グラスを使用してLANDSAT時系列の教師なし分類を実行するにはどうすればよいですか？

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特定の地域の土地被覆変化を比較するために、GRASSを使用して、LANDSAT画像の時系列（30年間の月次時間解像度）で教師なし分類を実行しています。

i.cluster時系列のマップごとに実行すると、クラスに使用されるシグネチャがマップごとにわずかに異なり、比較の有効性に影響する可能性があることを心配しています。これは事実でしょうか？もしそうなら、時系列の各マップで使用されるクラスシグネチャが全体で同一であることを確認する方法はありますか？

私の最初のアイデアはi.cluster、すべてのクラスが適切に表現されている特定のマップで実行し、これから生成されたsigfileをi.maxlikすべてのマップの入力sigfileとして使用することでした。

grass  remote-sensing  classification  landsat 
— si_2012
ソース
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関連するグリッドのコレクションに共通の署名を取得する1つの方法は、それらをすべて別の場所に置き換え、それらをモザイク化することです（すべての間にnull値のバンドがいくつかあります）。そのための署名を作成します。これは、1つの画像がさまざまなクラスを表示しない可能性があるという潜在的な問題を回避します。
— whuber
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@whuberに感謝します。これは良い考えのように聞こえますが、私が見ている領域は、11個のLANDSATタイルがモザイク化されたもので構成されています。これらを切り離し、一緒にモザイク化すると、巨大なファイルが生成され、長い時間がかかります。代わりに、時系列のすべてのポイントの画像グループを作成し、これの署名を生成できますか？
— si_2012
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あなたのデータセットは非常に大きいようです、そしておそらくそれを大気補正し、画像を放射分析的に正規化することは難しいでしょう。後者が成功すると、放射分析による相互比較が大幅に改善される可能性があります。
— Nikos Alexandris
良いアドバイス@ニコス-タイルの相対的な正規化のためのPIF識別を実行するために、Rパッケージ「landsat」を使用してスクリプトを記述します。結果が出たらこの投稿を更新します。
— si_2012
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ヒストグラムマッチング（grass 7のi.histo.match ）がお客様のニーズに適していることはお勧めしませんが、それも確認する必要があるかもしれません。
— Nikos Alexandris

回答:

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