Аномальные высокие значения в визуализации MODIS GPP в двигателе Google Earth при увеличении масштабирования ⇐ Javascript

[Anonymous]

Я работаю с годовым продуктом GPP MODIS/061/MOD17A3HGF в двигателе Google Earth. Когда я визуализирую данные после применения простой маски достоверного диапазона, я наблюдаю за странными, высокими артефактами, появляющимися как «бахрома» или «границы» вокруг областей, которые должны маскировать, такие как водоемы. Используя инструмент инспектора, они показывают значения GPP около 4,0 или 5,0. Пиксели в одних и тех же местах затем правильно замаскируются (без значения) или показывают нормальные, ожидаемые значения GPP (например, ниже 1,5). < /P>
Это заставляет меня полагать, что проблема не с самими необработанными данными, а с тем, как двигатель Google Engine обрабатывает визуализацию на разных уровнях (пирамида). Плитка для увеличения видов, он использует среднюю агрегацию. Этот процесс усредняет допустимые данные GPP (например, необработанное значение 15000) с очень высокими значениями заполнения целого числа из продукта MODIS (например, 65534 для воды, 65535 для заполнения). Полученный усредненный пиксель (например, < /p>
(15000 + 65534) /2 = 40267) падает в мою достоверную маску диапазона (от 0 до 65500), создавая таким образом искусственное высокое значение, которое не отфильтено. проблема. Вы можете запустить его и наблюдать за высокими значениями вокруг береговых линий и озер при увеличении масштаба или континентального масштаба.// GEE Script to Demonstrate GPP Visualization Artifacts

// Define time range and band
var start_date = ee.Date.fromYMD(2023, 1, 1);
var end_date = ee.Date.fromYMD(2023, 12, 31);
var gpp_name = 'Gpp';

// Define the valid range for GPP data before scaling
// Fill values like 65534 (water) are outside this range.
var min_value = 0;
var max_value = 65500;

// Load the annual MODIS GPP product
var gpp_collection = ee.ImageCollection("MODIS/061/MOD17A3HGF");

// Filter for the year and select the first image
var gpp_img = gpp_collection.filterDate(start_date, end_date).select(gpp_name).first();

// Apply a mask to keep only pixels within the valid data range
var valid_range_mask = gpp_img.gte(min_value).and(gpp_img.lte(max_value));
var gpp_masked = gpp_img.updateMask(valid_range_mask);

// Apply the scale factor to convert to physical units (kg*C/m^2)
var gpp_scaled = gpp_masked.multiply(0.0001);

// Visualization parameters
var gpp_vis_param = {
min: 0.0,
max: 3.0,
palette: ['#bbe029', '#0a9501', '#074b03']
};

// Center the map and add the layer
// Zoom out (e.g., level 2-4) to see the artifacts along coastlines
Map.setCenter(-98, 38, 4);
Map.addLayer(gpp_scaled, gpp_vis_param, 'Annual_GPP_with_Artifacts');
< /code>
Мои вопросы: < /p>
Является ли мое понимание правильно? Является ли этот артефакт, вызванный взаимодействием между средней политикой пирамидации по умолчанию Джи для визуализации и значениями высокого целого числа в продукте MODIS? Должны ли маскировать применяться по-разному, например, путем явного маскировки списка известных значений заполнения перед какой-либо потенциальной агрегацией? Это кажется более научно обоснованным, но я хочу подтвердить, будет ли это также решить эту конкретную проблему визуализации.>

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/797 ... e-when-zoo