Google Earth Engine(GEE)——利用插值方法解决影像去云后的空缺/填充/弥补方法详细讲解(拉萨区域为例)
本篇文章重点要解决的 问题就是,很多时候我们无论是在小区域内的单景影像或者是中大尺度的影像,更或是长时间序列的影像研究中,很多情况下我们会因为云量筛选等因素,或多或少的存在影像空白而缺少值,因此如何处理这些问题,我们今天就来解决。
我们现在主要面临的问题主要是,在影像去云之后,会留下很多的空白,那么我们如何实现插值的方式实现影像的弥补呢?其实,原理很简单,主要的方式就是,分别利用同一区域的影像,分别通过前后同一时间的影像的中值来弥补这些影像。
简单的说,就是通过一幅有云的影像时间位2020年,去云后有一部分空洞,但是我们通过该地区的2019年的前一幅影像和2021年的影像通过两者影像的合并并求取真值即可用来弥补影像。
Google Earth Engine 可以有效地用于填补时间序列去云后的影像。本次需要使用的技术手电使用join,mask和filter三个函数来实现。这篇文章用代码片段解释了这些步骤,并构建了一个可以应用于任何时间序列数据的功能齐全的脚本。
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