Gibt es eine Möglichkeit, die Vorverarbeitung von LANDSAT-Daten zu automatisieren?

Ich bin zurzeit in einem Fernerkundungskurs mit LANDSAT-Daten eingeschrieben.
Ein Teil meines Kurses befasst sich mit der Standardisierung der Szenen basierend auf Strahlungswerten . Ich gehe davon aus, dass jemand bereits einen Weg gefunden hat, dies zu automatisieren, da dies eine so mühsame Aufgabe ist.

Gibt es irgendwelche Tools, ESRI oder andere, die LANDSAT-Szenen standardisieren?

geoprocessing grass remote-sensing

— Jacques Tardie
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Hallo Markus, ich hatte das gleiche Problem wie beschrieben; g.extension nicht in der Lage, Landsat-Verarbeitungs-Addons in AMD64 Ubuntu osgeo-org.1803224.n2.nabble.com/… zu installieren, wo ich auf Win7 bin. Vor ungefähr 4 Wochen habe ich GRASS 6.4 über den 6.5-Trunk ausprobiert und kann diese Plugins nicht installieren. Idealerweise würde ich die Plugins von QGIS verwenden und sie dort über das GRASS Plugin verfügbar machen. Irgendwelche Gedanken?

— Bis zum

@BWill ich denke, es wäre am besten, wenn Sie diese Frage selbst gestellt. Es ist keine wirkliche Antwort auf die aktuelle Frage, und auf diese Weise erhalten Sie wahrscheinlich viel relevantere Antworten.

— djq

Ich

— bin

Update: Die viel stabilere und Windows-konforme Python-Version des Extension Managers wurde vor fünf Tagen auf GRASS 6.4.x zurückportiert. Für 6.4.2 besteht daher eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass die Addon-Installation einfacher wird. Beim kommenden GRASS GIS Community Sprint in Prag im Mai 2011 werden wir außerdem versuchen, WinGRASS-Binär-Addons für den einfachen Verbrauch automatisch zu generieren. Bitte bleiben Sie dran ...

— markusN

Diese Plugins sind jetzt unter Windows 7 in GRASS 7 dev

— BWill

Antworten:

Mit GRASS GIS ( http://grass.osgeo.org ) können Sie folgende Schritte ausführen:

Importieren Sie Landsat-Bilder in eine GRASS-Datenbank mit:
- Bash-Skripte: siehe Seite unten unter http://www.grassbook.org/examples_menu3rd.php
- Python-Skript im GRASS-Wiki: Automatisierter Datenimport
i.landsat.rgb (oder i.colors.enhance in GRASS 7) - Automatische Farbverbesserung
i.landsat.toar (in GRASS 7 enthaltenes Addon für GRASS 6) - Konvertieren von DN in die Strahlungsspitze der Atmosphäre
i.atcorr - Korrigiert die Oberseite der Atmosphäre zum Oberflächenreflexionsgrad
i.landsat.acca (Addon) - Cloud-Identifizierung
i.landsat.dehaze (Addon) - Trübungsentfernung
i.landsat.trim schneidet den "Rand" von den Rändern der Landsat-Bilder ab

Siehe auch hier: http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT

— markusN
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Sie können auch i.topo.corr: grass.osgeo.org/wiki/GRASS_AddOns#i.topo.corr direkt nach i.atcorr hinzufügen, um "topographisch korrektes Reflexionsvermögen" zu erzielen.

— Maning

Vielen Dank, getan und auch grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT für andere Module aktualisiert .

— markusN

Wir sollten das Grass-Addon-Skript i.trim.fringe einbinden und außerdem eine Möglichkeit zum Abschneiden von Rändern mithilfe der "offiziellen" WRS2-Szenengrenzen beschreiben .

— Nikos Alexandris

Ich fand das nützlich:

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

Das dritte Paket ist fantastisch, wurde aber noch nie mit dem ersten Paket ausprobiert (auf Antwort und Erlaubnis des Auftraggebers wartend).

— wnursal
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LEDAPS sind in der Tat eine großartige Sammlung von Werkzeugen und Skripten, die das Generieren von Oberflächenreflexion automatisieren.

— Jose

ja, aber wenn ich die LEDAPS-Verarbeitung ausprobieren möchte, brauche ich einen Ausweis ... und als ich Herrn Masek unter Jeffrey.G.Masek@nasa.gov kontaktierte, um Software zu erhalten, habe ich nie eine Antwort erhalten. Was könnte der andere Weg sein, um die Software zu bekommen?

— Maycca

@MariaHavasova es kommt auf die Qualität an, die Sie suchen. Für jährliche Zeitreihen, denke ich, LEDAPs ist Overkill. Das SACP für QGIS unter fromgistors.blogspot.com hätte meines Erachtens mehr Nutzen.

— BillyWill

Mir ist klar, dass dies ein ziemlich alter Beitrag ist, aber ich habe ein R-Paket (LandsatLinkr) entwickelt, das ein automatisiertes System zur Verarbeitung großer Mengen von Landsat-Bildern und zur Erstellung spektralkonsistenter Chronologien für MSS-, TM-, ETM + - und OLI-Sensoren ist. http://landsatlinkr.jdbcode.com/index.html Es ist nicht über CRAN verfügbar. Auf der Website finden Sie jedoch Anweisungen, wie Sie es von GitHub beziehen können ( https://github.com/jdbcode/LandsatLinkr ).

— Justin Braaten
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