Como pansharpen LANDSAT 8 no GRASS?


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Tendo usado o QGIS por algum tempo para o mapeamento, fui 'forçado' a cavar no GRASS, pois o afiação não é diretamente executável no QGIS. Depois de entender mais ou menos a estrutura, fiz alguns testes com o i.fusion.brovey. Consegui gerar os rasters com resolução de 15m, mas ao carregar no QGIS não consigo / recupero o bom contraste de cores que está presente nos rasters originais de 30m.

Em um post anterior, alguém confirmou isso e propôs usar outra função para o landsat: 'i.his.rgb' (depois de usar o i.landsat.toar, que não uso). Ele começa a converter min / max em 1-255 antes de usar o i.his.rgb ... Meus rasters originais têm um intervalo de 0 a 65535. Não deu certo para mim ...

Parei depois de alguns dias lutando para executar apenas um pansharp, me sinto preso ... Por que apenas aplicar o i.pansharp não funcionaria para o Landsat, como sugerido por outros? Alguém pode sugerir um fluxo de trabalho mais simples para executar a ampliação das imagens do Landsat 8? Ansioso por alguns conselhos, obrigado antecipadamente ...

Respostas:


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Dê uma olhada no i.landsat.rgb - Executa o balanceamento automático de cores para imagens LANDSAT, provavelmente antes de executar o afiamento de pans. Você também pode considerar converter os números digitais dos canais individuais em brilho ou refletância do topo da atmosfera com o i.landsat.toar . Veja também http://grasswiki.osgeo.org/wiki/LANDSAT

BTW: ter um intervalo de 0 a 65535 para os dados originais do LANDSAT é ímpar, pois eles são entregues como canais de 8 bits (0 a 255). Portanto, verifique seus dados de entrada primeiro.

Atualização: 10/2013

Para um procedimento simplificado com o GRASS GIS 7 atual, consulte a página insira a descrição da imagem aquiProcessando dados do Landsat 8 no GRASS GIS 7: compostos RGB e nitidez de panorâmica


Originalmente, encontrei o artigo que você está vinculando no neteler.org, mas as instruções não funcionaram (por causa do formato de ponto flutuante dos rasters gerados com i.landsat.toar, então acabei seguindo os conselhos aqui: gis.stackexchange.com / a / 39239/9857
Juan

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Observe que esse conselho foi dado há muitos anos e não reflete o código GRASS GIS mais recente. BTW: um módulo realmente incrível de afiação é o novo complemento: i.fusion.hpf - Mesclando dados multiespectrais de alta resolução e pancrromáticos e de baixa resolução com base na técnica de adição de filtro passa-alta, consulte grass.osgeo.org/grass70/manuals/ addons / i.fusion.hpf.html
markusN

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Obrigado Michal e Markus. Finalmente pude fazer a afiação com a função indicada brov. Uma vez executada no GRASS, eu exportei os rasters RGB para gdal GTiff com o tipo de dados Uint16. Markus, eu tenho baixado e usado várias imagens do Landsat 8 (tiff de cada uma das 11 bandas), obtendo bons resultados visuais, tanto em cores naturais quanto em cores falsas. Que eu saiba, as terras originais são como Uint16 com valores que variam de 0 a 65535 (ou estou faltando alguma coisa?) ... Obrigado pelo link GRASS LANDSAT ...


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Sim, as imagens do Landsat 8 são armazenadas como tipos Uint16.
Webrian

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O FIHS ou a Brovery Transform de nitidez panorâmica são bastante simples se você seguir as fórmulas de um artigo como este: http://www.sensorsportal.com/HTML/DIGEST/august_2014/Vol_177/P_RP_0183.pdf

Supondo que você esteja usando GRASS GIS e aprimorando o Landsat 8.

Defina sua região usando o pan 8 tif - importante para ter uma resolução de 15m, que será definida se você fizer isso.

Para o Brovery sem pesos, insira isso na Calculadora de mapas para azul, verde e vermelho, respectivamente:

banda8 / (banda2 + banda3 + banda4) / 3 * banda2

banda8 / (banda2 + banda3 + banda4) / 3 * banda3

banda8 / (banda2 + banda3 + banda4) / 3 * banda4

Execute r.colors para cada uma das saídas acima e defina a equalização do histograma e a tabela de cores para cinza.

Execute r.composite, selecione as faixas apropriadas (vermelho = 4, verde = 3, azul = 2)

Confira a imagem.

Obviamente, esse processo pode ser feito com mais consideração para correção atmosférica, alongamento de cores e pesos das bandas, conforme discutido no artigo acima.


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Você também pode tentar Monteverdi para realizar a afiação. Essa ferramenta pode consumir GeoTIFFs regulares como entrada (no entanto, bandas multiespectrais separadas precisam ser mescladas em uma varredura multibanda) e apresenta um desempenho razoavelmente bom.


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Após enfrentar esse problema, encontrei uma solução simples que permite aprimorar o QGIS (2.18.21 é a minha versão) usando o SCP. A atualização para o SCP que incorpora esse método está descrita aqui https://fromgistors.blogspot.com/2015/07/major-update-semi-automatic-44.html .

Isso é fácil de fazer e funcionou como um encanto! Eu verifiquei a saída final e os pixels medem a 15 m de resolução - correspondendo à banda panchromatic 8. Se alguém estiver curioso - ele usa o método Brovey Transform, conforme descrito no manual (consulte https://media.readthedocs.org/pdf/semiautomaticclassificationmanual/latest/semiautomaticclassificationmanual.pdf ).

Etapa 1 para a ferramenta pansharpen SCP Etapa 3-4 para o pansharpen de SCP



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Para pansharpenig, usei o transformador espectral GUI para fotos do Landsat 8 insira a descrição da imagem aqui http://www.geosage.com/highview/download.html Muito bom. BR Janos


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Aaron
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