Come colmare le lacune nelle immagini SLC-Off Landsat 7 ETM + con QGIS?

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Spiegazione del problema:

Il 31 maggio 2003 il sensore Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper (ETM +) ha avuto un guasto al Scan Line Corrector (SLC). Da quel momento tutte le immagini ETM + di Landsat hanno avuto lacune a forma di cuneo su entrambi i lati di ciascuna scena, con una perdita di dati del 22% circa. Queste immagini sono disponibili per il download gratuito dal sito Web USGS GloVis e si trovano nella collezione L7 SLC-off.

fonte: Yale University

Posso usare Qgis invece del software proprietario (ENVI, Erdas ....) per colmare le lacune?

qgis remote-sensing landsat

— Vassilis
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Di quale qualità hai bisogno per colmare le lacune? Sono vicino al bordo? Le immagini di altre date saranno utili? Il punto di partenza sarebbe (penso) di utilizzare i livelli maschera forniti con i set di dati ETM USGS Landsat 7.

— Willy,

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Puoi provare lo strumento gdal_fillnodata che è disponibile anche in QGIS tramite il menu Raster-> Analisi-> Riempi nodati. Utilizza un'interpolazione di ponderazione della distanza inversa (IDW). Ho appena provato sia quel metodo sia l' interpolazione di triangolazione con una sola data (in ENVI) e gdal_fillnodata sembrava molto meglio. Se si desidera unire più date, potrebbe essere necessario implementare la metodologia di corrispondenza istogramma lineare localizzata in Python (GDAL + Numpy) per farlo apparire bene.

— user2856
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Uno dei coautori di questo articolo fornisce un'implementazione open source in IDL per il loro algoritmo per colmare le lacune nei dati SLC off, algoritmo soprannominato NSPI (Neighborhood Simile Pixel Interpolator).

— vpipkt
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