¿Cómo realizar una clasificación no supervisada de series temporales de LANDSAT con Grass?

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Estoy usando GRASS para realizar una clasificación no supervisada en una serie temporal de imágenes de LANDSAT (resolución temporal mensual, más de 30 años), con el fin de comparar el cambio de la cobertura del suelo en un área en particular.

Me preocupa que si corro i.clusterpara cada mapa en la serie temporal, las firmas utilizadas para las clases pueden ser ligeramente diferentes para cada mapa, lo que afecta la validez de la comparación. ¿Sería este el caso? Si es así, ¿hay alguna manera de garantizar que las firmas de clase utilizadas en cada mapa en la serie temporal sean idénticas en todo momento?

Mi idea inicial era ejecutar i.clusteren un mapa particular donde todas las clases están bien representadas, luego usar el sigfile generado a partir de esto como el sigfile de entrada i.maxlikpara todos los mapas.

grass remote-sensing classification landsat si_2012
fuente
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Una forma de obtener una firma común para una colección de cuadrículas relacionadas es desplazarlas todas a diferentes ubicaciones y colocarlas en mosaico (con algunas bandas de valores nulos entre ellas): crear una firma para eso. Esto soluciona el problema potencial de que una imagen puede no mostrar la variedad completa de clases.
whuber
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Gracias @whuber. Esto suena como una buena idea, sin embargo, el área que estoy viendo consiste en 11 mosaicos LANDSAT en mosaico juntos. Disolverlos y hacerlos mosaicos juntos producirá un archivo masivo y tomará mucho tiempo. En cambio, ¿podría hacer un grupo de imágenes de todos los puntos en la serie de tiempo y generar una firma para esto?
si_2012
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Su conjunto de datos parece ser muy grande y probablemente será una tarea difícil corregir atmosféricamente y normalizar radiométricamente sus imágenes. El último, si tiene éxito, podría conducir a una mejora significativa hacia las comparaciones radiométricas cruzadas.
Nikos Alexandris
Buen consejo @Nikos: voy a escribir un script usando el paquete R 'landsat' para llevar a cabo la identificación PIF para la normalización relativa de los mosaicos. Actualizaré esta publicación cuando tenga un resultado.
si_2012
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No estoy sugiriendo que la coincidencia de histograma ( i.histo.match in grass 7 ) se adapte a sus necesidades, pero es posible que también desee echarle un vistazo.
Nikos Alexandris

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