Una imagen compuesta del cielo despejado en un solo día es de gran importancia para las aplicaciones de monitoreo diario de la superficie terrestre. Para los datos de secuencias continuas de imágenes de 1 minuto del escáner rápido de imágenes del satélite FY-4B, este artículo propone un algoritmo de síntesis de imágenes de cielo despejado basado en un modelo de mezcla gaussiana binaria. Este algoritmo supone en primer lugar que los datos de series temporales de reflectancia de puntos fijos están compuestos por dos tipos de datos: nube - cielo despejado, cada uno de los cuales satisface una distribución gaussiana por separado; luego, procesar secuencialmente las imágenes, discernir el tipo de nube - cielo despejado para cada nuevo píxel en la imagen, y actualizar parámetros como la media, la desviación estándar para estos dos tipos de datos en el punto dado; finalmente, después de procesar todas las imágenes del día, utilizar la reflectancia media del cielo despejado como estimación de la reflectancia para ese punto. Los resultados de la detección del método propuesto en este artículo muestran que este método tiene una complejidad temporal y de memoria lineal, el porcentaje efectivo de píxeles de cielo despejado en la imagen y la entropía de la imagen aumentan gradualmente. El algoritmo de síntesis de imágenes de cielo despejado propuesto en este estudio tiene características robustas de distinción entre nube - cielo despejado y capacidad de filtrado de sombras en el borde de las nubes. Las imágenes de cielo despejado compuestas con mayor frecuencia pueden mejorar el nivel de rutina para la supervisión de vegetación, agua, etc. en la teledetección ecológica a lo largo del día.

Síntesis de imágenes de cielo despejado;FY-4B;GHI;modelo gaussiano;identificación del agua;datos de teledetección de múltiples momentos