基于BP神经网络进行云相态识别方法的研究

大气与环境光学学报 ›› 2010, Vol. 5 ›› Issue (4): 299-304.

基于BP神经网络进行云相态识别方法的研究

李锡祥, 麻金继, 梁晓芳

（安徽师大学物理与电子信息学院，安徽芜湖，241000）

收稿日期:2009-12-25 修回日期:2010-01-25 出版日期:2010-07-28 发布日期:2010-07-21
通讯作者: 李锡祥（1982-），男，山东济宁人，硕士。主要从事云光学特性方面的研究. E-mail:lidongshengchina@163.com
作者简介:李锡祥（1982-），男，山东济宁人，硕士。主要从事云光学特性方面的研究.
基金资助:
国家自然科学基金(40701132)、安徽省自然科学基金(070412042) 和安徽师范大学博士启动基金资助

Retrieving the Cloud Phase Based on BP Neural Network

LI Xi-xiang, MA Jin-ji, LIANG Xiao-fang

(College of Physics and Electronic Information, Anhui Normal University, Wuhu 24100, China)

Received:2009-12-25 Revised:2010-01-25 Published:2010-07-28 Online:2010-07-21

摘要/Abstract

摘要：

根据MODIS图像中8.5 、11 、12 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的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。

关键词: MODIS图像, 云相态, 人工神经网络, 亮温

Abstract:

A triple-layer BP neural network was put forward based on the principle of the 8.5 , 11 , and 12 brightness temperature to retrieve the cloud phase in MODIS images. The cloud phase was retrieved based on the artificial neural network in high-latitude region(N 30°~ N 55°) and low-latitude region(N 0°~ N 30°) on January 15, 2008 and July 15, 2008 in China，and the result was compared with the cloud phase of MOD06 of NASA center. The result indicates that the inversion precision of the method is higher than 90%, and the uncertain scope of cloud phase is decreased.

Key words: MODIS image, cloud phase, artificial neural network, brightness temperture

中图分类号:

李锡祥麻金继梁晓芳. 基于BP神经网络进行云相态识别方法的研究[J]. 大气与环境光学学报, 2010, 5(4): 299-304.

LI Xi-Xiang, MA Jin-Ji, LIANG Xiao-Fang. Retrieving the Cloud Phase Based on BP Neural Network[J]. Journal of Atmospheric and Environmental Optics, 2010, 5(4): 299-304.

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