Tổng hợp và tạo ảnh ghép

Nhìn chung, quá trình kết hợp đề cập đến quá trình kết hợp các hình ảnh chồng chéo nhau về không gian thành một hình ảnh duy nhất dựa trên hàm tổng hợp. Tạo ảnh ghép là quá trình ghép các tập dữ liệu hình ảnh theo không gian để tạo ra một hình ảnh liên tục theo không gian. Trong Earth Engine, các thuật ngữ này được dùng thay thế cho nhau, mặc dù cả tính năng kết hợp và tạo ảnh ghép đều được hỗ trợ. Ví dụ: hãy cân nhắc việc kết hợp nhiều hình ảnh ở cùng một vị trí. Ví dụ: sử dụng một Chế độ xem hình ảnh nông nghiệp quốc gia (NAIP) Hình ảnh kỹ thuật số theo góc phần tư (DOQQ) tại các thời điểm khác nhau, ví dụ sau đây minh hoạ cách tạo một giá trị tổng hợp tối đa:

Trình soạn thảo mã (JavaScript)

// Load three NAIP quarter quads in the same location, different times.
var naip2004_2012 = ee.ImageCollection('USDA/NAIP/DOQQ')
  .filterBounds(ee.Geometry.Point(-71.08841, 42.39823))
  .filterDate('2004-07-01', '2012-12-31')
  .select(['R', 'G', 'B']);

// Temporally composite the images with a maximum value function.
var composite = naip2004_2012.max();
Map.setCenter(-71.12532, 42.3712, 12);
Map.addLayer(composite, {}, 'max value composite');

Thiết lập Python

Hãy xem trang Môi trường Python để biết thông tin về API Python và cách sử dụng geemap để phát triển tương tác.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Load three NAIP quarter quads in the same location, different times.
naip_2004_2012 = (
    ee.ImageCollection('USDA/NAIP/DOQQ')
    .filterBounds(ee.Geometry.Point(-71.08841, 42.39823))
    .filterDate('2004-07-01', '2012-12-31')
    .select(['R', 'G', 'B'])
)

# Temporally composite the images with a maximum value function.
composite = naip_2004_2012.max()
m.set_center(-71.12532, 42.3712, 12)
m.add_layer(composite, {}, 'max value composite')
m

Hãy cân nhắc việc cần phải tạo ảnh ghép bốn DOQQ khác nhau cùng một lúc, nhưng ở các vị trí khác nhau. Ví dụ sau đây minh hoạ việc sử dụng imageCollection.mosaic():

Trình soạn thảo mã (JavaScript)

// Load four 2012 NAIP quarter quads, different locations.
var naip2012 = ee.ImageCollection('USDA/NAIP/DOQQ')
  .filterBounds(ee.Geometry.Rectangle(-71.17965, 42.35125, -71.08824, 42.40584))
  .filterDate('2012-01-01', '2012-12-31');

// Spatially mosaic the images in the collection and display.
var mosaic = naip2012.mosaic();
Map.setCenter(-71.12532, 42.3712, 12);
Map.addLayer(mosaic, {}, 'spatial mosaic');

Thiết lập Python

Hãy xem trang Môi trường Python để biết thông tin về API Python và cách sử dụng geemap để phát triển tương tác.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Load four 2012 NAIP quarter quads, different locations.
naip_2012 = (
    ee.ImageCollection('USDA/NAIP/DOQQ')
    .filterBounds(
        ee.Geometry.Rectangle(-71.17965, 42.35125, -71.08824, 42.40584)
    )
    .filterDate('2012-01-01', '2012-12-31')
)

# Spatially mosaic the images in the collection and display.
mosaic = naip_2012.mosaic()
m = geemap.Map()
m.set_center(-71.12532, 42.3712, 12)
m.add_layer(mosaic, {}, 'spatial mosaic')

Xin lưu ý rằng có một số điểm trùng lặp trong các DOQQ trong ví dụ trước. Phương thức mosaic() kết hợp các hình ảnh chồng chéo theo thứ tự của chúng trong bộ sưu tập (hình ảnh gần đây nhất ở trên cùng). Để kiểm soát nguồn pixel trong một hình ảnh ghép (hoặc hình ảnh tổng hợp), hãy sử dụng mặt nạ hình ảnh. Ví dụ: đoạn mã sau đây sử dụng ngưỡng trên các chỉ số phổ để che dữ liệu hình ảnh trong một ảnh ghép:

Trình soạn thảo mã (JavaScript)

// Load a NAIP quarter quad, display.
var naip = ee.Image('USDA/NAIP/DOQQ/m_4207148_nw_19_1_20120710');
Map.setCenter(-71.0915, 42.3443, 14);
Map.addLayer(naip, {}, 'NAIP DOQQ');

// Create the NDVI and NDWI spectral indices.
var ndvi = naip.normalizedDifference(['N', 'R']);
var ndwi = naip.normalizedDifference(['G', 'N']);

// Create some binary images from thresholds on the indices.
// This threshold is designed to detect bare land.
var bare1 = ndvi.lt(0.2).and(ndwi.lt(0.3));
// This detects bare land with lower sensitivity. It also detects shadows.
var bare2 = ndvi.lt(0.2).and(ndwi.lt(0.8));

// Define visualization parameters for the spectral indices.
var ndviViz = {min: -1, max: 1, palette: ['FF0000', '00FF00']};
var ndwiViz = {min: 0.5, max: 1, palette: ['00FFFF', '0000FF']};

// Mask and mosaic visualization images.  The last layer is on top.
var mosaic = ee.ImageCollection([
  // NDWI > 0.5 is water.  Visualize it with a blue palette.
  ndwi.updateMask(ndwi.gte(0.5)).visualize(ndwiViz),
  // NDVI > 0.2 is vegetation.  Visualize it with a green palette.
  ndvi.updateMask(ndvi.gte(0.2)).visualize(ndviViz),
  // Visualize bare areas with shadow (bare2 but not bare1) as gray.
  bare2.updateMask(bare2.and(bare1.not())).visualize({palette: ['AAAAAA']}),
  // Visualize the other bare areas as white.
  bare1.updateMask(bare1).visualize({palette: ['FFFFFF']}),
]).mosaic();
Map.addLayer(mosaic, {}, 'Visualization mosaic');

Thiết lập Python

Hãy xem trang Môi trường Python để biết thông tin về API Python và cách sử dụng geemap để phát triển tương tác.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Load a NAIP quarter quad, display.
naip = ee.Image('USDA/NAIP/DOQQ/m_4207148_nw_19_1_20120710')
m = geemap.Map()
m.set_center(-71.0915, 42.3443, 14)
m.add_layer(naip, {}, 'NAIP DOQQ')

# Create the NDVI and NDWI spectral indices.
ndvi = naip.normalizedDifference(['N', 'R'])
ndwi = naip.normalizedDifference(['G', 'N'])

# Create some binary images from thresholds on the indices.
# This threshold is designed to detect bare land.
bare_1 = ndvi.lt(0.2).And(ndwi.lt(0.3))
# This detects bare land with lower sensitivity. It also detects shadows.
bare_2 = ndvi.lt(0.2).And(ndwi.lt(0.8))

# Mask and mosaic visualization images. The last layer is on top.
mosaic = ee.ImageCollection([
    # NDWI > 0.5 is water. Visualize it with a blue palette.
    ndwi.updateMask(ndwi.gte(0.5)).visualize(
        min=0.5, max=1, palette=['00FFFF', '0000FF']
    ),
    # NDVI > 0.2 is vegetation. Visualize it with a green palette.
    ndvi.updateMask(ndvi.gte(0.2)).visualize(
        min=-1, max=1, palette=['FF0000', '00FF00']
    ),
    # Visualize bare areas with shadow (bare_2 but not bare_1) as gray.
    bare_2.updateMask(bare_2.And(bare_1.Not())).visualize(palette=['AAAAAA']),
    # Visualize the other bare areas as white.
    bare_1.updateMask(bare_1).visualize(palette=['FFFFFF']),
]).mosaic()
m.add_layer(mosaic, {}, 'Visualization mosaic')
m

Để tạo một thành phần kết hợp giúp tối đa hoá một dải tần tuỳ ý trong dữ liệu đầu vào, hãy sử dụng imageCollection.qualityMosaic(). Phương thức qualityMosaic() đặt từng pixel trong thành phần kết hợp dựa trên hình ảnh nào trong bộ sưu tập có giá trị tối đa cho dải tần được chỉ định. Ví dụ: mã sau đây minh hoạ cách tạo một thành phần kết hợp pixel xanh lục nhất và một thành phần kết hợp giá trị gần đây:

Trình soạn thảo mã (JavaScript)

// Define a function that scales and masks Landsat 8 surface reflectance images.
function prepSrL8(image) {
  // Develop masks for unwanted pixels (fill, cloud, cloud shadow).
  var qaMask = image.select('QA_PIXEL').bitwiseAnd(parseInt('11111', 2)).eq(0);
  var saturationMask = image.select('QA_RADSAT').eq(0);

  // Apply the scaling factors to the appropriate bands.
  var getFactorImg = function(factorNames) {
    var factorList = image.toDictionary().select(factorNames).values();
    return ee.Image.constant(factorList);
  };
  var scaleImg = getFactorImg([
    'REFLECTANCE_MULT_BAND_.|TEMPERATURE_MULT_BAND_ST_B10']);
  var offsetImg = getFactorImg([
    'REFLECTANCE_ADD_BAND_.|TEMPERATURE_ADD_BAND_ST_B10']);
  var scaled = image.select('SR_B.|ST_B10').multiply(scaleImg).add(offsetImg);

  // Replace original bands with scaled bands and apply masks.
  return image.addBands(scaled, null, true)
    .updateMask(qaMask).updateMask(saturationMask);
}

// This function masks clouds and adds quality bands to Landsat 8 images.
var addQualityBands = function(image) {
  // Normalized difference vegetation index.
  var ndvi = image.normalizedDifference(['SR_B5', 'SR_B4']);
  // Image timestamp as milliseconds since Unix epoch.
  var millis = ee.Image(image.getNumber('system:time_start'))
                   .rename('millis').toFloat();
  return prepSrL8(image).addBands([ndvi, millis]);
};

// Load a 2014 Landsat 8 ImageCollection.
// Map the cloud masking and quality band function over the collection.
var collection = ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2')
  .filterDate('2014-06-01', '2014-12-31')
  .map(addQualityBands);

// Create a cloud-free, most recent value composite.
var recentValueComposite = collection.qualityMosaic('millis');

// Create a greenest pixel composite.
var greenestPixelComposite = collection.qualityMosaic('nd');

// Display the results.
Map.setCenter(-122.374, 37.8239, 12); // San Francisco Bay
var vizParams = {bands: ['SR_B5', 'SR_B4', 'SR_B3'], min: 0, max: 0.4};
Map.addLayer(recentValueComposite, vizParams, 'Recent value composite');
Map.addLayer(greenestPixelComposite, vizParams, 'Greenest pixel composite');

// Compare to a cloudy image in the collection.
var cloudy = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA/LC08_044034_20140825');
Map.addLayer(cloudy, {bands: ['B5', 'B4', 'B3'], min: 0, max: 0.4}, 'Cloudy');

Thiết lập Python

Hãy xem trang Môi trường Python để biết thông tin về API Python và cách sử dụng geemap để phát triển tương tác.

import ee
import geemap.core as geemap

Colab (Python)

# Define a function that scales and masks Landsat 8 surface reflectance images.
def prep_sr_l8(image):
  # Develop masks for unwanted pixels (fill, cloud, cloud shadow).
  qa_mask = image.select('QA_PIXEL').bitwiseAnd(int('11111', 2)).eq(0)
  saturation_mask = image.select('QA_RADSAT').eq(0)

  # Helper function to create image from scaling factors.
  def get_factor_img(factor_names):
    factor_list = image.toDictionary().select(factor_names).values()
    return ee.Image.constant(factor_list)

  # Apply the scaling factors to the appropriate bands.
  scale_img = get_factor_img(
      ['REFLECTANCE_MULT_BAND_.|TEMPERATURE_MULT_BAND_ST_B10']
  )
  offset_img = get_factor_img(
      ['REFLECTANCE_ADD_BAND_.|TEMPERATURE_ADD_BAND_ST_B10']
  )
  scaled = image.select('SR_B.|ST_B10').multiply(scale_img).add(offset_img)

  # Replace original bands with scaled bands and apply masks.
  return (
      image.addBands(scaled, None, True)
      .updateMask(qa_mask)
      .updateMask(saturation_mask)
  )


# This function masks clouds and adds quality bands to Landsat 8 images.
def add_quality_bands(image):
  # Normalized difference vegetation index.
  ndvi = image.normalizedDifference(['SR_B5', 'SR_B4'])
  # Image timestamp as milliseconds since Unix epoch.
  millis = (
      ee.Image(image.getNumber('system:time_start')).rename('millis').toFloat()
  )
  return prep_sr_l8(image).addBands([ndvi, millis])


# Load a 2014 Landsat 8 ImageCollection.
# Map the cloud masking and quality band function over the collection.
collection = (
    ee.ImageCollection('LANDSAT/LC08/C02/T1_L2')
    .filterDate('2014-06-01', '2014-12-31')
    .map(add_quality_bands)
)

# Create a cloud-free, most recent value composite.
recent_value_composite = collection.qualityMosaic('millis')

# Create a greenest pixel composite.
greenest_pixel_composite = collection.qualityMosaic('nd')

# Display the results.
m = geemap.Map()
m.set_center(-122.374, 37.8239, 12)  # San Francisco Bay
viz_params = {'bands': ['SR_B5', 'SR_B4', 'SR_B3'], 'min': 0, 'max': 0.4}
m.add_layer(recent_value_composite, viz_params, 'Recent value composite')
m.add_layer(greenest_pixel_composite, viz_params, 'Greenest pixel composite')

# Compare to a cloudy image in the collection.
cloudy = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA/LC08_044034_20140825')
m.add_layer(
    cloudy, {'bands': ['B5', 'B4', 'B3'], 'min': 0, 'max': 0.4}, 'Cloudy'
)
m

Sử dụng công cụ kiểm tra để kiểm tra các giá trị pixel ở nhiều vị trí trong thành phần kết hợp. Hãy quan sát rằng dải millis (dấu thời gian) thay đổi theo vị trí, cho biết rằng các pixel khác nhau đến từ các thời điểm khác nhau.