Форумы GIS-Lab.info

Всем прив
Есть задача на снимках найти облака, убрать их, на место "черных пятен" (откуда убрали облака) скопировать изображение из слоев сделанных в другое время.
Язык - Python
Изначально я планировал взять GDAL для работы со слоями, файлами снимков и тд, OpenCV для обработки растров.
но пока я затормозился на переносе картинки из GDAL в OpenCV.
я в области карт только начинаю разбираться, опыт программирования есть. нужен совет, стоит ли заморачиваться с OpenCV или мою задачу можно решить проще? и что почитать про работу с многоканальными снимками?

Обычно подобные операции проделываются в пакетах для работы с ДЗЗ (как я понимаю, в них обычно есть стандартные функции обнаружения облаков) и/или в растровых ГИС, например, в GRASS (вот есть статья по теме).

Какие именно снимки надо обрабатывать?

Выше уже посоветовали GRASS. Есть еще Orfeo Toolbox.

Здравствуйте, Сергей.

Зная о вашей задаче, могу сказать, что идея попробовать GRASS GIS -- неплоха. В этой ГИС как минимум можно попробовать/обкатать те или иные алгоритмы обработки растровых данных сначала "руками", используя высокоуровневые фозможности GRASS, а потом, выбрав нужный алгоритм и уяснив для себя все детали, можно будет реализовать его как модуль для QGIS.

Единственный недостаток GRASS GIS, который может вам помешать -- довольно высокий уровень вхождения, однако связка QGIS+GRASS в некоторой степени его облегчает.

В любом случае, посмотрите эту программу, если что-либо не понятно -- обязательно спрашивайте, вам помогут.

прив снова, сорри, что сразу не отвечал тут, но я все читал, спасибо за ответы
я посмотрел grass, почитал про него, и решил, тк мне надо написать плагин к qgis, который просто должен обработать пачку снимков, а для grass надо создавать базу, то он не совсем мне подходит. пока что в ходе переписки с KolesovDmitry появилась идея реализовать модуль i.landsat.acca на numpy. дока есть http://landsathandbook.gsfc.nasa.gov/pd ... _paper.pdf , есть исходники модуля. буду работать в этом направлении.
зы можно я остальные вопросы тут же буду задавать? что бы не плодить тем? потом когда что-нибудь получиться тему переименовать можно

так и не понял, решили ли вы плагин к кугису писать или к грассу и почему например не GDAL/numpy использовать.

если у вас будет конкретный вопрос по конкретной теме, то лучше создать новую так как новому читателю пролистывать процесс "самоопределения" может быть неинтересно.

Про использование numpy есть тут: http://gis-lab.info/qa/remap-gdal.html
и RasterCalc для QGIS его тоже использует.

так я их и буду использовать, и писать плагин к QGIS, в GRASS некоторые алгоритмы есть, их реализацию можно просто глянуть