Eu gostaria de aprender como fazer uma classificação não supervisionada de uma cena do Landsat usando i.cluster> i.maxlikno GRASS usando imagens de resolução de 15 m com nitidez panorâmica (o exemplo dado em seu Wiki usa as resoluções comuns de 30 m).
Tentei usar i.pansharpenpara criar as imagens com nitidez de panorâmica primeiro, mas i.pansharpensó posso produzir 3 canais que podem ser combinados usando d.rgbou r.composite. Até onde eu sei, o processo de classificação de imagens requer bandas multiespectrais completas de 1 a 7. Como posso produzir bandas separadas (banda 1 a banda 7), afiadas usando sua imagem da banda 8 com resolução de 15m antes de inseri-las no processo de classificação de imagens?
Eu encontrei um artigo que demonstra como eles fizeram isso; basicamente, eles usaram algum tipo de análise de componentes principais para, de alguma forma, fundir as bandas multiespectrais de 30m com a banda panromática de 15m. A citação exata seria:
"O método redefine primeiro a imagem multiespectral de 30 metros para 15 metros. Em seguida, calcula todos os seis componentes principais da imagem multiespectral (excluímos a banda térmica devido à sua resolução do cursor). Em seguida, o histograma da banda panromática (15 metros resolução) é redimensionada para coincidir com o histograma do primeiro componente principal da imagem de 30 metros e o primeiro componente é substituído pela banda panromática redimensionada, o que se justifica porque o primeiro componente principal representa o brilho geral de maneira semelhante ao ampla faixa espectral da imagem panromática. Após a substituição, os seis componentes são transformados novamente no espaço de dados original, renderizando uma melhoria na resolução espacial ".
Primeiro, o artigo não mostrou nenhum algoritmo / fórmula. Não tenho idéia de como transformar a citação acima em uma fórmula matemática correspondente. Percebi que posso usar i.pansharpencom o algoritmo PCA em vez do habitual Brovey ou IHS - mas ainda assim - a saída será apenas 3 canais de vermelho, azul e verde - os quais, infelizmente, não tenho idéia de como usá-los para classificação de imagens ..
Portanto, antes mesmo de tentar rachar a cabeça tentando escrever um novo algoritmo PCA manualmente, alguém pode me ajudar a apontar para uma maneira mais fácil e melhor de executar a classificação de imagens em imagens Landsat com nitidez de pan? Quero dizer - deve haver uma maneira mais fácil, certo? Sinto que estou perdendo algo simples.
Se a única rota que resta é escrever meu próprio script, vocês podem me indicar algo que se assemelha a um exemplo do que estou tentando fazer?
Qualquer ajuda é muito apreciada!