データカバレッジが100％未満のときに衛星画像タイルを完成させる

複数の画像（> = 2）を1つの「最良の」画像に結合したい。ベストは、低いクラウドカバーと高いデータカバレッジで定義されます。無料のSentinel衛星データを使用した例を次に示します。

http://sentinel-s2-l1c.s3.amazonaws.com/tiles/12/S/XB/2017/6/1/0/preview.jpg および http：//sentinel-s2-l1c.s3.amazonawsを参照して ください.com / tiles / 12 / S / XB / 2017/6 /以下の画像のソース。

完全なタイルを生成するために100％のデータカバレッジを持たない衛星画像タイルを完成させるためのアルゴリズムやプロセスはありますか？

私が意味するものの例については、以下の視覚化を参照してください。

私は文献にあまり詳しくないので、私が探しているべき用語が何であるか分かりません。

例：

例：

場所が同じで日付が異なる画像の場合は、モザイク（異なる範囲の画像を大きな画像に結合する）よりも合成について説明します。「合成」キーワードを検索すると多くの詳細が見つかりますが、ここに簡単な要約があります。

時系列の合成には、主に2つのアプローチがあります。

• 最適なピクセルアプローチ（所定の基準に基づいて各場所で「最適な」ピクセルを選択します。たとえば、最大NDVI値を持つピクセルを使用するか、合成期間の中心日付に最も近い非クラウドピクセルを使用します）。Landsatの例はここにあります

• 結合ピクセルアプローチ（たとえば、同じ場所にあるすべてのピクセルの平均を取る（合成を平均する）、または時間回帰を使用して特定の日付の「欠落」ピクセルを補間する（ギャップフィリング））。ギャップフィリングは、任意の日付で1つのイメージを作成する可能性があることに注意してください（そして、保持するイメージを決定します）。一方、合成は、合成期間ごとに1つのイメージのみを提供します（

「平均合成」は、MERISおよびSPOT VGTのいくつかの成功したプロジェクトで使用されています（こちらを参照）。「最大NDVI」合成は、MODIS合成に使用されます。ここでは、関心のあるいくつかの日付での補間がSentinel-2画像を使用して行われました。個人的には、「結合ピクセル」タイプのアプローチを好みます。

ここで、特に大量の入力データがない場合、合成の品質は入力の品質に大きく依存することに注意する必要があります（sentinel-2は毎日ではなく、5日ごとに「のみ」です）センチネル-3）：

• 優れたクラウドマスク（クラウド検出、ヘイズ検出、巻雲（高高度の薄い雲）検出、クラウドシャドウ検出を含む）。

• 天蓋反射率のトップ：衛星からのデジタル数値を、BRDFからの補正（光が全方向に均一に反射されるわけではなく、表面が違いに影響する）、大気補正、地形補正など、意味のある反射値に変換します。

• 異なる画像間の良好な登録。ピクセルは可能な限り同じ場所を表す必要があります。

• 時々：一時的なイベントの検出（洪水と雪）

ESAプロジェクト（SEN2AGRI）のフレーム内で、クラウドのないコンポジットを作成するためのソフトウェアが開発されていることに注意してください。

ボーナス：グローバルコンポジットの例

• Sentinel-2（WMSのみ）

• MERIS、SPOT VGTとAVHRR表面反射率（ダウンロードできます）

• 2000年頃と2014年頃のLandsatを使用（Landsatアーカイブ全体を使用した中央値）

あなたが説明することは、まだモザイク（または画像のステッチ）と呼ばれるものの一部だと思います。モザイキングには実際に隣接するタイルを結合することが含まれますが、通常、タイルにはある程度の重なりがあります。

ここでは、特に2つのステップに関心があります。

1. 画像のつなぎ合わせ：つまり、正しい重なり位置を見つける

2. 重なり合うピクセルをブレンドする

このペーパーの各ステップのさまざまな方法に関する優れた調査があります 。Ghoshand Kaabouch（2016）画像モザイク手法に関する調査、J。Vis。コミュニケーション。画像R. 34（2016）1–11