在众多卫星传感器中，MODIS数据光谱范围覆盖较广且时间频率较高，对于地表波谱的动态变化研究具有很大的优势。收集2001～2010年的500m分辨率的MODIS8天合成反射率数据MODIS9A1，由于第5波段的信噪比较低，且缺失值较多，选用MODIS9A1的第1波段红波段（620～670nm），第2波段近红外波段（841～876nm），第3波段蓝波段（459～479nm），第4波段绿波段（545～565nm），第6波段短波红外波段（1628～1652mm），第7波段短波红外波段（2105～2135mm）。
采用基于特征值的灰度向量压缩算法（Gong和Howarth，1992）来压缩待聚类数据，并在压缩的数据基础上进行K-means聚类（MacQueen，1967），建立一种快速聚类算法CBEST（Clustering Based on Eigen Space Transformation）。(www.xing528.com)
分别对2001～2010年8天合成的459景图像进行聚类。每景的光谱簇数按经验设置为100，则一共有45900个光谱簇中心。将这45900个光谱簇中心再置入CBEST进行重新聚类，这样45900个光谱簇在第2次聚类后获得100个光谱簇，这100个光谱簇作为最终光谱簇，并根据这100个光谱簇对第1次所得的45900光谱簇进行合并或修改。每景簇影像再根据合并或修改后的光谱簇进行重新赋值后得到10年459景簇影像（2001001表示2001年第1天，2010361表示2010年第361天，其余依此类推）（图6-1）。经过重新赋值后的光谱簇与第1次聚类所得的光谱簇是不同的，这时所有的459景光谱簇中的100个光谱簇是相同的，不同于之前的聚类形成了45900个光谱簇。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
