Wydobywanie komórek rastrowych ze zdjęć na podstawie wartości RGB za pomocą ArcGIS Desktop?

Mam zdjęcia lotnicze (format: IMAGINE Image), które są wystarczająco szczegółowe, aby zobaczyć, jak odpalić hydranty, i plik kształtu hydrantów, który został zdigitalizowany na podstawie niektórych danych CAD. Mój projekt polega na QC lokalizacji kształtów hydrantowych poprzez sprawdzenie punktowe zdjęć. Czy można wyodrębnić wartości RGB ze zdjęć, które odpowiadają wartościom RGB hydrantów przeciwpożarowych?

Hydrant (czerwony):

Hydrant

Chcę wybrać wartości komórek (które zapisałem), które są podobne do wartości komórek hydrantu, a następnie wyodrębnić te komórki (albo plik rastrowy tych komórek, albo plik kształtu, który wykreśla lokalizację podobnych komórek). Zakładam, że na zdjęciach jest bardzo mało cech, które mają podobne czerwonawe wartości RGB.

Po zapoznaniu się z odpowiedzią Arrona i rozważeniu zarówno podejścia nadzorowanego, jak i bez nadzoru (patrz mój komentarz poniżej), nie byłem w stanie uzyskać narzędzia do wykonywania dokładnie tego, co chciałem, dopóki nie zacząłem zbytnio patrzeć na wyniki rastrowe ufności z klasyfikacji maksymalnej wiarygodności narzędzie. Nie jestem pewien, co dokładnie ma symbolizować wydajność rastra, ale po prostu patrząc na wartość komórki na poziomie 14, ale uchwyciła ona wszystkie hydranty przeciwpożarowe.

moc rastrowa: wyjście rastrowe lokalizacja hydrantów pożarowych: lokalizacja hydrantów przeciwpożarowych

Następnym krokiem jest użycie narzędzia Raster do wielokąta, aby przekształcić ślad rastrowy hydrantu pożarowego w wielokąt. Teraz używam tego narzędzia, aw ciągu ostatniej godziny zwiększyło się ono tylko do 11%. Obszar, na którym pracuję, jest duży, ma 1 x 1 milę, więc rozumiem, że może zająć trochę czasu, jeśli istnieje wiele małych komórek rastrowych, aby przekształcić się w wielokąt. Czy są jakieś sugestie dotyczące uruchomienia niektórych narzędzi do czyszczenia niektórych danych, aby przyspieszyć proces konwersji rastra na wielokąt? Być może nie będę musiał uruchamiać tego narzędzia, ponieważ ślad rastrowy wykonał tak dobrą robotę przy wychwytywaniu hydrantów przeciwpożarowych, ale jestem zainteresowany przyspieszeniem tego procesu, ponieważ przewiduję, że będzie on wykorzystywany w innych aplikacjach w przyszłości.

— Sethdd
źródło

Czy masz na myśli wyodrębnianie, takie jak narzędzie Wyodrębnij wartości do punktów w programie Spatial Analyst? A może chcesz więcej funkcji?

— Baltok

Szukałem większej funkcjonalności niż to. To narzędzie dołącza wartości zdjęć do punktu, w którym się mieści. Aby uzyskać wizualny pomysł, przesłałem zdjęcie do dropbox: [Link] ( dropbox.com/s/z0fyc9euy99chw1/FireHydrant.png ) Chyba powinienem być trochę jaśniejszy. Chcę wybrać wartości komórek (które zapisałem), które są podobne do wartości komórek hydrantu, a następnie wyodrębnić te komórki (albo plik rastrowy tych komórek, albo plik kształtu, który wykreśla lokalizację podobnych komórek). Daj mi znać, jeśli potrzebujesz, abym wyczyścił coś jeszcze.

— Sethdd

Zakładasz, że hydranty pożarowe na zdjęciach wykorzystują unikalne wartości RGB, których nie używa żadna inna funkcja? Tj. Nie ma innych czerwonawych obrazów? W takim przypadku może być możliwe użycie opcji Wyodrębnij według atrybutów i wprowadzić zapisane wartości.

— Baltok

Zakładam, że na zdjęciach jest bardzo mało cech, które mają podobne czerwonawe wartości RGB. Gdyby zostały wybrane funkcje inne niż hydranty przeciwpożarowe, nie miałbym nic przeciwko. Próbowałem też wyodrębnić według atrybutów, ale nic nie zostało wyodrębnione przy użyciu dominującej czerwonej wartości RGB. Problem może wynikać z niemożności wprowadzenia wszystkich trzech wartości RGB do konstruktora zapytań, ponieważ czerwony kolor wymaga pozostałych 2 wartości. Jedynymi opcjami, które muszę wybrać w kreatorze zapytań, są ObjectID, Value i Count, więc nie wiedziałbym, jak zacząć tworzyć zapytanie ze wszystkimi 3 wartościami RGB.

— Sethdd

Słuszna uwaga. W tym przypadku nie jestem pewien, jak wyodrębnić tylko te komórki. Mamy nadzieję, że włączy się guru rastrowy.

— Baltok

Wasze hydranty będą miały bardzo unikalną sygnaturę spektralną, dlatego użyłbym nadzorowanej klasyfikacji maksymalnego prawdopodobieństwa, aby sklasyfikować wasz raster. Alternatywą jest uruchomienie algorytmu ISODATA dla podejścia bez nadzoru . Wypróbuj następujący (częściowy) obieg pracy:

Otwarta klasyfikacja bez nadzoru klastra Iso w ArcGIS
Wprowadź WSZYSTKIE 3 pasma (tj. R, G, B) do GUI (patrz załącznik)
Po utworzeniu sklasyfikowanego rastra znajdź hydrant w rastrze i użyj zakładki identyfikacji, aby określić wartości pikseli, które składają się na hydrant (np. Wartości pikseli od 10 do 14)
Zmień klasyfikację obrazu, aby wszystkie piksele zawierające hydranty były klasyfikowane jako „1”, a wszystkie inne wartości „0”. Spowoduje to wygenerowanie binarnego rastra.
Teraz wyświetlaj tylko 1 jako czerwone, a 0 jako przezroczyste. Powinieneś być teraz w stanie wizualnie ocenić różnice.

Alternatywnie, dla podejścia ilościowego, uruchom Raster na Polygon, aby umieścić wielokąty wokół hydrantu (tj. 1) pikseli. Możesz teraz uruchomić wiele statystyk dotyczących oryginalnych i pochodnych wielokątów.

Pamiętaj, że będziesz mieć większą kontrolę nad klasami, jeśli zastosujesz nadzorowaną klasyfikację maksymalnego prawdopodobieństwa

EDYTOWAĆ:

Spróbuj także użyć 4-pasmowych zdjęć lotniczych CIR o wysokiej rozdzielczości dostępnych w Earth Explorer . Bliskie pasmo IR (4.) daje znacznie większy kontrast między hydrantami a otaczającymi je zielonymi trawnikami. Prawdopodobnie jest to obszar miejski, więc możesz uzyskać zdjęcia o bardzo wysokiej rozdzielczości dla swojego obszaru zainteresowania.

wprowadź opis zdjęcia tutaj

— Aaron
źródło

Właśnie tego szukałem! Bawiłem się tym narzędziem (tym bez nadzoru), próbując różnych rozmiarów klas i doszedłem do wniosku, że 40 oferuje mi najlepsze wyniki. Minusem jest to, że wartości w pikselach dla hydrantu przeciwpożarowego nie są ze sobą powiązane (tj. 10-14). Muszę wybrać kilka wartości, od 3-39. Ponieważ patrzę na tak szeroki zasięg, widzę tylko hydranty przeciwpożarowe, ponieważ nie jest to esencja tego, czym jest hydrant, ale inny. Mam wrażenie, że zdjęcia nie są wystarczająco szczegółowe, aby uzyskać unikalny podpis.

— Sethdd

@Sethdd Zredagowałem post, aby uwzględnić dodatkowe informacje / pomysły.

— Aaron

Dzięki Arron za dodatkowe informacje. Spojrzałem na Earth Explorera i niestety, nie ma zdjęć w wysokiej rozdzielczości dla potrzebnej lokalizacji. Dokonałem edycji mojego oryginalnego postu, co tłumaczy mój sukces.

— Sethdd

Zacząłem myśleć ostatniej nocy i zastanawiałem się, czy można wybrać zakres wartości RGB. Patrzę na zakres wartości RGB każdego pasma dla różnych odcieni czerwieni na hydrancie i stwierdziłem, że zakres wynosi: R: 152-208 G: 67-182 B: 77-179 Potem przyniosłem każdy pas i symbolizuje unikalny zakres wartości, który jest podany powyżej. Myślę, że jeśli mogę wyeksportować zakres wartości z każdego pasma poprzez przeklasyfikowanie (każda komórka = 1), to mogę użyć kalkulatora rastrowego, aby dodać każdy wynik rastrowy i zachować komórki o wartości 3, ponieważ to będzie moja cecha.

— Sethdd

Sprawdziłem Earth Explorer i nie mogłem znaleźć zdjęć, o których wspomniałeś w 2009 roku. Przy okazji, moje miejsce do nauki znajduje się w Perth Amboy, NJ. Wiem, że OGIS ma zdjęcia z 2007 roku, które zostały poprawione w 2009 roku. Czy to może być to, o czym mówisz? Sprawdziłem ten konkretny zestaw danych, a moje zdjęcia są znacznie bardziej szczegółowe. Nie znam skali, ale jest znacznie lepsza niż cokolwiek, co mógłbym znaleźć.

— Sethdd