使用RSD进行高、中分数据交互计算（以Landsat8-MODIS为例）

想要同时交互处理的不同来源不同分辨率遥感数据大都有区域特性，比方我关心的区域是华北平原、朝鲜半岛等等。RSD进行这类处理前最好根据区域和空间分辨率要求先建立框架，然后将五花八门的遥感数据加载，就可以处理了。RSD将这类处理叫RO（Region Oriented），区域朝向或者面向区域的。

但是通常大多数同学习惯的是数据是哪儿就处理哪儿。频繁地将数据打开关闭，加载了再存出去。从RSD的角度看这叫DO（Data Oriented），数据朝向或者面向数据的。

为了看起来不那么突兀，适应大家对数据集打开关闭...的习惯，这里咱们先可着数据来，按数据选择区域进行处理。

1. 打开一个Landsat8数据集，使用反射通道30m数据。

图1 打开的Landsat8 OLI数据

这里是辽宁中西部的一个区域，打开投影为UTM 51带。

2. 加载一个MODIS的L1B数据集

图2 加载MOD02 1km数据的菜单

注意这里一定是“添加”而不是“打开”，如果选择了打开则RSD又重新为你创建了一个新任务，就不会将两种数据放在一起了。

选择一个MODIS L1B1km数据加载（这里用的不是一个时间的，暂时代用），在MODIS数据的预览图中，图像插值方式按缺省选择“稀疏像元图像”（也可以选择其它图像合成方式）。注意这里的选择只是图像成像方式，不影响数据。选稀疏图像速度要快一些。

图3 加载到Landsat8数据上的MODIS的稀疏图像

注意到Landsat8数据周围麻麻沙沙小点子了？这就是MODIS的1km数据，由于数据分辨率不同，这里又没有插值，数据都是稀疏分布的。其实整个区域都存在这样的点子，但是在有Landsat8数据的区域看不见，只是在四周才能看见这些点子。

这时在层列表的窗口多了一层数据（层2）。并且这个层的类型是 SWATH。

图4 新加载的MODIS SWATH 层

SWATH层是RSD为多尺度数据协同处理而特意保留的数据组织格式。它保留栅格数据和矢量数据两种数据特征，就是说可以当栅格数据处理，也可以当矢量数据处理。例如：我们需要同时处理1m空间尺度的高分数据和1km的MODIS等中分数据。空间范围是整个东亚地区，这时我们要是将MODIS数据按栅格数据重采样为1m，那数据量大的岂不是要爆炸？可是如果仍按SWATH像元位置描述这个MODIS数据集，就不会发生数据膨胀（这些内容容后介绍）。

在这个例子里，数据尺度差异不是很大（30m到1km），数据范围比较小，我们可以将其重采样为GRID数据，与Landsat8数据一起处理。

3.MODIS数据重采样

可以根据需要选择重采样方法。

图5 对选中的SWATH层进行最近邻点法重采样

重采样结果如下图。

图6 对MODIS SWATH层进行最近邻点法重采样的结果

最近邻点法重采样的结果将MODIS的每个像元表示为一个个的小格子，虽然看起来粗糙，但是真实反映出了像元位置的实际通道值，和其它重采样方式比较各有特点。

注意现在我们多了一个层3，MODIS 数据的GRID层。Landsat8的数据呢？ 是层1，被挡在后面了。

当然可以分开观察这两种数据集的图像，也可以融合在一起看一看，大损失这里还是直接设置半透明吧简单观察一下吧。

图7 Landsat8和MODIS 半透明显示

也可以点击外面层的小眼睛，关闭外面的层使之不可见，里面层的图像就露出来了。

RSD的图像和数据集是严格分开的，这儿显示不管怎么折腾后面的数据集是不变的，所以这个图就是给你直观看看而已。

4.  Landsat8数据和MODIS数据放在一起算一算

都是GRID数据时就可以相互之间进行任意计算了，或者任意交换两个数据集的任意通道数据都是可以的。这里使用RSD的数据集运算工具（DSM）进行一下示范，将Landsat8的红光波段数据与MODIS的红光波段数据计算一下平均值。当然也可以组合其它任何需要的运算。

图8 启动数据集运算工具的菜单命令

点击后出现下面的对话框。

图9 DSM对话框

在这个对话框中的公式输入窗口（f(x)=）输入计算公式 :

(_L1_B4+_L3_B1)/2

在这个公式中，一对括号表示优先计算，“_L1”表示层1，“_B4”表示4通道，这样，括号内部分表示“层1的4通道加上层3的1通道”。然后括号外面除2，计算二者平均值。

注意这种计算是有效数据计算，遇到无效数据按空值处理。有关这个计算工具的更多信息请参阅相关的说明。

点击“开始计算”。计算完毕后，RSD任务多了一个新层（层4），这就是计算结果。

图10 DSM计算Landsat8和MODIS红光波段平均值

值得注意的是：很多同学由于使用过其它软件的原因，习惯性地上磁盘文件上找计算结果，还有人问我怎么没有指定输出文件。这里统一回答下，RSD所有计算中间结果都在任务中保留，不会向外存输出一大堆的中间文件，只有任务结束时才整体保存任务，或者导出特定的输出结果。

RSD任务中的中间数据可以随时删除，例如此例中的层2（MODIS的SWATH），如果你确定不用了，就可以右击它，在菜单中选择删除。

DSM计算结果保存为4字节浮点型数据，也可以右击随时更改为需要的数据类型。

5. 讨论一下

① 不用关心投影问题，框架是什么投影，后面的数据自动使用该投影。事实上RSD基本上不需要用户进行投影转换，RSD的投影引擎在后台随时为你进行投影变换。此例中由于开始打开Landsat8数据时创建的框架是UTM，后面就全部自动是UTM了。

② 自动的尺度转换和空间位置对齐。虽然MODIS数据范围和像元尺度与Landsat8完全不同，但是在一致的框架下自动对齐。

③ RSD当然不是只将Landsat8和MODIS一起计算。举一反三，只要RSD能加载的数据交互计算协同处理都是畅通无阻的。

④ 就目前相对成熟的遥感数据处理平台来看，对异源的、多尺度的遥感数据协同计算处理，RSD提供了前所未有的便利。该功能对日益增多的遥感数据源是非常重要的，同时也是RSD独有的。

⑤ RSD同时提供基于SWATH的大范围中分数据的高分辨率框架稀疏处理机制，请关注。

 

 

在百度云盘https://pan.baidu.com/s/1T-LBvaD_zVCwJsGf_hCyCg下载新版的SetupRsd2.1.4.rar。如果你是第一次安装，参考下软件包里面的安装说明，最好安装相关辅助数据。

详情加企鹅群136965427，在这里解答和讨论有关遥感数据处理和RSD平台的有关技术问题。