¿Cómo agudizar las imágenes Landsat para la clasificación de imágenes en GRASS?

Me gustaría aprender cómo hacer una clasificación no supervisada de una escena Landsat usando i.cluster> i.maxliken GRASS usando imágenes de resolución de 15m con nitidez panorámica (el ejemplo dado en su Wiki usa las resoluciones de 30m ordinarias).

Intenté usar i.pansharpenprimero para crear las imágenes con nitidez panorámica, pero i.pansharpensolo puedo generar 3 canales que se pueden combinar usando d.rgbo r.composite. Hasta donde yo sé, el proceso de clasificación de imágenes requiere bandas multiespectrales completas de 1 a 7. ¿Cómo puedo producir bandas separadas (banda 1 a banda 7), con nitidez panorámica usando su imagen de banda 8 de 15 m de resolución, antes de ingresarlas en el proceso de clasificación de imágenes?

Encontré un artículo que demuestra cómo hicieron esto; básicamente utilizaron algún tipo de análisis de componentes principales para fusionar de alguna manera las bandas multiespectrales de 30 m con la banda pancromática de 15 m. La cita exacta sería:

"El método primero remuestrea la imagen multiespectral de 30 metros a 15 metros. Luego calcula los seis componentes principales de la imagen multiespectral (eliminamos la banda térmica debido a su resolución más amplia). Luego, el histograma de la banda pancromática (15 metros resolución) se vuelve a escalar para que coincida con el histograma del primer componente principal de la imagen de 30 metros y el primer componente se reemplaza con la banda pancromática reescalada. Esto se justifica porque el primer componente principal representa el brillo general de una manera similar a la banda espectral amplia de la imagen pancromática. Después del reemplazo, los seis componentes se transforman nuevamente en el espacio de datos original, lo que mejora la resolución espacial ".

En primer lugar, el documento no mostró algoritmo / fórmulas de ningún tipo. No tengo idea de cómo convertir la cita anterior en una fórmula matemática correspondiente. Me di cuenta de que puedo usar i.pansharpenel algoritmo PCA en lugar del habitual Brovey o IHS, pero aún así, la salida solo será de 3 canales de rojo, azul y verde, que lamentablemente no tengo idea de cómo usarlos para la clasificación de imágenes ..

Entonces, antes de siquiera intentar romper mi cabeza tratando de escribir un nuevo algoritmo de PCA manualmente, ¿alguien puede ayudarme a señalar una manera mejor y más fácil de realizar la clasificación de imágenes en imágenes Landsat con nitidez panorámica? Quiero decir, debería haber una manera más fácil, ¿verdad? Siento que me falta algo simple.

Si la única ruta que queda es escribir mi propio guión, ¿pueden señalarme algo que se parezca a un ejemplo de lo que estoy tratando de hacer?

¡Cualquier ayuda es muy apreciada!

i.cluster necesita al menos dos rásteres. Entonces, tres salidas de i.pansharpen serán suficientes.