Обработка и интерпретация данных Landsat 8 (OLI) средствами GRASS GIS 7

Материал из GIS-Lab
Перейти к навигации Перейти к поиску
Эта страница является черновиком статьи.


Использование открытой геоинформационной системы GRASS GIS 7 для реализации стандартных сценариев обработки данных Landsat 8 (сенсор OLI)

В сообществе с завидной регулярностью появляются вопросы, связанные с обработкой данных Landsat 8 в GRASS GIS. В силу специфики этого программного пакета далеко не каждый способен быстро разобраться в нюансах его работы, и часто пользователь либо бросает затею использования GRASS, либо решает задачи интерпретации данных некорректно.

В этой статье описывается полная цепочка действий, от создания проекта до подготовки карты, необходимых для решения наиболее типичной, классической задачи обработки данных Landsat: подготовки и классификации набора данных с получением ряда побочных продуктов.

Некоторые предварительные замечания:

  • Работоспособность самой актуальной сборки GRASS GIS 7 на день публикации статьи является адекватной только в операционных системах семейства Linux и в Mac OS. Поведение пакета в Windows непредсказуемо и нестабильно, большая часть из описанных в статье операций в ней не работает (например, генерируются пустые файлы или программа завершает работу с ошибкой). При работе над статьей использовались Linux Debian (в VirtualBox) и нативный Mac OS Lion, GRASS GIS 7.0svn (r64224).
  • Все (или почти все) действия в статье выполняются через графический интерфейс GRASS, несмотря на то, что часто проще и быстрее использовать командную строку. Это сделано для увеличения наглядности и уменьшения порога вхождения. GRASS GIS всегда показывает текстовую команду, соответствующую выполняемым в интерфейсе действиям, поэтому, при желании, вы можете ознакомиться с этим аспектом работы подробнее.
  • Статья рассчитана на новичков, поэтому в ней большое количество скриншотов и высокая подробность изложения материала с массой отсылок.
  • Предполагается, что вы загрузили и распаковали набор данных Landsat 8 уровня обработки "Level 1 Product" (Например с помощью EarthExplorer, краткие инструкции можно получить здесь или здесь) с одиннадцатью одноканальными изображениями и файлом метаданных.

Создание проекта

Импорт данных

Радиометрическая калибровка

Атмосферная коррекция

Расчет индекса NDVI

Сравнение результатов с расчетами в ENVI после FLAASH

Pan Sharpening

Создание масок воды и облаков

Классификация без обучения

Классификация с обучением

Постклассификация

Карта