法分别对中国高纬度区域(N30°～N55°)和低纬度区域(N0°～N30°)的2008年1月15日和2008年7月15日的两景MODIS图像进行了云相态的识别,并把识别结果与NASA中心的MOD06云相态结果进行了对比,对比结果表明利用该方法反演云相态的正确率在90%以上,且利用该算法反演得出的云相态结果中,无法确定的云相态范围减少.
根據MODIS圖像中8.5μm、11μm、12μm三波段的亮溫判斷雲相態的原理,建立一箇三層的BP人工神經網絡算法.利用該算法分彆對中國高緯度區域(N30°～N55°)和低緯度區域(N0°～N30°)的2008年1月15日和2008年7月15日的兩景MODIS圖像進行瞭雲相態的識彆,併把識彆結果與NASA中心的MOD06雲相態結果進行瞭對比,對比結果錶明利用該方法反縯雲相態的正確率在90%以上,且利用該算法反縯得齣的雲相態結果中,無法確定的雲相態範圍減少.
근거MODIS도상중8.5μm、11μm、12μm삼파단적량온판단운상태적원리,건립일개삼층적BP인공신경망락산법.이용해산법분별대중국고위도구역(N30°～N55°)화저위도구역(N0°～N30°)적2008년1월15일화2008년7월15일적량경MODIS도상진행료운상태적식별,병파식별결과여NASA중심적MOD06운상태결과진행료대비,대비결과표명이용해방법반연운상태적정학솔재90%이상,차이용해산법반연득출적운상태결과중,무법학정적운상태범위감소.
