本文用FY2C资料研究了韦伯定律和时间序列在云检测中的应用。FY2C业务云检测算法是利用动态阈值法结合其它方法实现云检测的串行算法。分析表明:FY2C业务云检测从总体来说较好,利用中国区域站点资料(下同)检验得2007年1月准确率达71.15%,6月达75.77%;但对于国际云检测的难点——低云(夜间尤为明显)和薄云的检测仍存在不足。影响FY2C云检测准确率的因素除了现有探测技术水平,还有阈值的时空局限性等。为了克服阈值的局限性,本文从人眼对边界的识别原理——韦伯定律着手,找到与时空无关的物理量——韦伯比,提出云图中云所在亮度范围内的可变背景下,理论上的多条韦伯比曲线实际为一条,并利用其实现了海洋云边界检测;同时,结合时间序列云图实现了陆地云边界检测。用得到的云边界可动态获取阈值(本文中阈值法为晴空背景场法)并实现标称图云检测。经统计,中国区域2007年1月检测准确率为72.34%,6月为80.05%。该方法将人眼对边界的智能识别原理应用于云检测,一定程度上克服了阈值的时空影响,改进了低云和薄云的检测效果,对云的智能识别研究和提高业务云检测性能有重要意义。本文开展了静止气象卫星时间序列在云检测的应用研究,结果发现:时间序列中云和晴空像元的亮温时较差可以用来识别运动剧烈的云和运动云区的边缘云。同韦伯比的应用一样,利用得到的云动态获取阈值,进行了标称图云检测。经验证中国区域2007年1月准确率为72.89%,6月为79.94%。该方法利用静止卫星高时间分辨率特点和云的运动特性,改进了低云和薄云的检测性能,对静止卫星业务云检测有较高应用价值。为了进一步改善云检测效果,本文将韦伯比和时较差相结合应用于标称图云检测,经站点资料验证,中国区域2007年1月准确率为73.67%,6月为81.02%,提高了检测的准确率。利用韦伯定律或时间序列得到的云来获取阈值的方法是一种新的动态获取阈值的云检测方法,能有效抑制阈值的时空影响,且阈值获取方式简单、实用,有较高的业务实用价值。