Czy istnieje sposób na zautomatyzowanie przetwarzania wstępnego danych LANDSAT?

Obecnie jestem zapisany na kurs zdalnego nauczania, używając danych LANDSAT.
Część mojego kursu dotyczy standaryzacji scen na podstawie wartości blasku . Zakładam, że ponieważ jest to tak żmudne zadanie, ktoś już wymyślił sposób na zautomatyzowanie go.

Czy są jakieś narzędzia ESRI lub inne, które standaryzują sceny LANDSAT?

geoprocessing grass remote-sensing

— Jacques Tardie
źródło

Cześć Markus, miałem taki sam problem jak opisano; g. rozszerzenie nie jest w stanie zainstalować dodatków przetwarzających landsat w AMD64 Ubuntu osgeo-org.1803224.n2.nabble.com/... gdzie jestem na Win7, około 4 tygodni temu wypróbowałem GRASS 6.4 chociaż do wersji Trunk 6.5 i nie mogę zainstalować tych wtyczek. Idealnie byłoby użyć wtyczek QGIS i udostępnić je za pośrednictwem wtyczki GRASS. jakieś pomysły?

— BWill

@BCzy myślę, że najlepiej byłoby zadać to pytanie samodzielnie. To naprawdę nie jest odpowiedź na bieżące pytanie i prawdopodobnie uzyskasz w ten sposób o wiele trafniejsze odpowiedzi.

— djq

Idę na inny wątek gis.stackexchange.com/q/8723/2765

— BWill

Aktualizacja: Znacznie bardziej stabilna i zgodna z Windows wersja menedżera rozszerzeń Python została przeniesiona do GRASS 6.4.x pięć dni temu. Tak więc dla wersji 6.4.2 istnieje duża szansa, że instalacja Addona stanie się łatwiejsza. Dodatkowo, podczas nadchodzącego GRASS GIS Community Sprint w Pradze w maju 2011 r., Spróbujemy automatycznie wygenerować dodatki binarne winGRASS w celu łatwej konsumpcji.

— Bądź na

Te wtyczki są teraz dostępne w systemie Windows 7 w GRASS 7 dev

— BWill

Odpowiedzi:

Z GRASS GIS ( http://grass.osgeo.org ) możesz wykonać następujące kroki:

Importuj zdjęcia Landsat do bazy danych GRASS, używając:
- skrypty bash: patrz dół strony na http://www.grassbook.org/examples_menu3rd.php
- skrypt python w GRASS-Wiki: Automatyczny import danych
i.landsat.rgb (lub i.colors.enhance w GRASS 7) - automatyczne ulepszanie kolorów
i.landsat.toar (dodatek do GRASS 6, zawarty w GRASS 7) - konwertuj DN na blask atmosfery
i.atcorr - skoryguj odbicie atmosfery do powierzchni
i.landsat.acca (addon) - identyfikacja chmury
i.landsat.dehaze (addon) - usuwanie zamglenia
i.landsat.trim przycina „grzywkę” z granic obrazów Landsata

Zobacz także tutaj: http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT

— markusN
źródło

Możesz także dodać i.topo.corr: grass.osgeo.org/wiki/GRASS_AddOns#i.topo.corr bezpośrednio po i.atcorr do „poprawnego współczynnika odbicia”.

— obsadzone

Dzięki, zrobiliśmy to, a także zaktualizowaliśmy grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT dla innych modułów.

— markusN

Powinniśmy dołączyć skrypt grass-addon i.trim.fringe i opisać również sposób odcinania obrzeży za pomocą „oficjalnych” granic sceny WRS2 .

— Nikos Alexandris

Odkryłem, że może to być przydatne:

http://ledaps.nascom.nasa.gov/tools/tools.html

Trzeci pakiet jest niesamowity, ale nigdy nie próbował z pierwszym (w oczekiwaniu na odpowiedź i zgodę głównego).

— wnursal
źródło

Rzeczywiście, LEDAPS to świetny zestaw narzędzi i skryptów, które automatyzują generowanie współczynnika odbicia powierzchni.

— Jose

tak, ale jeśli chcę wypróbować przetwarzanie LEDAPS, potrzebuję identyfikacji ... a kiedy kontaktowałem się z panem Maskiem pod adresem Jeffrey.G.Masek@nasa.gov w celu uzyskania oprogramowania, nigdy nie otrzymałem odpowiedzi. Jaki może być inny sposób uzyskania oprogramowania?

— maycca

@MariaHavasova zależy od jakości, której szukasz. Wydaje mi się, że w przypadku rocznych szeregów czasowych LEDAP to przesada. Myślę, że SACP dla QGIS na fromgistors.blogspot.com ma większą użyteczność.

— BillyWill

Zdaję sobie sprawę, że jest to dość stary post, ale opracowałem pakiet R (LandsatLinkr), który jest zautomatyzowanym systemem do przetwarzania dużych ilości zdjęć Landsat i tworzenia spektralnie spójnych chronologii w czujnikach MSS, TM, ETM + i OLI. http://landsatlinkr.jdbcode.com/index.html nie jest dostępny za pośrednictwem CRAN, ale strona internetowa zawiera instrukcje dotyczące pobierania go z GitHub ( https://github.com/jdbcode/LandsatLinkr ).

— Justin Braaten
źródło