Como executar a classificação não supervisionada de séries temporais LANDSAT usando Grass?


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Estou usando o GRASS para executar uma classificação não supervisionada em uma série temporal de imagens LANDSAT (resolução temporal mensal, mais de 30 anos), a fim de comparar a alteração da cobertura do solo em uma área específica.

Estou preocupado que, se eu corro i.clusterpara cada mapa na série temporal, as assinaturas usadas para as classes possam ser ligeiramente diferentes para cada mapa, afetando a validade da comparação. Seria esse o caso? Em caso afirmativo, existe uma maneira de garantir que as assinaturas de classe usadas em cada mapa na série temporal sejam idênticas?

Minha ideia inicial era rodar i.clusterem um mapa específico, onde todas as classes estão bem representadas, depois usar o sigfile gerado a partir disso como o sigfile de entrada i.maxlikpara todos os mapas.


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Uma maneira de obter uma assinatura comum para uma coleção de grades relacionadas é deslocá-las para locais diferentes e fazer mosaicos (com algumas faixas de valores nulos entre todas): crie uma assinatura para isso. Isso soluciona o possível problema de que qualquer imagem possa não exibir a variedade completa de classes.
whuber

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Obrigado @whuber. Parece uma boa idéia, no entanto, a área que estou vendo consiste em 11 mosaicos LANDSAT juntos. Desmontá-los e colocá-los em mosaico juntos produzirá um arquivo enorme e levará muito tempo. Em vez disso, eu poderia criar um grupo de imagens de todos os pontos da série temporal e gerar uma assinatura para isso?
si_2012

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Seu conjunto de dados parece ser muito grande e provavelmente será uma tarefa difícil corrigir a atmosfera e normalizar radiometricamente suas imagens. Este último, se for bem-sucedido, pode levar a uma melhoria significativa em relação às comparações radiométricas cruzadas.
Nikos Alexandris

Bom conselho @ Nikos - vou escrever um script usando o pacote R 'landsat' para realizar a identificação PIF para normalização relativa dos blocos. Vou atualizar esta postagem quando tiver um resultado.
si_2012 26/02

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Não estou sugerindo que a correspondência do histograma ( i.histo.match na grama 7 ) atenda às suas necessidades, mas você também pode dar uma olhada.
Nikos Alexandris

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