Clasificación de áreas en mapas escaneados (no por colores sino por patrones)

Question

Tengo mapas antiguos de uso del suelo en un formato escaneado. Estoy tratando de obtener mapas de uso del suelo adecuados, similares a los descritos aquí: ¿Comparar áreas en mapas históricos de uso del suelo escaneados utilizando QGIS? . El problema al que me enfrento es que algunas de las clases de uso del suelo se dibujan como un patrón (por ejemplo, los bosques de abajo son verdes con puntos negros salpicados). Para muchas técnicas en GIMP, como la selección de áreas por colores / la selección de todos los píxeles verdes, que están en cerca de los píxeles negros, el problema es el dithering y las etiquetas / raster del mapa. Los colores son bastante fáciles de reconocer con cualquier software.

Mi pregunta, bastante general, es para obtener consejos sobre cómo hacer esto en ArcGIS/GiMP. Es decir, posiblemente con el paso intermedio de crear un archivo de imagen, donde los patrones son reemplazados por áreas lisas en colores de alto contraste.

Hasta ahora he probado los filtros de color y varias formas de "seleccionar por color" en gimp.

Ejemplo del mapa:

Answer 1

La sugerencia de Fetzer probablemente funcionará (utilizando la función de clasificación supervisada) no es tan diferente, en principio, del manejo de la nubosidad dispersa.

Si ya ha probado esto, podría considerar una ventana de suavizado local para dar a las áreas del bosque un color neto más distintivo, de nuevo seguido de una clasificación supervisada. Si tiene suerte, también puede convertir el texto en una clase distinta que luego puede combinar con su respectiva clase de fondo. Sin embargo, dependiendo de la precisión necesaria para el resultado, podría ser necesario clasificar las otras cubiertas del terreno por separado y superponerlas para conservar la precisión de los bordes en otros lugares.

En concreto, los análisis basados en patrones, por ejemplo, la RNA, son menos compatibles con ArcGIS, por lo que es mejor buscar un software de segmentación de imágenes.