La composition d'une image composite du ciel clair sur une journée a une grande importance pour les applications quotidiennes de surveillance de la surface terrestre et autres applications; basé sur les données séquentielles d'imagerie en continu du scanner d'imagerie rapide du satellite FY-4B, cet article présente un algorithme de composition d'image composite du ciel clair basé sur un modèle mixte gaussien. L'algorithme suppose que les données séquentielles de variation temporelle des réflectances d'un emplacement fixe se composent de deux types de données : nuages-ciel clair, chacun obéissant à une distribution gaussienne; après l'initialisation des paramètres de la distribution gaussienne mixte nuages-ciel clair, le traitement séquentiel des images chronologiques, la classification des nouveaux pixels d'image nuages-ciel clair et la mise à jour des paramètres tels que les moyennes et les écarts types des deux types nuages-ciel clair à cet emplacement; après le traitement de toutes les données d'image pour une journée, la valeur moyenne de réflectance du ciel clair est utilisée comme estimation de la réflectance de l'image composite du ciel clair à cet emplacement. Cette méthode a une complexité temporelle et d'espace linéaire, la proportion efficace de pixels de l'image composite du ciel clair et l'entropie de l'information augmentent progressivement; par rapport aux algorithmes typiques de composition d'image du ciel clair, elle présente une capacité plus stable à distinguer nuages-ciel clair et à filtrer les ombres en bordure des nuages. La composition fréquente d'images composites du ciel clair sur une journée peut être appliquée dans des applications quotidiennes de télédétection écologique, telles que la surveillance de la végétation et de l'eau.

composition d'image du ciel clair; FY-4B; GHI; modèle gaussien; détection de l'eau; données de télédétection multi-temporelles