Existe-t-il un moyen d'automatiser le prétraitement des données LANDSAT?

Je suis actuellement inscrit à un cours à distance, en utilisant les données LANDSAT.
Une partie de mon cours porte sur la standardisation des scènes en fonction des valeurs de rayonnement . Je suppose que parce que c'est une tâche si fastidieuse, quelqu'un a déjà trouvé un moyen de l'automatiser.

Existe-t-il des outils, ESRI ou autres, qui normaliseront les scènes LANDSAT?

geoprocessing grass remote-sensing

— Jacques Tardie
source

Salut Markus, j'ai eu le même problème que celui décrit; g.extension n'a pas pu installer les modules complémentaires de traitement Landsat dans AMD64 Ubuntu osgeo-org.1803224.n2.nabble.com/… où je suis sur Win7, il y a environ 4 semaines, j'ai essayé GRASS 6.4 dans le tronc 6.5 et je ne peux pas installer ces plugins. Idéalement, j'utiliserais les plugins de QGIS et les aurais disponibles via le plugin GRASS. Des pensées?

— B

@BJe pense que ce serait mieux si vous posiez cette question seule. Ce n'est pas vraiment une réponse à la question actuelle, et vous obtiendrez probablement des réponses beaucoup plus pertinentes de cette façon.

— djq

— suis

Mise à jour: La version Python du gestionnaire d'extensions, beaucoup plus stable et compatible Windows, a été rétroportée vers GRASS 6.4.x il y a cinq jours. Ainsi, pour 6.4.2, il y a de fortes chances que l'installation de l'addon devienne plus facile. De plus, lors du prochain Sprint communautaire GRASS GIS à Prague en mai 2011, nous essaierons de générer des addons binaires winGRASS pour une consommation facile. Veuillez rester à l'écoute ...

— markusN

Ces plugins sont désormais disponibles sur Windows 7 dans GRASS 7 dev

— BWill

Réponses:

Avec GRASS GIS ( http://grass.osgeo.org ), vous pouvez effectuer ces étapes:

Importez des images Landsat dans une base de données GRASS en utilisant:
- scripts bash: voir le bas de la page sur http://www.grassbook.org/examples_menu3rd.php
- script python dans GRASS-Wiki: Importation automatisée de données
i.landsat.rgb (ou i.colors.enhance dans GRASS 7) - amélioration automatique des couleurs
i.landsat.toar (addon pour GRASS 6, inclus dans GRASS 7) - convertir le DN en radiance
i.atcorr - corrigez la réflexion de la partie supérieure de l'atmosphère sur la surface
i.landsat.acca (addon) - identification des nuages
i.landsat.dehaze (addon) - suppression de la brume
i.landsat.trim coupe la "frange" des bordures des images Landsat

Voir aussi ici: http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT

— markusN
source

Vous pouvez également ajouter i.topo.corr: grass.osgeo.org/wiki/GRASS_AddOns#i.topo.corr juste après i.atcorr à "réflectance topographiquement correcte".

— 2011 à 7h34

Merci, vous l' avez fait et vous avez également mis à jour grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT pour les autres modules.

— markusN

Nous devons inclure le script add -on i.trim.fringe et décrire, également, une façon de couper les franges en utilisant les limites de scène "officielles" WRS2 .

— Nikos Alexandris

J'ai trouvé que cela pourrait être utile:

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

Le troisième paquet est génial, mais jamais essayé avec le premier (en attente de réponse et de permission du principal).

— wnursal
source

En effet, les LEDAPS sont un excellent ensemble d'outils et de scripts qui automatisent la génération de la réflexion de surface.

— Jose

oui, mais si je voudrais essayer le traitement LEDAPS, j'ai besoin d'une identification ... et quand je contactais M. Masek à Jeffrey.G.Masek@nasa.gov afin d'obtenir un logiciel, je n'ai jamais reçu de réponse. Quelle pourrait être la manière différente d'obtenir le logiciel?

— Maycca

@MariaHavasova cela dépend de la qualité que vous recherchez. Pour les séries temporelles annuelles, je suppose que les LEDAP sont exagérés. Le SACP pour QGIS sur fromgistors.blogspot.com aurait, je pense, plus d'utilité.

— BillyWill

Je me rends compte que c'est un article assez ancien, mais j'ai développé un package R (LandsatLinkr), qui est un système automatisé pour traiter de grands volumes d'images Landsat et créer des chronologies spectralement cohérentes à travers les capteurs MSS, TM, ETM + et OLI. http://landsatlinkr.jdbcode.com/index.html il n'est pas disponible via CRAN, mais le site Web contient des instructions pour l'obtenir auprès de GitHub ( https://github.com/jdbcode/LandsatLinkr ).

— Justin Braaten
source