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Earth Engine には、スペクトル変換方法がいくつかあります。たとえば、normalizedDifference()、unmix()、rgbToHsv()、hsvToRgb() などの画像のインスタンス メソッドがあります。
パン シャープニング
パンシャープニングは、より高い解像度の対応するパンクロマティック画像による補正により、マルチバンド画像の解像度を向上させます。rgbToHsv() メソッドと hsvToRgb() メソッドは、パン シャープニングに役立ちます。
// Load a Landsat 8 top-of-atmosphere reflectance image. var image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA/LC08_044034_20140318'); Map.addLayer( image, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 0.25, gamma: [1.1, 1.1, 1]}, 'rgb'); // Convert the RGB bands to the HSV color space. var hsv = image.select(['B4', 'B3', 'B2']).rgbToHsv(); // Swap in the panchromatic band and convert back to RGB. var sharpened = ee.Image.cat([ hsv.select('hue'), hsv.select('saturation'), image.select('B8') ]).hsvToRgb(); // Display the pan-sharpened result. Map.setCenter(-122.44829, 37.76664, 13); Map.addLayer(sharpened, {min: 0, max: 0.25, gamma: [1.3, 1.3, 1.3]}, 'pan-sharpened');
import ee import geemap.core as geemap
# Load a Landsat 8 top-of-atmosphere reflectance image. image = ee.Image('LANDSAT/LC08/C02/T1_TOA/LC08_044034_20140318') # Convert the RGB bands to the HSV color space. hsv = image.select(['B4', 'B3', 'B2']).rgbToHsv() # Swap in the panchromatic band and convert back to RGB. sharpened = ee.Image.cat( [hsv.select('hue'), hsv.select('saturation'), image.select('B8')] ).hsvToRgb() # Define a map centered on San Francisco, California. map_sharpened = geemap.Map(center=[37.76664, -122.44829], zoom=13) # Add the image layers to the map and display it. map_sharpened.add_layer( image, { 'bands': ['B4', 'B3', 'B2'], 'min': 0, 'max': 0.25, 'gamma': [1.1, 1.1, 1], }, 'rgb', ) map_sharpened.add_layer( sharpened, {'min': 0, 'max': 0.25, 'gamma': [1.3, 1.3, 1.3]}, 'pan-sharpened', ) display(map_sharpened)
スペクトル分離
スペクトル分離は、Earth Engine で image.unmix() メソッドとして実装されています。（より柔軟な方法については、配列変換のページをご覧ください）。事前定義された都市、植生、水のエンドメンバーを使用して Landsat 5 を分離する例を次に示します。
// Load a Landsat 5 image and select the bands we want to unmix. var bands = ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7']; var image = ee.Image('LANDSAT/LT05/C02/T1/LT05_044034_20080214') .select(bands); Map.setCenter(-122.1899, 37.5010, 10); // San Francisco Bay Map.addLayer(image, {bands: ['B4', 'B3', 'B2'], min: 0, max: 128}, 'image'); // Define spectral endmembers. var urban = [88, 42, 48, 38, 86, 115, 59]; var veg = [50, 21, 20, 35, 50, 110, 23]; var water = [51, 20, 14, 9, 7, 116, 4]; // Unmix the image. var fractions = image.unmix([urban, veg, water]); Map.addLayer(fractions, {}, 'unmixed');
import ee import geemap.core as geemap
# Load a Landsat 5 image and select the bands we want to unmix. bands = ['B1', 'B2', 'B3', 'B4', 'B5', 'B6', 'B7'] image = ee.Image('LANDSAT/LT05/C02/T1/LT05_044034_20080214').select(bands) # Define spectral endmembers. urban = [88, 42, 48, 38, 86, 115, 59] veg = [50, 21, 20, 35, 50, 110, 23] water = [51, 20, 14, 9, 7, 116, 4] # Unmix the image. fractions = image.unmix([urban, veg, water]) # Define a map centered on San Francisco Bay. map_fractions = geemap.Map(center=[37.5010, -122.1899], zoom=10) # Add the image layers to the map and display it. map_fractions.add_layer( image, {'bands': ['B4', 'B3', 'B2'], 'min': 0, 'max': 128}, 'image' ) map_fractions.add_layer(fractions, None, 'unmixed') display(map_fractions)
