заповнення плиток супутникових знімків, коли охоплення даних менше 100%

Я хочу об'єднати кілька зображень (> = 2) в одне "найкраще" зображення. Найкраще визначається при низькому хмарному покритті та високому покритті даних. Наводимо приклад використання безкоштовних супутникових даних Sentinel.

Дивіться http://sentinel-s2-l1c.s3.amazonaws.com/tiles/12/S/XB/2017/6/1/0/preview.jpg та http: //sentinel-s2-l1c.s3.amazonaws .com / tile / 12 / S / XB / 2017/6 / для джерела зображень нижче.

Чи є алгоритми чи процеси заповнення плиток супутникових зображень, які не мають 100% покриття даних, щоб генерувати повну плитку?

Дивіться візуалізації нижче для прикладів того, що я маю на увазі.

Я не надто знайомий з літературою і не знаю, що таке термінологія, на яку мені слід звернути увагу.

Приклад:

Приклад:

Для зображень одного і того ж місця, але різних дат, я б швидше говорив про композицію, ніж про мозаїку (що поєднує зображення з різних розмірів у велике зображення). Ви знайдете багато деталей, якщо будете шукати ключове слово "композиція", але ось короткий підсумок:

Є два основні підходи до складання часових рядів:

• Найкращий доступний піксельний підхід (виберіть "найкращий" піксель у кожному місці на основі заданих критеріїв, наприклад, використовуйте піксель із максимальним значенням NDVI або найближчим піксельним пікселем до центральної дати періоду композиції). Приклад із Landsat можна знайти тут

• Комбінований піксельний підхід (наприклад, взяти середнє значення всіх пікселів в одному місці ( середнє композитування ) або використовувати тимчасову регресію для інтерполяції "відсутніх" пікселів на деякі дати ( заповнення проміжків )). Зауважте, що заповнення пробілів потенційно створює одне зображення на будь-яку дату (і ви вирішуєте те, що ви збережете), тоді як композиція дає лише одне зображення за період композиції (ви можете використовувати розсувне часове вікно, але воно менш "точне" тимчасово).

"Середня композиція" була використана в кількох успішних проектах з MERIS та SPOT VGT (див. Тут ). Композиція "Max NDVI" використовується для композиту MODIS. Тут було зроблено інтерполяцію на деякі цікаві дати із зображеннями Sentinel-2. Особисто я віддаю перевагу підходу типу "комбінований піксель".

Тепер ви повинні знати, що якість вашої композиції багато в чому залежить від якості ваших матеріалів, особливо якщо у вас немає великої кількості вхідних даних (дозорний-2 - це "тільки" кожні 5 днів, а не щодня, як Sentinel-3):

• хороша хмарна маска (включаючи виявлення хмари, виявлення імлі, циркум (висока тонка хмара) та виявлення тіньових хмар.

• вгорі відбиття балдахіна: перетворіть цифрові номери із супутника у значущі значення відбиття, включаючи корекції з BRDF (світло не однорідно відбивається у всіх напрямках і є вплив поверхні на різниці), атмосферна корекція та топографічна корекція.

• хороша реєстрація між різними зображеннями. пікселі повинні якомога більше представляти одне місце.

• іноді також: тимчасове виявлення подій (повені та сніг)

Зауважте, що програмне забезпечення було розроблено в рамках проекту ESA ( SEN2AGRI ) для створення безхмарних композитів.

Бонус: приклади глобальних композитів

• за допомогою Sentinel-2 ( лише для WMS )

• з поверхневим відбиттям поверхні MERIS, SPOT VGT та AVHRR (можна завантажити)

• з Landsat circa 2000 та circa 2014 ( середнє значення з використанням повного архіву Landsat )

Я думаю, що те, що ви описуєте, все ще є частиною того, що називається мозаїкою (або зшиванням зображень ). Мозаїка дійсно передбачає приєднання сусідніх плиток, але зазвичай плитки мають певне перекриття.

Тут вас цікавлять зокрема два етапи:

1. Зшивання зображень: тобто пошук правильного положення, що перекривається

2. Змішування пікселів, що перекриваються

У цьому документі є відмінне опитування різних методів для кожного кроку: Ghosh and Kaabouch (2016) Огляд методів мозаїки зображень, Дж. Віс. Комун. Зображення Р. 34 (2016) 1–11