Google Earth Engine(GEE)——当我们遇到色差问题应该如何处理？

这里的这个代码是有问题的，本来代码的本意是想去除条带，可以他采取的做法却是利用mean或者median等方式来进行，这只是影像聚合的一种方式，并不是通过改变影像的DN值来改变影像的的色调，所以我们可以先看下面的代码，然后回给大家在文章末尾提供两个直方图匹配的修复方案！

代码：

  

   

    

     

    
    

     

      var L8SR_collection = ee.ImageCollection("LANDSAT/LC08/C02/T1_L2"),
     
    
   

    

     

    
    

     

          roi = 
     
    
   

    

     

    
    

     
    /* color: #d63000 */
     
    
   

    

     

    
    

     
    /* shown: false */
     
    
   

    

     

    
    

     
    /* displayProperties: [
     
    
   

    

     

    
    

     

       {
     
    
   

    

     

    
    

     

       "type": "rectangle"
     
    
   

    

     

    
    

     

       }
     
    
   

    

     

    
    

     

       ] */
     
    
   

    

     

    
    

     

          ee.Geometry.Polygon(
     
    
   

    

     

    
    

     

              [[[35.656721917962024, -9.845627851094253],
     
    
   

    

     

    
    

     

                [35.656721917962024, -10.34249880734705],
     
    
   

    

     

    
    

     

                [36.4353779238214, -10.34249880734705],
     
    
   

    

     

    
    

     

                [36.4353779238214, -9.845627851094253]]], null, false),
     
    
   

    

     

    
    

     

          geometry_1 = /* color: #d63000 */ee.Geometry.Point([35.78712134946283, -9.929366325427338]),
     
    
   

    

     

    
    

     

          geometry_2 = /* color: #98ff00 */ee.Geometry.Point([36.311674920891406, -10.291949698399549]);
     
    
   

    

     

    
    

     

      //**
     
    
   

    

     

    
    

     

      Map.centerObject(roi,9.3) 
     
    
   

    

     

    
    

     

      var empty = ee.Image().byte()
     
    
   

    

     

    
    

     

      var outline = empty.paint({featureCollection:roi, color:1, width:1})
     
    
   

    

     

    
    

     

      Map.addLayer (outline,{palette:'red'},'Boundary')
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      //===============================================================================\\
     
    
   

    

     

    
    

     

      /*
     
    
   

    

     

    
    

     

       1. 影像集合和筛选 (TOA & SR)
     
    
   

    

     

    
    

     

      */
     
    
   

    

     

    
    

     

      //================================================================================\\
     
    
   

    

     

    
    

     

      //** Timeframe
     
    
   

    

     

    
    

     

      var start       = '2014-06-01' 
     
    
   

    

     

    
    

     

      var end         = '2014-11-01'
     
    
   

    

     

    
    

     

      var cloudcover  =  30
     
    
   

    

     

    
    

     

      var cloudProperty = 'CLOUD_COVER_LAND'
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      //** 1. Dry
     
    
   

    

     

    
    

     

      var drystart = 6
     
    
   

    

     

    
    

     

      var dryend = 9
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      //** 2. Wet
     
    
   

    

     

    
    

     

      var wetstart = 1
     
    
   

    

     

    
    

     

      var wetend = 5
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      //============================================================================\\
     
    
   

    

     

    
    

     

      /*
     
    
   

    

     

    
    

     

       2.数据预处理 (TOA & SR)
     
    
   

    

     

    
    

     

      */
     
    
   

    

     

    
    

     

      //=============================================================================\\
     
    
   

    

     

    
    

     

      // 对Landsat Collection 2 SR图像进行缩放，并将云层掩码添加为波段。
     
    
   

    

     

    
    

     

      function maskL8sr(image) {
     
    
   

    

     

    
    

     
  // 为不需要的像素制定蒙版（填充、云、云影）。
     
    
   

    

     

    
    

     
  var qaMask1 = image.select('QA_PIXEL').bitwiseAnd(parseInt('11111', 2)).eq(0)
     
    
   

    

     

    
    

     

          .rename('dilated');
     
    
   

    

     

    
    

     
  var qaMask2 = image.select('QA_PIXEL').bitwiseAnd(parseInt('11101', 2)).eq(0)
     
    
   

    

     

    
    

     

          .rename('not_dilated');
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
  // 将缩放系数应用于适当的波段。
     
    
   

    

     

    
    

     
  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);
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     
  // 用按比例的波段替换原来的波段，并添加mask。
     
    
   

    

     

    
    

     
  return image.addBands(scaled, null, true).addBands([qaMask1, qaMask2]);
     
    
   

    

     

    
    

     

      }
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      //** 波段选择
     
    
   

    

     

    
    

     
  //** Surface Reflectance
     
    
   

    

     

    
    

     

      var l8_bands_sr =  ['SR_B1','SR_B2','SR_B3','SR_B4','SR_B5','SR_B6','SR_B7'];
     
    
   

    

     

    
    

     

      var L8SR_new_names = ['SR_ULTRABLUE','SR_BLUE','SR_GREEN','SR_RED','SR_NIR','SR_SWIR1','SR_SWIR2'];
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      //============================================================================\\
     
    
   

    

     

    
    

     

      /*
     
    
   

    

     

    
    

     

       3. 应用函数到影像 (TOA & SR)
     
    
   

    

     

    
    

     

      */
     
    
   

    

     

    
    

     

      //=============================================================================\\
     
    
   

    

     

    
    

     

      var L8SR_1 = L8SR_collection.filterDate(start,end)
     
    
   

    

     

    
    

     

                                .filter(ee.Filter.lte(cloudProperty,cloudcover))
     
    
   

    

     

    
    

     

                                .sort(cloudProperty)
     
    
   

    

     

    
    

     

                                .filterBounds(geometry_1)
     
    
   

    

     

    
    

     

                                .map(maskL8sr)
     
    
   

    

     

    
    

     

                                .select(l8_bands_sr,L8SR_new_names)
     
    
   

    

     

    
    

     

                                .first()
     
    
   

    

     

    
    

     
                          //.clip(roi)
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      var L8SR_2 = L8SR_collection.filterDate(start,end)
     
    
   

    

     

    
    

     

                                .filter(ee.Filter.lte(cloudProperty,cloudcover))
     
    
   

    

     

    
    

     

                                .sort(cloudProperty)
     
    
   

    

     

    
    

     

                                .filterBounds(geometry_2)
     
    
   

    

     

    
    

     

                                .map(maskL8sr)
     
    
   

    

     

    
    

     

                                .select(l8_bands_sr,L8SR_new_names)
     
    
   

    

     

    
    

     

                                .first()
     
    
   

    

     

    
    

     
                          //.clip(roi)
     
    
   

    

     

    
    

     
                         
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      var collection = ee.ImageCollection([L8SR_1,L8SR_2])
     
    
   

    

     

    
    

     

      var L8_SRMosaic = collection.median()
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      //============================================================================\\
     
    
   

    

     

    
    

     

      /*
     
    
   

    

     

    
    

     

       4. 可视化参数设定 (TOA & SR)
     
    
   

    

     

    
    

     

      */
     
    
   

    

     

    
    

     

      //=============================================================================\\
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      //** Prefered band combination
     
    
   

    

     

    
    

     

      var truecolor_SR = ['SR_RED','SR_GREEN','SR_BLUE']
     
    
   

    

     

    
    

     

      var falsecolor_SR = ['SR_NIR','SR_SWIR1','SR_SWIR2']
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      var l8SR_visualization = {
     
    
   

    

     

    
    

     
                          bands: falsecolor_SR,
     
    
   

    

     

    
    

     
                          min: 0.05,
     
    
   

    

     

    
    

     
                          max: 0.39,
     
    
   

    

     

    
    

     

                             };
     
    
   

    

     

    
    

     
 
     
    
   

    

     

    
    

     

      //============================================================================\\
     
    
   

    

     

    
    

     

      /*
     
    
   

    

     

    
    

     

       5. 添加图层到地图上
     
    
   

    

     

    
    

     

      */
     
    
   

    

     

    
    

     

      //=============================================================================\\
     
    
   

    

     

    
    

     

      Map.addLayer (L8_SRMosaic.clip(roi),l8SR_visualization,'L8 SR Mosaic'+start+'/'+end)
     
    
  
 

处理完后有很明显的条带信息 

 我们这里面并不是通过最大、最小或者中位数的不同合成来改变影像的色调，我们需要色彩平衡函数来完成，这里有两个博客链接提供给大家：

(1233条消息) GEE（Google Earth Engine）消除影像色差——直方图匹配算法_此星光明的博客-CSDN博客

(1233条消息) Google Earth Engine（GEE）——python影像色差匹配（直方图匹配算法）万字长文_此星光明的博客-CSDN博客_python 色差计算

文章来源: blog.csdn.net，作者：此星光明，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：blog.csdn.net/qq_31988139/article/details/127011695