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위성 이미지 보간에 문제가 있습니다. 이해가 어떻게 땅의 위성 촬영 이미지 :중첩 영역이있는 위성 이미지의 보간
나는 다음과 같은 코드를 사용하여 보간을 수행하기 위해 노력하고 있어요 :
import scipy as sc
import scipy.interpolate as spi
import numpy as np
def interpolate_data(img, lat, lon):
p_x, p_y = sc.mgrid[-1:1:lat.shape[0]*1j, -1:1:lon.shape[1]*1j]
n_x, n_y = sc.mgrid[-1:1:img.shape[0]*1j, -1:1:img.shape[1]*1j]
n_lat = spi.griddata((p_x.ravel(), p_y.ravel()), lat.ravel(), (n_x, n_y), method='linear')
n_lon = spi.griddata((p_x.ravel(), p_y.ravel()), lon.ravel(), (n_x, n_y), method='linear')
print "n_lat:",n_lat.shape
print "n_lon:",n_lon.shape
print "img:",img.shape
return n_lat, n_lon
을하지만이 방법으로 보간 경우, 그럴 게요 잘못된 데이터가 있습니다.
필자의 경우 인공위성은 9 발의 지구를 찍을 것입니다. 곡선 A와 곡선 B 사이는 첫 번째 장면에서 위성이 찍은 영역입니다. 커브 C와 커브 D 사이는 두 번째 샷에서 위성이 차지한 영역입니다. E와 F는 겹치는 영역입니다.
위의 코드를 사용하여 보간하는 경우 겹치는 부분을 두 번 계산하여 잘못된 데이터를 제공합니다. 따라서 중복되는 부분을 한 번 계산하는 방법이 있는지 물어보고 싶습니다. 감사. 내가 보간 위의 코드를 사용하는 경우
, 나는 두 번 겹치는 영역을 계산하고 나에게 잘못된 데이터를 제공 할 것입니다. 따라서 중복되는 부분을 한 번 계산하는 방법이 있는지 물어보고 싶습니다. 감사.