Equilibre as cores e publique grande quantidade de imagens de alta resolução no geoserver

Tenho uma grande quantidade de imagens do RapidEye (+300 Gb) que quero usar como mapa base para um aplicativo online. Até agora, eu consegui servi-los como um ImagePyramid no geoserver, seguindo as etapas mostradas em uma apresentação chamada "Geoserver on steroids". O problema é que não consegui fazer um balanço de cores adequado. Portanto, ao olhar para todo o conjunto de dados, o mosaico parece muito ruim, mas à medida que eu a aproximar, fica melhor (fotos abaixo).

Meu processo é:

1. Converta todas as imagens em 8bits, epsg 4326, interpolação cúbica usando gdal
2. Gere uma varredura virtual gdal com todas as imagens (gdalbuildvrt)
3. Gere a pirâmide de imagem (gdal_retile com compactação e preparo geotiff) e publique no geoserver (usando a extensão do histograma no estilo da camada)

Alguma dica sobre como melhorar o processo e obter um melhor equilíbrio de cores?

Eu acredito que entendi.

Forcei um alongamento médio do histograma de desvio padrão + -2 em cada imagem do RapidEye durante a conversão para 8 bits.

Eu usei um script python para identificar a imagem min, max, média e SD. Em seguida, defino o valor da média - 2SD (ou imagem min, o que for maior) para 2 e média + 2SD (ou máx) para 254. E, para garantir, o valor original de zero na imagem foi definido como 1 e 2 ^ 16 definido como 255. NoData foi definido como 0.

Estes são os vetores da função de transferência:

original image values = [0, mean-2SD, mean+2SD, 65536]
rescaled values = [1 2, 254, 255]

Abaixo estão algumas capturas de tela. Os problemas que tenho que corrigir agora são

1. Remova a borda preta ao redor da imagemPyramid
2. Obtenha uma imagem com melhor aparência quando ampliada. Agora parece uma TV antiga sintonizada no canal errado

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Agora coloquei o código no GitHub. Já faz um tempo desde que eu o usei. O código é um pouco confuso e o repositório também. Mas ainda deve funcionar.
https://github.com/dvictori/rapideye_hist2sd

Daniel, são imagens de estações muito diferentes? Ou horas do dia? Se são estações diferentes, obter um bom equilíbrio de cores pode ser bastante difícil. Mas se forem horários diferentes do dia, a aplicação de uma correção no ângulo do sol pode ajudar bastante. Uma boa aproximação de primeira ordem para o ângulo do sol é multiplicar os pixels por 1,0 / cos (angle_of_sun_off_directly_above). Portanto, nenhum ajuste se o sol estiver diretamente acima, aumentando para ... bem o infinito à medida que você se aproxima do amanhecer / anoitecer.

No passado, tive maus resultados usando a correspondência de histogramas entre cenas em regiões sobrepostas para montar mosaicos grandes porque você obtém efeitos de deriva estranhos no mosaico. Eu acho que uma abordagem mais útil pode ser algum tipo de histograma correspondente a uma imagem de destino da cor de base (talvez um atraente mosaico paisagístico da área). Também estou interessado em como resolver esse problema. Charlie Loyd, da MapBox, também pode ter pensamentos.

Às vezes, usei o vinculador de imagem OSSIM com correspondência de histograma para criar mosaicos com equilíbrio de cores. O tutorial do Image Linker fornece alguns exemplos http://download.osgeo.org/ossim/docs/pdfs/ImageLinker_Tutorial.pdf No entanto, o Image linker não é mantido ativamente e não sei se funciona mais. O geocell Ossim é o programa atual, mas não há muitos documentos do usuário sobre isso. Lembro que, para obter um bom resultado, pré-processei minhas cenas do Landsat primeiro uma a uma com o OpenEV, aplicando um pouco de LUT para fazer com que as imagens tivessem visualmente a mesma aparência. Depois, ficou mais fácil para o OSSIM fazer a correspondência final. O produto final parecia tão bom quanto o que eu fiz com o utilitário de mosaico ER Mapper.