Một phần ảnh L8SR sẽ phủ Đồng bằng Sông Hồng. Một vùng có nhiều ảnh sẽ có nhiều điểm quan sát hơn so với những vùng khác. Để tạo dữ liệu thống nhất để có thể phân loại, Dữ liệu ảnh đƣợc gép theo tháng đƣợc tạo ra từ tất cả những hình ảnh riêng lẻ đảm bảo dữ liệu ảnh đó là trong tháng. Những ảnh gép nàybao phủ trọn vùng Đồng bằng Sông Hồng và quan sát tƣơng bằng pixel.
Để có thể làm đƣợc điều đó, Ảnh L8SR đƣợc phân loại sẽ đƣợc nhóm theo tháng. Sau đó những ảnh này sẽ đƣợc cắt theo đƣờng bao địa giới của Đồng bằng Sông Hồng. Tiếp theo, những giá trị pixel đại diện sẽ đƣợc tính toán bằng cách lấy trung bình các điểm mà tôi có thể quan sát đƣợc.
Phƣơng pháp trung bình xác định giá trị pixel trung bình từ hai bộ dữ liệu raster xếp chồng lên nhau . Kết quả một bức tranh đƣợc gép lại có giá trị đầu ra dạng Float nhƣ hình minh họa bên dƣới .
Hình 10. Phƣơng pháp lấy trung bình
Phƣơng thức trung bình áp dụng với nhiều raster nhƣng với cách thức thực hiện trên nhiều raster cùng một lúc ta cũng xử lý tƣơng tự bằng cách lấy giá trị trung bình của các raster cộng lại và chia trọng số raster ta thu thập. Với giá trị đầu vào là Integer thì giá trị của ảnh đƣợc gép sẽ đƣợc làm tròn.
Công thức :
𝑃𝑀 =𝑃1+ 𝑃2 + ⋯ + 𝑃𝑛
𝑛
Với : PM là giá trị đại điện cho ảnh đƣợc ghép Pn là giá trị của pixel với raster 1. n số raster cần xử lý
Phƣơng pháp này sẽ thực hiện cho tất cả các phổ thu thập. Nếu một điểm ảnh không quan sát đƣợc trong tháng. Thì giá trị đại diện đó sẽ xác lậpở giá trị 0 cho tất cả 7 dảiphổ quang.
Tóm tắt chung là mỗi điểm ảnh có số lƣợng ít nhất là 0 và có đến 4 điểm quan sát đƣợc trong một tháng. Cuối cùng, Giá trị điểm ảnh đại diện đƣợc thay thế cho các điểm quan sát đó trong ảnh đƣợc ghép dại diện cho tháng.