completar mosaicos de imágenes satelitales cuando la cobertura de datos es inferior al 100%

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Quiero unir varias imágenes (> = 2) en una "mejor" imagen. Lo mejor se define en cobertura de nubes bajas y alta cobertura de datos. A continuación se muestra un ejemplo que utiliza datos satelitales de Sentinel gratuitos

ver enlace y enlace para la fuente de imágenes a continuación.

¿Hay algoritmos o procesos para completar mosaicos de imágenes satelitales que no tienen una cobertura de datos del 100% para generar un mosaico completo?

Vea las visualizaciones a continuación para ver ejemplos de lo que quiero decir.

No estoy muy familiarizado con la literatura, y no sé cuál es la terminología que debería tener en cuenta.

Ejemplo:

Ejemplo:

    
pregunta val 19.08.2017 - 01:42

2 respuestas

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Para imágenes de la misma ubicación pero con fechas diferentes, prefiero hablar de composición que mosaicos (que combina imágenes de diferentes extensiones en una imagen más grande). Encontrará una gran cantidad de detalles si busca la palabra clave "compositing", pero aquí hay un breve resumen:

Hay dos enfoques principales para la composición de series de tiempo:

  • Mejor enfoque de píxel disponible (seleccione el "mejor" píxel en cada ubicación según un criterio dado, por ejemplo, use el píxel con el valor máximo de NDVI o el píxel no en la nube más cercano a la fecha central del período de composición). Puede encontrar un ejemplo con Landsat here

  • Enfoque combinado de píxeles (por ejemplo, tome el promedio de todos los píxeles en la misma ubicación ( composición media ) o use una regresión temporal para interpolar píxeles "faltantes" en algunas fechas ( llenado de huecos )). Tenga en cuenta que el llenado de espacios crea una imagen en cualquier fecha (y usted decide la que conserva), mientras que la composición solo proporciona una imagen por período de composición (puede usar una ventana temporal deslizante, pero es menos "precisa" temporalmente). / p>

"Compositing medio" se ha utilizado en varios proyectos exitosos con MERIS y SPOT VGT (consulte aquí ). La composición "Max NDVI" se utiliza para la composición MODIS. La interpolación en algunas fechas de interés se ha realizado aquí con imágenes Sentinel-2. Personalmente, prefiero el enfoque de tipo "píxel combinado".

Ahora debe tener en cuenta que la calidad de su composición depende mucho de la calidad de sus entradas, especialmente si no tiene un gran número de datos de entrada (centinela-2 es "solo" cada 5 días, no todos los días como Sentinel-3):

  • buena máscara de nube (incluida la detección de nubes, la detección de bruma, la detección de cirros (nubes delgadas a gran altitud) y la detección de sombras de nubes.

  • parte superior de la reflectancia del dosel: convierta los números digitales del satélite en valores significativos de reflectancia, incluidas las correcciones de BRDF (la luz no se refleja de manera homogénea en todas las direcciones y hay un impacto de la superficie en las diferencias), atmosférica Corrección y corrección topográfica.

  • buen registro entre las diferentes imágenes. Los píxeles deben representar la misma ubicación tanto como sea posible.

  • a veces también: detección de eventos temporales (inundaciones y nieve)

Tenga en cuenta que se ha desarrollado un software en el marco de un proyecto de la ESA ( SEN2AGRI ) para crear una nube composites libres.

Bonus: ejemplos de composites globales

respondido por el radouxju 24.08.2017 - 14:35
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Creo que lo que describe sigue siendo parte de lo que se denomina mosaico (o costura de imagen ). El mosaico implica, de hecho, unir baldosas adyacentes, pero generalmente las baldosas tienen cierta superposición.

Aquí está especialmente interesado en dos pasos:

  1. Costura de las imágenes: es decir, encontrar la posición de superposición correcta

  2. Fusión los píxeles superpuestos

Hay una excelente encuesta de los diferentes métodos para cada paso de este documento: Ghosh and Kaabouch (2016) Una encuesta sobre técnicas de mosaico de imágenes, J. Vis. Comun. Imagen R. 34 (2016) 1–11

    
respondido por el Matifou 23.08.2017 - 20:04

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