Для изображений с одним и тем же местоположением, но с разными датами, я бы предпочел говорить о компоновке, а не о мозаике (которая объединяет изображения из разных экстентов в более крупное изображение). Вы найдете много деталей, если будете искать ключевое слово «compositing», но вот краткое резюме:
Существует два основных подхода к составлению временных рядов:
Подход наилучшего доступного пикселя (выберите «лучший» пиксель в каждом местоположении на основе заданных критериев, например, используйте пиксель с максимальным значением NDVI или ближайший не облачный пиксель к центральной дате периода компоновки). Пример с Landsat можно найти здесь
Комбинированный пиксельный подход (например, взять среднее значение всех пикселей в одном и том же месте ( среднее наложение ) или использовать временную регрессию для интерполяции «отсутствующих» пикселей в некоторые даты ( заполнение пробелов )). Обратите внимание, что заполнение пропусков потенциально создает одно изображение в любой день (и вы выбираете то, которое вы сохраняете), в то время как композитинг дает только одно изображение за период компоновки (вы можете использовать скользящее временное окно, но оно менее «точное» во времени).
«Среднее составление» использовалось в нескольких успешных проектах с MERIS и SPOT VGT (см. Здесь ). Композит "Макс NDVI" используется для композита MODIS. Интерполяция в некоторые интересующие даты была сделана здесь с изображениями Sentinel-2. Лично я предпочитаю подход типа «комбинированный пиксель».
Теперь вы должны знать, что качество вашего композитинга во многом зависит от качества ваших входных данных, особенно если у вас нет большого количества входных данных (sentinel-2 «только» каждые 5 дней, а не каждый день, как Страж-3):
хорошая облачная маска (включая обнаружение облаков, обнаружение помутнения, обнаружение перистых облаков и тонких облаков).
Отражательная способность верхней части купола: преобразование цифровых чисел со спутника в значимые значения отражательной способности, включая поправки из BRDF (свет не однородно отражается во всех направлениях и влияние поверхности на различия), атмосферную коррекцию и топографическую коррекцию.
хорошая регистрация между разными изображениями. пиксели должны представлять одинаковое местоположение в максимально возможной степени.
иногда также: временное обнаружение событий (наводнения и снег)
Обратите внимание, что программное обеспечение было разработано в рамках проекта ESA ( SEN2AGRI ) для создания безоблачных композитов.
Бонус: примеры глобальных композитов