Comment affiner LANDSAT 8 dans GRASS?

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Ayant utilisé QGIS pendant un certain temps pour le mappage, j'ai été «forcé» de creuser dans GRASS car le pansharpening n'est pas directement exécutable dans QGIS. Après avoir plus ou moins compris la structure, j'ai fait quelques essais avec i.fusion.brovey. J'ai pu générer les rasters avec une résolution de 15 m, mais lors du chargement dans QGIS, je ne peux pas obtenir / récupérer le joli contraste de couleur tel qu'il est présent dans les rasters d'origine de 30 m.

Dans un article précédent, quelqu'un l'a confirmé et a proposé d'utiliser une autre fonction pour landsat: `` i.his.rgb '' (après avoir utilisé i.landsat.toar, que je n'utilise pas). Il commence à convertir min / max en 1-255 avant d'utiliser i.his.rgb ... Mes rasters d'origine ont une plage de 0-65535. Ça n'a pas marché pour moi ...

J'ai arrêté après quelques jours de difficulté à simplement effectuer une pansharp, je me sens coincé ... Pourquoi l'application d'i.pansharp ne devrait-elle pas fonctionner pour Landsat comme suggéré par d'autres? Quelqu'un peut-il suggérer un flux de travail plus simple pour exécuter le pansharpening des images Landsat 8? Dans l'attente de quelques conseils, merci d'avance ...

Arnoud Cuppens
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Réponses:

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Jetez un œil à i.landsat.rgb - Effectue un équilibrage automatique des couleurs pour les images LANDSAT, probablement avant d'exécuter le pansharpening. Vous pouvez également envisager de convertir les nombres numériques des canaux individuels en radiance ou en réflectance dans le haut de l'atmosphère avec i.landsat.toar . Voir aussi http://grasswiki.osgeo.org/wiki/LANDSAT

BTW: avoir une plage de 0 à 65 535 pour les données LANDSAT d'origine est étrange car elles sont fournies sous forme de canaux 8 bits (0 à 255). Vérifiez donc d'abord vos données d'entrée.

Mise à jour: 10/2013

Pour une procédure simplifiée avec GRASS GIS 7 actuel, voir la page entrez la description de l'image iciTraitement des données Landsat 8 dans GRASS GIS 7: composites RVB et accentuation de panoramique

markusN
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À l'origine, je suis tombé sur cet article que vous liez de neteler.org, mais les instructions ne fonctionnaient pas du tout (en raison du format à virgule flottante des rasters générés avec i.landsat.toar, j'ai donc fini par suivre les conseils d'ici: gis.stackexchange.com / a / 39239/9857
Juan
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Notez que ces conseils ont été donnés il y a de nombreuses années et ne reflètent pas le dernier code GRASS GIS. BTW: un excellent module de pansharpening est le nouvel addon: i.fusion.hpf - Fusion de données panchromatiques haute résolution et multispectrales basées sur la technique d'ajout de filtre passe-haut, voir grass.osgeo.org/grass70/manuals/ addons / i.fusion.hpf.html
markusN
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Merci Michal et Markus. Enfin, j'ai pu faire le pansharpening avec la fonction indiquée brov. Une fois exécuté dans GRASS, j'ai exporté les rasters RGB vers gdal GTiff avec comme type de données Uint16. Markus, j'ai téléchargé et utilisé plusieurs images Landsat 8 (tiff de chacune des 11 bandes), obtenant de beaux résultats visuels, à la fois en couleur naturelle / fausse. À ma connaissance, les tiffs Landsat d'origine se présentent sous la forme Uint16 avec des valeurs allant de 0 à 65535 (ou me manque-t-il quelque chose?) ... Merci pour le lien GRASS LANDSAT ...

Arnoud Cuppens
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Oui, les images Landsat 8 sont stockées en tant que types Uint16.
webrian
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La netteté panoramique FIHS ou Brovery Transform est assez simple si vous suivez les formules d'un article comme celui-ci: http://www.sensorsportal.com/HTML/DIGEST/august_2014/Vol_177/P_RP_0183.pdf

En supposant que vous utilisez GRASS GIS et pansharpening Landsat 8.

Réglez votre région à l'aide du pan 8 tif - important d'avoir une résolution de 15m qui sera définie si vous faites cela.

Pour Brovery sans poids, entrez ceci dans le calculateur de carte pour le bleu, le vert et le rouge respectivement:

bande8 / (bande2 + bande3 + bande4) / 3 * bande2

bande8 / (bande2 + bande3 + bande4) / 3 * bande3

bande8 / (bande2 + bande3 + bande4) / 3 * bande4

Exécutez r.colors pour chacune des sorties ci-dessus et définissez l'égalisation de l'histogramme et la table des couleurs sur gris.

Exécutez r.composite, sélectionnez les bandes appropriées (rouge = 4, vert = 3, bleu = 2)

Découvrez l'image.

De toute évidence, ce processus pourrait être effectué avec plus de considération pour la correction atmosphérique, l'étirement des couleurs et les poids des bandes, comme discuté dans l'article ci-dessus.

Ben
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Vous pouvez également essayer Monteverdi pour effectuer un affûtage. Cet outil peut consommer des GeoTIFF réguliers en entrée (cependant, des bandes multispectrales distinctes doivent être fusionnées en un raster multibande), et fonctionne assez bien.

Michal Mackiewicz
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Après avoir rencontré des difficultés avec ce problème, j'ai trouvé une solution simple qui vous permet d'affiner la netteté dans QGIS (2.18.21 est ma version) en utilisant SCP. La mise à jour de SCP incorporant cette méthode est décrite ici https://fromgistors.blogspot.com/2015/07/major-update-semi-automatic-44.html .

C'est facile à faire et cela a fonctionné comme un charme! J'ai vérifié la sortie finale et la résolution des pixels à 15 m - correspondant à la bande panchromatique 8. Si quelqu'un est curieux - il utilise la méthode Brovey Transform comme décrit dans le manuel (voir https://media.readthedocs.org/pdf/semiautomaticclassificationmanual/latest/semiautomaticclassificationmanual.pdf ).

Étape 1 pour l'outil de pansharpen SCP Étape 3-4 pour la netteté SCP

Mark Thompson
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Bienvenue sur le site Janos. Idéalement, les réponses telles que la vôtre devraient avoir une description des raisons pour lesquelles il s'agit de bonnes méthodes. ..

Pour une plus grande netteté des images Landsat 8, la méthode la plus simple est http://www.geosage.com/highview/download.html . Mon conseil, essayez-le. Un seul clic ....Transformateur spectral

János Breznai
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Pour pansharpenig, j'ai utilisé un transformateur spectral GUI pour les images Landsat 8 entrez la description de l'image ici http://www.geosage.com/highview/download.html Très bien. BR Janos

János Breznai
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Bienvenue sur le site Janos. Idéalement, les réponses telles que la vôtre devraient avoir une description des raisons pour lesquelles il s'agit de bonnes méthodes. Les réponses de lien uniquement ont tendance à disparaître si le lien disparaît.
Aaron