Aynı konumdaki ancak farklı tarihlerdeki görüntüler için, mozaiklemeden (farklı boyutlardaki görüntüleri daha büyük bir görüntüde birleştiren) kompozisyondan bahsetmeyi tercih ederim . "Compositing" anahtar kelimesini ararsanız çok fazla ayrıntı bulacaksınız, ancak kısa bir özet:
Zaman serilerinin birleştirilmesi için iki temel yaklaşım vardır:
Mevcut en iyi piksel yaklaşımı (belirli bir kritere göre her bir konumda "en iyi" pikseli seçin, örneğin, maksimum NDVI değerine sahip pikseli veya birleştirme döneminin merkezi tarihine en yakın bulut olmayan pikseli kullanın). Landsat ile ilgili bir örnek burada bulunabilir
Birleştirilmiş piksel yaklaşımı (örneğin, aynı konumdaki tüm piksellerin ortalamasını alın ( ortalama birleştirme ) veya bazı tarihlerde "eksik" pikselleri enterpole etmek için geçici bir regresyon kullanın ( boşluk doldurma )). Boşluk doldurmanın potansiyel olarak herhangi bir tarihte bir görüntü oluşturduğunu (ve sakladığınız görüntüye karar verdiğinizi), birleştirme işleminde ise yalnızca bir görüntü verdiğini (kayan geçici bir pencere kullanabilirsiniz, ancak geçici olarak daha az "hassas" olduğunu unutmayın).
"Ortalama birleştirme" MERIS ve SPOT VGT ile başarılı projelerde kullanılmıştır ( buraya bakınız ). "Maks NDVI" bileşimi MODIS kompoziti için kullanılır. İlgi bazı tarihlerde İnterpolasyon yapılmıştır buraya Sentinel-2 görüntülerle. Şahsen ben "birleşik piksel" tipi yaklaşımı tercih ediyorum.
Şimdi, birleştirme işleminizin kalitesinin girdilerinizin kalitesine büyük ölçüde bağlı olduğunu bilmelisiniz, özellikle çok sayıda giriş veriniz yoksa (sentinel-2 her 5 günde bir "sadece" dir, her gün değil Sentinel-3) ile ilişkili olan kısmını dışarı aktarmak suretiyle yedek oluşturmanız gerekir:
iyi bulut maskesi (bulut algılama, pus algılama, cirrus (yüksek irtifa ince bulut) algılama ve bulut gölge algılama dahil.
gölgelik yansıma üst: Dijital Numaraları uydudan BRDF düzeltmeleri (ışık her yöne homojen olarak yansıtılmaz ve yüzeyin farklar üzerinde bir etkisi vardır), atmosferik düzeltme ve topografik düzeltme de dahil olmak üzere anlamlı yansıma değerlerine dönüştürün.
farklı görüntüler arasında iyi kayıt. pikseller mümkün olduğunca aynı konumu temsil etmelidir.
bazen de: geçici olay tespiti (sel ve kar)
Bulut içermeyen kompozitler oluşturmak için bir ESA projesi ( SEN2AGRI ) çerçevesinde bir yazılım geliştirildiğini unutmayın .
Bonus: küresel kompozit örnekleri