云探测和分类是天气分析的基础。 分割窗口算法（SWA）是一种简单成熟的算法，用于使用卫星数据检测和分类大气中的水和冰云。 Himawari-8数据的最新可用性极大地增强了更好的云分类的可能性，这归因于其增强的多频段配置以及高时间分辨率。 在SWA中，通过考虑热红外波段的亮度温度（BT）和亮度温度差（BTD）的空间分布来实现云分类。 在这项研究中，我们比较了使用13和15波段（SWA13-15、10和12μm波段）的波段对与15和16波段（SWA15-16、12和13μm波段）的SWA无监督分类结果。在日本地区。 在冬季和夏季选择不同的BT和BTD阈值，以将云区域分为九种不同类型。 通过使用从云气激光雷达和红外探路卫星观测数据（CALIPSO）得出的云顶高度信息来验证分类的准确性。 为此，在夏季和冬季都选择了六种不同的星载激光雷达路径，条件是立交桥的时间跨度介于UTC的01:00到05:00之间。当地时间中午左右。 验证结果表明，在夏季和冬季，基于SWA13-15的分类比基于SWA15-16的分类能检测更多的云类型，尽管后者组合对于描绘密集卷云区域下的积雨带很有用。
