두 개의 래스터 (Landsat slc-off 이미지)의 선형 히스토그램 매칭 R

R에 두 개의 래스터 (Landsat slc-off 이미지)가 있습니다. 둘 다 일부 데이터가 누락되었지만 간격 위치가 완전히 벗어납니다. 예를 들어, 아래에 두 개의 래스터 r1과 r2을 만듭니다.두 개의 래스터 (Landsat slc-off 이미지)의 선형 히스토그램 매칭 R

r1 <- raster(system.file("external/test.grd", package="raster")) 
r1_mat <- as.matrix(r1) 
r1[which(!is.na(as.matrix(r1)))[1:600]] <- NA 
par(mfrow=c(3,1)) 
plot(r1) 

r2 <- raster(system.file("external/test.grd", package="raster")) 
r2[which(!is.na(as.matrix(r2)))[900:1400]] <- NA 
plot(r2)

그러나 두 번째 이미지는 다른 대기 조건, 예를 들어 더 나은 태양 조명으로 촬영됩니다.

r2 <- r2 + 200

는 이제 사소하다 갭 중첩 R2의 화소 R1의 누락 된 데이터를 기입하고 싶은 : (매우 간단)이 효과를 시뮬레이션

r3 <- cover(r1, r2) 
plot(r3)

는 결과를 살펴보면 plot(r3) 인 경우, 이른바 "스트리핑 효과" also shown in Figure 2 on this page here이 분명합니다. 권장되는 해결책 중 하나는 틈새 채우기를 수행하기 전에 두 이미지를 matching their histograms으로 표준화하는 것입니다. 이 기술은 후보 이미지의 누적 분포 함수에 기초한다. as will be done in Grass 7.

R에서 정확히 이것을 수행 할 수 있습니까? 감사!

출처

2014-12-22 shekeine

나는 [this] (https://github.com/azvoleff/teamlucc/tree/master/R)와 같은 틈새 채우기 접근법을 제안합니다. –

제안에 감사 드리며, R에서 slc-off 이미지 용 GNSPI 구현이 있다는 것을 알지 못했습니다! 그러나 픽셀 기반 분류의 경우 두 개의 slc-off 이미지를 개별적으로 분류 한 다음 결과를 병합하는 것이 더 나을 것이라고 생각하게되었습니다. 어떻게 생각해? – shekeine

죄송합니다. [teamlucc] (https://github.com/azvoleff/teamlucc/blob/master/README.md)를 통해 알게되었습니다. "Landsat 7 SLC-off 갭 필 루틴을 실행하려면 IDL과 ENVI도 필요합니다. ". 벅이 바로 거기에서 멈 춥니 다. GNSPI 갭 필 알고리즘의 순수 R 구현은 훌륭합니다. – shekeine

Google 검색을 한 후, 나는 크랭크 패키지 landsat을 발견했습니다. 그것에는 histmatch()과 relnorm()이 바로이 기능을 가지고 있습니다. ?histmatch()은 예제를 모두 완벽하게 설명합니다.

출처

2014-12-22 17:09:11 shekeine

두 개의 래스터 (Landsat slc-off 이미지)의 선형 히스토그램 매칭 R

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