R：如何通过应用(大)宽度的高斯滤波器来增加卫星图像的像素大小(降低空间分辨率)

f87krz0w 于 2023-03-15 发布在其他

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目标

我尝试模拟粗糙数据 ，就好像它们是用粗糙PSF（点扩散函数）测量的。

数据

我有一张1500万像素大小的卫星图像，我想将其与高斯核进行卷积，以降低460m处的空间分辨率。例如，高斯）转换为精细数据，但具有非常大的宽度，这产生粗略数据。
是否有任何函数将高分辨率图像作为输入，应用高斯TF并产生粗空间分辨率图像？
为了使我的问题更加清楚，我正在阅读论文“*The effect of the point spread function on downscaling continua *”。总而言之，作者希望使用辅助的精细空间分辨率变量来缩减粗糙卫星图像。缩减包括两个步骤：
1.回归
1.回归残差克立格法
在回归过程中，他们必须放大精细分辨率图像以匹配粗糙分辨率图像的像素大小，然后执行回归。这种放大必须使用PSF完成。
从here你可以下载我的形象。

来源：https://stackoverflow.com/questions/73583077/r-how-to-increase-the-pixel-size-decrease-the-spatial-resolution-of-a-satelli

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fnvucqvd1#

library(terra)

wd = "path/"

ntl = rast(paste0(wd, "ntl.tif")) # coarse res raster
pop = rast(paste0(wd, "pop.tif")) # fine res raster

for (i in seq(from = 0.2, to = 0.8, by = 0.2)) {
  
  print(i)
  
  gf <- focalMat(pop, i*res(ntl), "Gauss") 
  r_gf <- focal(pop, w = gf, na.rm = TRUE)

  r_gf = aggregate(r_gf, fact = 4, fun = "mean", cores = 3)
  
  r_gf <- crop(r_gf, ext(s))
  r_gf <- mask(r_gf, s)
  
  stringedi = gsub("\\.", "", toString(format(i, nsmall = 2)))
  
  writeRaster(r_gf, 
              paste0("path/pop", 
                     stringedi, ".tif"), 
              overwrite = TRUE)
}

上面的代码首先对精细分辨率栅格（pop）应用高斯过滤器，然后聚合栅格以匹配粗糙分辨率栅格（ntl）的空间分辨率，然后裁剪聚合的栅格，最后将其导出。

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