ArcMap 10 - Extracto de celdas ráster a partir de imágenes basadas en el valor RGB

Question

Tengo algunas fotografías aéreas (formato: IMAGINAR Imagen), que es lo suficientemente detallados como para ver a las bocas de incendios y un shapefile de bocas de incendio que fue digitalizado basado en algunos datos CAD. Mi proyecto es para control de calidad de la boca de incendios shapefile lugares por la comprobación in situ con las imágenes. Es posible extraer valores RGB de las imágenes que coinciden con las bocas de incendio valores RGB?

Boca de incendio (rojo):

Estoy buscando para seleccionar los valores de las celdas (que he escrito) que son similares a los valores de celda de la boca de incendios y, a continuación, extraer las células (ya sea un archivo raster de esas células o un archivo de forma que las parcelas de la ubicación de las células similares). Estoy asumiendo que hay muy pocas características en las imágenes que tienen similares rojizo Valores RGB.

Después de mirar Arron la Respuesta y jugando con el supervisado y el no supervisado (ver mi comentario de abajo), era incapaz de obtener la herramienta para llevar a cabo exactamente lo que yo quería, hasta que empecé fijamos demasiado en la confianza de los raster de salida de la Máxima Probabilidad de Clasificación de la herramienta. No estoy seguro qué es exactamente el ráster de salida se supone que simbolizan pero de sólo mirar en el nivel 14 del valor de la celda, pero es capturado todas las bocas de incendio.

ráster de salida: ubicación de bocas de incendio:

Mi siguiente paso es utilizar la herramienta de Ráster a Polígono convertir la boca de incendios trama de la huella de un polígono. Estoy ejecutando la herramienta ahora y en la última hora se ha hecho a 11%. El área en el que estoy trabajando en es grande, en 1x1 milla por lo que entiendo que podría tomar algún tiempo si hay una gran cantidad de pequeñas celdas ráster para convertir a un polígono. Hay alguna sugerencia sobre la ejecución de algunas herramientas para limpieza de algunos de los datos, por lo que acelera el proceso de conversión de ráster a un polígono? Yo no puede tener una necesidad para ejecutar esta herramienta de esto ya que en la trama de la huella hizo un buen trabajo en la captura de las bocas de incendio, pero estoy interesado en acelerar el proceso, ya que preveo que este siendo utilizado en otras aplicaciones para el futuro.

Answer 1

Sus bocas de incendio tendrán una única firma espectral, por lo tanto, quisiera uso supervisado de máxima verosimilitud de clasificación para clasificar su trama. Una alternativa es ejecutar un algoritmo ISODATA para un enfoque no supervisado. Intente lo siguiente (parcial) de flujo de trabajo:

1. Abrir la Iso Clúster de Clasificación no supervisada en ArcGIS
2. Introduzca TODOS los 3 bandas (es decir, R, G, B) en la interfaz gráfica de usuario (ver adjunto)
3. Una vez que usted tiene un clasificado de trama, encontrar una boca de riego en la trama y el uso de la identificar ficha para determinar el píxel los valores que componen una toma de agua (por ejemplo, los valores de los píxeles de la 10 a la 14)
4. Reclasificación de su imagen, de manera que todos los píxeles que la componen las bocas de riego se clasifican como "1" y todos los demás valores "0". Esto producir un binario de la trama.
5. Ahora, mostrar sólo el 1 como el rojo y el 0 como transparente. Usted debe ser capaz de evaluar visualmente las diferencias ahora.

Alternativamente, para un enfoque cuantitativo, ejecutar Ráster Polígono para colocar los polígonos alrededor de su boca (es decir, 1) píxeles. Puede ejecutar una serie de estadísticas en su original y derivado de polígonos ahora.

Tenga en cuenta que usted tendrá más control de las clases si el uso supervisado de máxima verosimilitud de la clasificación

EDITAR:

También trate de usar 4-banda CIR aéreas de alta resolución de imágenes disponibles de Earth Explorer. El IR cercano (4º) de la banda le dará mucho mayor contraste entre las bocas de riego y el verde césped de los alrededores. Esta es probablemente una zona urbana, por lo que usted puede ser capaz de obtener imágenes de alta resolución para su área de interés.