想要同時交互處理的不同來源不同分辨率遙感數據大都有區域特性，比方我關心的區域是華北平原、朝鮮半島等等。RSD進行這類處理前最好根據區域和空間分辨率要求先建立框架，然后將五花八門的遙感數據加載，就可以處理了。RSD將這類處理叫RO（Region Oriented），區域朝向或者面向區域的。

但是通常大多數同學習慣的是數據是哪兒就處理哪兒。頻繁地將數據打開關閉，加載了再存出去。從RSD的角度看這叫DO（Data Oriented），數據朝向或者面向數據的。

為了看起來不那么突兀，適應大家對數據集打開關閉...的習慣，這里咱們先可著數據來，按數據選擇區域進行處理。

1. 打開一個Landsat8數據集，使用反射通道30m數據。

圖1 打開的Landsat8 OLI數據

這里是遼寧中西部的一個區域，打開投影為UTM 51帶。

2. 加載一個MODIS的L1B數據集

圖2 加載MOD02 1km數據的菜單

注意這里一定是“添加”而不是“打開”，如果選擇了打開則RSD又重新為你創建了一個新任務，就不會將兩種數據放在一起了。

選擇一個MODIS L1B1km數據加載（這里用的不是一個時間的，暫時代用），在MODIS數據的預覽圖中，圖像插值方式按缺省選擇“稀疏像元圖像”（也可以選擇其它圖像合成方式）。注意這里的選擇只是圖像成像方式，不影響數據。選稀疏圖像速度要快一些。

圖3 加載到Landsat8數據上的MODIS的稀疏圖像

注意到Landsat8數據周圍麻麻沙沙小點子了？這就是MODIS的1km數據，由于數據分辨率不同，這里又沒有插值，數據都是稀疏分布的。其實整個區域都存在這樣的點子，但是在有Landsat8數據的區域看不見，只是在四周才能看見這些點子。

這時在層列表的窗口多了一層數據（層2）。并且這個層的類型是 SWATH。

圖4 新加載的MODIS SWATH 層

SWATH層是RSD為多尺度數據協同處理而特意保留的數據組織格式。它保留柵格數據和矢量數據兩種數據特征，就是說可以當柵格數據處理，也可以當矢量數據處理。例如：我們需要同時處理1m空間尺度的高分數據和1km的MODIS等中分數據。空間范圍是整個東亞地區，這時我們要是將MODIS數據按柵格數據重采樣為1m，那數據量大的豈不是要爆炸？可是如果仍按SWATH像元位置描述這個MODIS數據集，就不會發生數據膨脹（這些內容容后介紹）。

在這個例子里，數據尺度差異不是很大（30m到1km），數據范圍比較小，我們可以將其重采樣為GRID數據，與Landsat8數據一起處理。

3.MODIS數據重采樣

可以根據需要選擇重采樣方法。

圖5 對選中的SWATH層進行最近鄰點法重采樣

重采樣結果如下圖。

圖6 對MODIS SWATH層進行最近鄰點法重采樣的結果

最近鄰點法重采樣的結果將MODIS的每個像元表示為一個個的小格子，雖然看起來粗糙，但是真實反映出了像元位置的實際通道值，和其它重采樣方式比較各有特點。

注意現在我們多了一個層3，MODIS 數據的GRID層。Landsat8的數據呢？ 是層1，被擋在后面了。

當然可以分開觀察這兩種數據集的圖像，也可以融合在一起看一看，大損失這里還是直接設置半透明吧簡單觀察一下吧。

圖7 Landsat8和MODIS 半透明顯示

也可以點擊外面層的小眼睛，關閉外面的層使之不可見，里面層的圖像就露出來了。

RSD的圖像和數據集是嚴格分開的，這兒顯示不管怎么折騰后面的數據集是不變的，所以這個圖就是給你直觀看看而已。

4.? Landsat8數據和MODIS數據放在一起算一算

都是GRID數據時就可以相互之間進行任意計算了，或者任意交換兩個數據集的任意通道數據都是可以的。這里使用RSD的數據集運算工具（DSM）進行一下示范，將Landsat8的紅光波段數據與MODIS的紅光波段數據計算一下平均值。當然也可以組合其它任何需要的運算。

圖8 啟動數據集運算工具的菜單命令

點擊后出現下面的對話框。

圖9 DSM對話框

在這個對話框中的公式輸入窗口（f(x)=）輸入計算公式 :

(_L1_B4+_L3_B1)/2

在這個公式中，一對括號表示優先計算，“_L1”表示層1，“_B4”表示4通道，這樣，括號內部分表示“層1的4通道加上層3的1通道”。然后括號外面除2，計算二者平均值。

注意這種計算是有效數據計算，遇到無效數據按空值處理。有關這個計算工具的更多信息請參閱相關的說明。

點擊“開始計算”。計算完畢后，RSD任務多了一個新層（層4），這就是計算結果。

圖10 DSM計算Landsat8和MODIS紅光波段平均值

值得注意的是：很多同學由于使用過其它軟件的原因，習慣性地上磁盤文件上找計算結果，還有人問我怎么沒有指定輸出文件。這里統一回答下，RSD所有計算中間結果都在任務中保留，不會向外存輸出一大堆的中間文件，只有任務結束時才整體保存任務，或者導出特定的輸出結果。

RSD任務中的中間數據可以隨時刪除，例如此例中的層2（MODIS的SWATH），如果你確定不用了，就可以右擊它，在菜單中選擇刪除。

DSM計算結果保存為4字節浮點型數據，也可以右擊隨時更改為需要的數據類型。

5. 討論一下

① 不用關心投影問題，框架是什么投影，后面的數據自動使用該投影。事實上RSD基本上不需要用戶進行投影轉換，RSD的投影引擎在后臺隨時為你進行投影變換。此例中由于開始打開Landsat8數據時創建的框架是UTM，后面就全部自動是UTM了。

② 自動的尺度轉換和空間位置對齊。雖然MODIS數據范圍和像元尺度與Landsat8完全不同，但是在一致的框架下自動對齊。

③ RSD當然不是只將Landsat8和MODIS一起計算。舉一反三，只要RSD能加載的數據交互計算協同處理都是暢通無阻的。

④ 就目前相對成熟的遙感數據處理平臺來看，對異源的、多尺度的遙感數據協同計算處理，RSD提供了前所未有的便利。該功能對日益增多的遙感數據源是非常重要的，同時也是RSD獨有的。

⑤ RSD同時提供基于SWATH的大范圍中分數據的高分辨率框架稀疏處理機制，請關注。

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在百度云盤https://pan.baidu.com/s/1T-LBvaD_zVCwJsGf_hCyCg下載新版的SetupRsd2.1.4.rar。如果你是第一次安裝，參考下軟件包里面的安裝說明，最好安裝相關輔助數據。

詳情加企鵝群136965427，在這里解答和討論有關遙感數據處理和RSD平臺的有關技術問題。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的使用RSD进行高、中分数据交互计算（以Landsat8-MODIS为例）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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