L'image composite du ciel clair pour une seule journée est d'une importance capitale pour les applications quotidiennes de surveillance de la surface terrestre, et compte tenu des données de séquence d'images continue de une minute de l'imagerie à balayage rapide du satellite FY-4B, cet article propose un algorithme de synthèse d'image de ciel clair basé sur un modèle de mélange de Gaussien binaire. L'algorithme suppose que les données de séquence temporelle de réflectivité du point fixe sont composées de deux types de données : nuageux et ciel clair, chacun obéissant à une distribution gaussienne ; après initialisation des paramètres de distribution gaussienne binaire nuage-ciel clair, le traitement séquentiel des images est effectué pour déterminer le type auquel appartient le nouveau pixel de l'image et pour mettre à jour les paramètres tels que la moyenne et l'écart type du nuageux et du ciel clair à ce point ; une fois que toutes les données d'image intrajournalière ont été traitées séquentiellement, la moyenne de réflectivité du ciel clair à ce point est utilisée comme estimation de la réflectivité de la synthèse de l'image de ciel clair. La méthode a une complexité temporelle et spatiale linéaire, le nombre de pixels de ciel clair effectifs sur les images de synthèse de ciel clair augmente progressivement, et l'entropie de l'information de l'image augmente également. Comparée aux méthodes typiques de synthèse de ciel clair, elle présente une plus grande stabilité dans la discrimination entre les nuageux et le ciel clair et une capacité de filtrage des ombres en bordure de nuages. Les images synthétiques de ciel clair pour une seule journée à haute fréquence peuvent être utilisées dans des applications quotidiennes de télédétection écologique telles que la surveillance de la végétation et des plans d'eau.

Synthèse d'images de ciel clair; FY-4B; GHI; modèle gaussien; reconnaissance d'eau; données de télédétection multi-temporelles