Представлен алгоритм восстановления высоты нижней границы облаков ( ВНГО ) по данным пассивного спутникового зондирования с помощью методов искусственного интеллекта. Определение ВНГО рассмотрено как частный случай решения задачи классификации. Обучение алгоритма осуществлялось путем сопоставления результатов активных измерений ВНГО на сети наземных светолокационных и лазерных регистраторов ASOS ( Automated Surfase Observing System), лидаром CALIOP ( спутник CALIOP ) и радарам CPR ( спутник CloudSat ) с другими параметрами облачности, полученными по данным спектрорадиометра MODIS ( спутник Aqua ). Проанализированы возможности инструментов активного зондирования по определению ВНГО у облаков с различной оптической толщиной. Алгоритм восстановления ВНГО основан на использовании трех независимых самоорганизующихся нейронных сетей Кохонена. Определены значения ВНГО однослойной облачности над Западной Сибирью в летнее время по данным MODIS. Установлено, что разработанный алгоритм недооценивает ВНГО во всем диапазоне допустимых значений оптической толщины. Среднее смещение полученных оценок ВНГО относительно эталонных данных ASOS/CALIOP/CPR составляет - 0,2 км при среднеквадратичном отклонении 1,2 км.