Comment combler les lacunes dans les images SLC-Off Landsat 7 ETM + avec QGIS?

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Explication du problème:

Le 31 mai 2003, le capteur Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper (ETM +) a subi une défaillance du Scan Line Corrector (SLC). Depuis lors, toutes les images Landsat ETM + ont des espaces en forme de coin des deux côtés de chaque scène, ce qui entraîne une perte de données d'environ 22%. Ces images sont disponibles en téléchargement gratuit sur le site Web USGS GloVis et se trouvent dans la collection L7 SLC-off.

source: Université de Yale

Puis-je utiliser Qgis au lieu d'un logiciel propriétaire (ENVI, Erdas ....) pour combler les lacunes?

qgis remote-sensing landsat Vassilis
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De quelle qualité avez-vous besoin pour combler les lacunes? Sont-ils proches du bord? Les images d'autres dates seront-elles utiles? Le point de départ serait (je pense) d'utiliser les couches de masques fournies avec les ensembles de données ETM USGS Landsat 7.
Willy

Réponses:

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Vous pouvez essayer l' outil gdal_fillnodata qui est également disponible dans QGIS via le menu Raster-> Analyse-> Remplir nodata. Il utilise une interpolation de pondération de distance inverse (IDW). Je viens d'essayer à la fois cette méthode et l' interpolation de triangulation à date unique (dans ENVI) et gdal_fillnodata avait l'air beaucoup mieux. Si vous souhaitez fusionner plusieurs dates, vous devrez peut-être implémenter la méthodologie de correspondance d'histogramme linéaire localisée en python (GDAL + Numpy) pour obtenir une bonne apparence.

user2856
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L'un des co-auteurs de cet article fournit une implémentation open source en IDL pour leur algorithme pour combler les lacunes dans les données SLC hors, surnommé algorithme NSPI (Neighborhood Similar Pixel Interpolator).

vpipkt
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