Extraindo células rasterizadas de imagens com base no valor RGB usando o ArcGIS Desktop?

Eu tenho algumas fotografias aéreas (formato: IMAGINE Image) que são detalhadas o suficiente para ver hidrantes e um shapefile de hidrantes que foi digitalizado com base em alguns dados CAD. Meu projeto é o controle de qualidade dos locais dos arquivos de formas dos hidrante, verificando com as imagens. É possível extrair valores RGB das imagens que correspondem aos valores RGB dos hidrantes?

Boca de incêndio (vermelho):

Boca de incêndio

Eu estou olhando para selecionar valores de células (que eu escrevi) que são semelhantes aos valores de células do hidrante e, em seguida, extrair essas células (um arquivo raster dessas células ou um arquivo de forma que plota a localização de células semelhantes). Estou assumindo que existem muito poucos recursos nas imagens que tenham valores RGB avermelhados semelhantes.

Depois de analisar a resposta da Arron e brincar com as abordagens supervisionada e não supervisionada (veja meu comentário abaixo), não consegui fazer com que a ferramenta executasse exatamente o que queria até começar a analisar a saída raster de confiança da Classificação de máxima verossimilhança ferramenta. Não tenho certeza do que exatamente a saída raster deve simbolizar, mas apenas olhando o valor das células de nível 14, mas capturou todos os hidrantes.

saída raster: localização dos hidrantes: localização de hidrantes

Meu próximo passo é usar a ferramenta Raster to Polygon para converter a pegada raster da hidrante em um polígono. Estou executando a ferramenta agora e, na última hora, ela chegou a 11%. A área em que estou trabalhando é grande, a 1 x 1 milha, então eu entendo que pode levar algum tempo se houver muitas células raster pequenas para converter em um polígono. Existem sugestões sobre a execução de algumas ferramentas para limpar alguns dados, a fim de acelerar o processo de conversão da varredura em um polígono? Talvez eu não tenha necessidade de executar essa ferramenta, pois a pegada raster fez um bom trabalho ao capturar os hidrantes, mas estou interessado em acelerar o processo, pois prevejo que este seja usado em outros aplicativos para o futuro.

— Sethdd
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Você quer dizer uma extração como a ferramenta Extrair valores para pontos no Spatial Analyst? Ou você quer mais funcionalidade?

— Baltok

Eu estava procurando por mais funcionalidades do que isso. Essa ferramenta anexa os valores das imagens ao ponto em que se enquadra. Para ter uma idéia visual, enviei uma imagem para o dropbox: [Link] ( dropbox.com/s/z0fyc9euy99chw1/FireHydrant.png ) Acho que deveria ter sido um pouco mais claro. Eu estou olhando para selecionar valores de células (que eu escrevi) que são semelhantes aos valores de células do hidrante e, em seguida, extrair essas células (um arquivo raster dessas células ou um arquivo de forma que plota a localização de células semelhantes). Deixe-me saber se você precisa que eu esclareça qualquer outra coisa.

— Sethdd

Então, você está assumindo que os hidrantes nas imagens usam valores RGB exclusivos que nenhum outro recurso usa? Ou seja, não há outros recursos nas imagens avermelhados? Nesse caso, você poderá usar Extrair por atributos e inserir os valores anotados.

— Baltok

Estou assumindo que existem muito poucos recursos nas imagens que tenham valores RGB avermelhados semelhantes. Se outros recursos além de hidrantes forem selecionados, eu ficaria bem com isso. Também tentei extrair por atributos, mas nada foi extraído usando o valor RGB dominante em vermelho. O problema pode surgir da impossibilidade de inserir todos os três valores RGB no construtor Query, porque a cor vermelha precisa dos outros 2 valores. As únicas opções que tenho que selecionar no construtor de consultas são ObjectID, Value e Count, para que eu não saiba como criar uma consulta com todos os três valores RGB.

— Sethdd

Bom ponto. Nesse caso, não tenho certeza de como extrair apenas essas células. Esperançosamente, um guru raster vai gritei.

— Baltok

Seus hidrantes terão uma assinatura espectral muito exclusiva; portanto, eu usaria a classificação supervisionada de probabilidade máxima para classificar sua varredura. Uma alternativa é executar um algoritmo ISODATA para uma abordagem não supervisionada . Tente o seguinte fluxo de trabalho (parcial):

Classificação não supervisionada do cluster Iso aberto no ArcGIS
Digite TODAS as 3 bandas (ou seja, R, G, B) na GUI (veja em anexo)
Depois de ter uma varredura classificada, encontre um hidrante na varredura e use a guia de identificação para determinar os valores de pixel que compõem um hidrante (por exemplo, valores de pixel de 10 a 14)
Reclassifique sua imagem para que todos os pixels que compreendem hidrantes sejam classificados como "1" e todos os outros valores "0". Isso produzirá uma varredura binária.
Agora, exiba apenas o 1 como vermelho e o 0 como transparente. Você deve poder avaliar visualmente as diferenças agora.

Como alternativa, para uma abordagem quantitativa, execute Raster to Polygon para colocar polígonos ao redor dos pixels do seu hidrante (ou seja, 1). Você pode executar uma série de estatísticas em seus polígonos originais e derivados agora.

Lembre-se de que você terá mais controle das classes se usar a classificação supervisionada de máxima verossimilhança

EDITAR:

Tente também usar imagens aéreas de alta resolução CIR de 4 bandas disponíveis no Earth Explorer . A faixa de infravermelho próximo (4º) proporcionará um contraste muito maior entre os hidrantes e os gramados verdes ao seu redor. Provavelmente, é uma área urbana, portanto, você poderá obter imagens de resolução muito alta para sua área de interesse.

insira a descrição da imagem aqui

— Aaron
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Era exatamente isso que eu estava procurando! Eu tenho brincado com essa ferramenta (a não supervisionada) tentando diferentes tamanhos de turma e cheguei à conclusão de que 40 me ofereceram os melhores resultados. A desvantagem é que os valores de pixel do hidrante não são consecutivamente variados (ou seja, 10 a 14). Eu tenho que escolher alguns valores que variam de 3-39. Como eu estou olhando para uma faixa tão ampla, é uma bagunça ver apenas os hidrantes, uma vez que não está capturando a essência do que é um hidrante, mas outro. Sinto que é porque as imagens não são detalhadas o suficiente para obter uma assinatura única.

— Sethdd

@ Sethdd Eu editei o post para incluir informações / idéias adicionais.

— Aaron

Obrigado à Arron pela informação adicional. Olhei para o Earth Explorer e, infelizmente, não há imagens de alta resolução para o local de que preciso. Fiz uma edição no meu post original, o que explica algum sucesso que tive.

— Sethdd

Comecei a pensar na noite passada e fiquei imaginando se seria possível selecionar um intervalo de valores RGB. Estou olhando para o intervalo de valores RGB de cada banda para os diferentes tons de vermelho no hidrante e descobri que o intervalo é: R: 152-208 G: 67-182 B: 77-179 Então, trouxe cada banda e simbolizou a faixa de valor exclusivo que é declarada acima. Meu pensamento é: se posso exportar o intervalo de valores de cada banda por reclassificação (cada célula = 1), posso usar a calculadora raster para adicionar cada saída raster e manter apenas as células com um valor 3, pois esse será o meu recurso.

— Sethdd

Eu verifiquei o Earth Explorer e não consegui encontrar as imagens de 2009 que você mencionou. Btw, a localização do meu local de estudo é em Perth Amboy, NJ. Eu sei que o OGIS tem imagens de 2007 que foram revisadas em 2009. É a isso que você está se referindo? Eu verifiquei esse conjunto de dados específico e as imagens que tenho são muito mais detalhadas. Não sei a escala, mas é muito melhor do que qualquer coisa que eu fosse capaz de encontrar.

— Sethdd