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关于GF-SG滤波的一些疑问 #6

Open Super184666 opened 7 months ago

Super184666 commented 7 months ago

陈博士您好： 很高兴于近期看到您发布了GF-SG V3版本，在使用的过程中，我有一些疑问，想向您请教：

  1. 关于MODIS影像的重采样问题 var ModisVI_Smooth_FR = ModisVI_Smooth_CR.map(function(img){ return img.multiply(1.023).subtract(0.013).float().resample('bicubic') .setDefaultProjection({crs:'EPSG:4326'}).copyProperties(img, img.propertyNames()); }); 我看到您对影像的像元值乘以1.023，再减掉0.013，这步是起一个转换的作用吗？是否有相应的参考资料呢？
  2. 正常情况的NDVI的取值是[-1,1]，我通过运行您的代码，输出的NDVI影像像元值会出现大于10000和小于-10000的情况（我看到您将像元值乘以10000），请问这种情况可能是什么原因？是否与MODIS重采样后的空缺填充有关呢？
  3. 在SG滤波的应用上，我看到您提供了5个SG_Coeff，每个SG_Coeff提供了注释，如“Parameter reference 1 (SG filtering kernel)：(6,6,0,2) (window, degree)”，我想请教的是批注的部分，如(6,6,0,2)是什么意思？如何根据自己的研究区来确定SG_Coeff？
  4. 您在新版本GF-SG滤波中提到一大改进是在形状匹配上，用无监督聚类交叉比较来替换了邻域搜索，我比较好奇的是：这一改进除了在运算效率上有了提高，对于NDVI影像重建的精度是否也有所提升？ 以上就是我的几个问题，期待和感谢陈博士于百忙之中抽空进行回答。
ChenY04 commented 7 months ago

你好， 1.modis和Landsat植被指数校正的问题在原论文中有引文可查询 2.可能是和滤波有关 3.分别是SG滤波器的窗口宽度和多项式拟合次数参数 4.精度应该可以保持较为相近，是否有提升还需要仔细评估

发件人: Super184666 @.> 发送时间: 2024年4月12日 14:58 收件人: ChenY04/GEE @.> 抄送: Subscribed @.***> 主题: [ChenY04/GEE] 关于GF-SG滤波的一些疑问 (Issue #6)

陈博士您好： 很高兴于近期看到您发布了GF-SG V3版本，在使用的过程中，我有一些疑问，想向您请教：

  1. 关于MODIS影像的重采样问题 var ModisVI_Smooth_FR = ModisVI_Smooth_CR.map(function(img){ return img.multiply(1.023).subtract(0.013).float().resample('bicubic') .setDefaultProjection({crs:'EPSG:4326'}).copyProperties(img, img.propertyNames()); }); 我看到您对影像的像元值乘以1.023，再减掉0.013，这步是起一个转换的作用吗？是否有相应的参考资料呢？
  2. 正常情况的NDVI的取值是[-1,1]，我通过运行您的代码，输出的NDVI影像像元值会出现大于10000和小于-10000的情况（我看到您将像元值乘以10000），请问这种情况可能是什么原因？是否与MODIS重采样后的空缺填充有关呢？
  3. 在SG滤波的应用上，我看到您提供了5个SG_Coeff，每个SG_Coeff提供了注释，如“Parameter reference 1 (SG filtering kernel)：(6,6,0,2) (window, degree)”，我想请教的是批注的部分，如(6,6,0,2)是什么意思？如何根据自己的研究区来确定SG_Coeff？
  4. 您在新版本GF-SG滤波中提到一大改进是在形状匹配上，用无监督聚类交叉比较来替换了邻域搜索，我比较好奇的是：这一改进除了在运算效率上有了提高，对于NDVI影像重建的精度是否也有所提升？ 以上就是我的几个问题，期待和感谢陈博士于百忙之中抽空进行回答。

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Super184666 commented 7 months ago

谢谢陈博士的回答

Super184666 commented 5 months ago

陈博士您好： 我想请教一下几个问题：

  1. GF-SG方法或常见的时空融合方法是否考虑不同传感器（如MODIS、Landsat、Sentinel-2）由于光谱响应函数等因素的差异而导致的光谱波段的差异呢？是否有必要用最小二乘线性回归方法或光谱波段协调因子先减少不同传感器的光谱差异，还是说GF-SG方法或常见的时空融合方法中的相似像素搜索就可以忽略不同传感器的天然光谱差异呢？
  2. 如果我想要基于Sentinel-2影像，结合MODIS、Landsat-8、Landsat-9影像，构建10m/15天的植被指数时间序列，陈博士能否提供一些建议或需要注意的问题呢?
ChenY04 commented 5 months ago

1.严格来讲，不同传感器间的光谱波段的差异应该在融合数据时考虑。但考虑到植被指数一定程度上是归一化形式，可能会减少这种差异；通过一定的匹配和曲线校正也可以矫正一部分。所以植被指数生产时，我觉得这种影响没有光谱融合大。当然，这还需要进一步严格的研究证明。 2.初步感觉可能需要注意注意数据结合时的质量控制问题以及不同分辨率重采样的影响。

发件人: Super184666 @.> 发送时间: 2024年6月6日 10:34 收件人: ChenY04/GEE @.> 抄送: ChenY04 @.>; Comment @.> 主题: Re: [ChenY04/GEE] 关于GF-SG滤波的一些疑问 (Issue #6)

陈博士您好： 我想请教一下几个问题：

  1. GF-SG方法或常见的时空融合方法是否考虑不同传感器（如MODIS、Landsat、Sentinel-2）由于光谱响应函数等因素的差异而导致的光谱波段的差异呢？是否有必要用最小二乘线性回归方法或光谱波段协调因子先减少不同传感器的光谱差异，还是说GF-SG方法或常见的时空融合方法中的相似像素搜索就可以忽略不同传感器的天然光谱差异呢？
  2. 如果我想要基于Sentinel-2影像，结合MODIS、Landsat-8、Landsat-9影像，构建10m/15天的植被指数时间序列，陈博士能否提供一些建议或需要注意的问题呢?

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Super184666 commented 5 months ago

感谢陈博士的慷慨解答，有被启发到

Super_super @.***

 

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "ChenY04/GEE" @.>; 发送时间: 2024年6月7日(星期五) 下午4:32 @.>; @.**@.>; 主题: Re: [ChenY04/GEE] 关于GF-SG滤波的一些疑问 (Issue #6)

1.严格来讲，不同传感器间的光谱波段的差异应该在融合数据时考虑。但考虑到植被指数一定程度上是归一化形式，可能会减少这种差异；通过一定的匹配和曲线校正也可以矫正一部分。所以植被指数生产时，我觉得这种影响没有光谱融合大。当然，这还需要进一步严格的研究证明。 2.初步感觉可能需要注意注意数据结合时的质量控制问题以及不同分辨率重采样的影响。

发件人: Super184666 @.> 发送时间: 2024年6月6日 10:34 收件人: ChenY04/GEE @.> 抄送: ChenY04 @.>; Comment @.> 主题: Re: [ChenY04/GEE] 关于GF-SG滤波的一些疑问 (Issue #6)

陈博士您好： 我想请教一下几个问题：

  1. GF-SG方法或常见的时空融合方法是否考虑不同传感器（如MODIS、Landsat、Sentinel-2）由于光谱响应函数等因素的差异而导致的光谱波段的差异呢？是否有必要用最小二乘线性回归方法或光谱波段协调因子先减少不同传感器的光谱差异，还是说GF-SG方法或常见的时空融合方法中的相似像素搜索就可以忽略不同传感器的天然光谱差异呢？

  2. 如果我想要基于Sentinel-2影像，结合MODIS、Landsat-8、Landsat-9影像，构建10m/15天的植被指数时间序列，陈博士能否提供一些建议或需要注意的问题呢?

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