衛星圖像對天氣監測和預報工作十分重要，而可見光和紅外光衛星圖像在這方面均被廣泛應用。前者具有較高的解像度，有助仔細分析天氣系統的特徵，但圖像只能在日間地球受到陽光的照射下才能被製作出來；至於後者雖然解像度較低，但日間和夜間都能夠製作出紅外光衛星圖像來使用。

隨著人工智能科技的進步，天文台開發了深度學習模型以生成虛擬夜間可見光衛星圖像，協助預報員在晚間釐定熱帶氣旋中心的位置。這模型是一個「條件生成對抗網絡」（CGAN）模型，當中包括生成器和判別器（圖一）。利用過去向日葵8號（H-8）衛星不同頻道的圖像來訓練模型，以改善生成器和判別器的表現。完成模型訓練後，輸入實時衛星圖像予CGAN模型便可生成虛擬可見光圖像。2021年12月熱帶氣旋雷伊是很好的例子，顯示CGAN模型生成虛擬可見光圖像的效用（圖二）。