Existe uma maneira de automatizar o pré-processamento dos dados do LANDSAT?

Atualmente, estou matriculado em um curso de controle remoto, usando dados do LANDSAT.
Parte do meu curso é sobre a padronização das cenas com base nos valores de brilho . Suponho que, por se tratar de uma tarefa tediosa, alguém já tenha descoberto uma maneira de automatizá-la.

Existe alguma ferramenta, ESRI ou não, que padronize as cenas do LANDSAT?

Com o GRASS GIS ( http://grass.osgeo.org ), você pode executar estas etapas:

• Importe imagens do Landsat em um banco de dados GRASS usando:
  • scripts do bash: consulte a parte inferior da página em http://www.grassbook.org/examples_menu3rd.php
  • Script python no GRASS-Wiki: Importação automatizada de dados
• i.landsat.rgb (ou i.colors.enhance no GRASS 7) - aprimora automaticamente as cores
• i.landsat.toar (complemento para GRASS 6, incluído no GRASS 7) - converta DN para o brilho da atmosfera
• i.atcorr - corrige o topo da atmosfera para refletir a superfície
• i.landsat.acca (addon) - identificação em nuvem
• i.landsat.dehaze (addon) - remoção de neblina
• i.landsat.trim corta a "margem" das bordas das imagens do Landsat

Veja também aqui: http://grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT

Achei isso útil:

http://ledaps.nascom.nasa.gov/tools/tools.html

O terceiro pacote é incrível, mas nunca tentei com o primeiro (aguardando resposta e permissão do diretor).

Percebo que este é um post bastante antigo, mas desenvolvi um pacote R (LandsatLinkr), que é um sistema automatizado para processar grandes volumes de imagens do Landsat e criar cronologias espectralmente consistentes nos sensores MSS, TM, ETM + e OLI. http://landsatlinkr.jdbcode.com/index.html não está disponível no CRAN, mas o site possui instruções para obtê-lo no GitHub ( https://github.com/jdbcode/LandsatLinkr ).