La composición de una imagen compuesta del cielo despejado durante un día tiene una gran importancia para las aplicaciones diarias de monitoreo de la superficie terrestre y otras aplicaciones; basándose en datos secuenciales de imágenes de exploración rápida del satélite FY-4B, este artículo presenta un algoritmo de composición de imagen compuesta de cielo despejado basado en un modelo mixto gaussiano. El algoritmo supone que los datos secuenciales de variación temporal de la reflectancia de una ubicación fija consisten en dos tipos de datos: nubes-cielo despejado, cada uno siguiendo una distribución gaussiana; después de inicializar los parámetros de la distribución gaussiana mixta nubes-cielo despejado, se procesan secuencialmente las imágenes cronológicas, se clasifican los nuevos píxeles de imagen nubes-cielo despejado, y se actualizan los parámetros como medias y desviaciones estándar de los dos tipos nubes-cielo despejado en esa ubicación; después de procesar todos los datos de imagen para un día, el valor promedio de la reflectancia del cielo despejado se utiliza como estimación de la reflectancia de la imagen compuesta del cielo despejado en esa ubicación. Este método tiene complejidad lineal en tiempo y espacio, la proporción efectiva de píxeles de la imagen compuesta del cielo despejado y la entropía de la información aumentan gradualmente; en comparación con los algoritmos típicos de composición de imagen del cielo despejado, tiene una capacidad más estable para distinguir nubes-cielo despejado y filtrar sombras en el borde de las nubes. La composición frecuente de imágenes compuestas de cielo despejado durante un día se puede aplicar en aplicaciones diarias de teledetección ecológica, como la monitorización de la vegetación y el agua.

composición de imágenes del cielo despejado; FY-4B; GHI; modelo gaussiano; detección del agua; datos de teledetección multitemporales