ArcGIS Desktop kullanarak RGB değerine dayalı görüntülerden tarama hücreleri çıkartılıyor mu?

Yangın hidrantlarını görmek için yeterince ayrıntılı bazı hava fotoğrafçılığı (format: IMAGINE Image) ve bazı CAD verilerine dayanarak sayısallaştırılmış yangın hidrantlarının bir şekil dosyası var. Projem, yangın hidrant şekil dosyası konumlarını görüntülerle nokta kontrol ederek QC yapmak. Yangın hidrantları RGB değerleriyle eşleşen görüntülerden RGB değerleri çıkarmak mümkün müdür?

Yangın musluğu (kırmızı):

Yangın musluğu

Ben yangın musluğunun hücre değerlerine benzer olan hücre değerlerini (ki ben yazdım) seçmek ve daha sonra bu hücreleri (ya bu hücrelerin bir raster dosyası ya da benzer hücrelerin konumunu çizen bir şekil dosyası) ayıklamak için arıyorum. Görüntülerde benzer kırmızımsı RGB Değerleri olan çok az özellik olduğunu varsayıyorum.

Arron'un Cevabına baktıktan sonra hem denetimli hem de denetimsiz yaklaşımla oynadıktan sonra (aşağıdaki yorumuma bakın), Maksimum Olabilirlik Sınıflandırmasından gelen güven raster çıktısına da bakana kadar tam olarak istediğim şeyi gerçekleştirmek için aracı alamadım aracı. Raster çıktısının tam olarak neyi sembolize edeceğinden emin değilim, sadece seviye 14 hücre değerine bakarak, ancak tüm yangın hidrantlarını yakaladı.

Raster çıkışı: yangın hidrantlarının yeri:

Bir sonraki adımım, Raster - Çokgen aracını kullanarak yangın musluğu tarama ayak izini bir çokgene dönüştürmektir. Aracı şu anda çalıştırıyorum ve son bir saat içinde sadece% 11'e ulaştı. Çalıştığım alan 1x1 mil büyük, bu yüzden bir çokgene dönüştürmek için çok sayıda küçük raster hücresi varsa biraz zaman alabileceğini anlıyorum. Bazı verileri temizlemek için bazı araçları çalıştırmayla ilgili herhangi bir öneri var mı, böylece raster'ı bir çokgene dönüştürme işlemini hızlandırıyor mu? Raster ayak izi yangın hidrantlarını yakalamada çok iyi bir iş çıkardığı için bu aracı çalıştırmaya ihtiyacım olmayabilir, ancak ileride diğer uygulamalarda kullanılmasını öngördüğüm için süreci hızlandırmak istiyorum.

— Sethdd
kaynak

Spatial Analyst'ta Değerleri Noktalara Ayıkla aracı gibi bir çıkarma mı demek istediniz? Yoksa daha fazla işlevsellik mi istiyorsunuz?

— Baltok

Bundan daha fazla işlevsellik arıyordum. Bu araç, görüntülerin değerlerini altına düştüğü noktaya ekler. Görsel bir fikir edinmek için dropbox'a bir resim yükledim: [Link] ( dropbox.com/s/z0fyc9euy99chw1/FireHydrant.png ) Sanırım biraz daha net olmalıydım. Ben yangın musluğunun hücre değerlerine benzer olan hücre değerlerini (ki ben yazdım) seçmek ve daha sonra bu hücreleri (ya bu hücrelerin bir raster dosyası ya da benzer hücrelerin konumunu çizen bir şekil dosyası) ayıklamak için arıyorum. Başka bir şeyi temizlememe ihtiyacın olursa bana haber ver.

— Sethdd

Yani, görüntülerdeki yangın hidrantlarının başka hiçbir özelliğin kullanmadığı benzersiz RGB değerleri kullandığını mı düşünüyorsunuz? Yani, görüntülerde kırmızımsı başka özellikler yok mu? Bu durumda, Niteliklere Göre Ayıkla'yı kullanabilir ve yazdığınız değerlerinizi girebilirsiniz.

— Baltok

Görüntülerde benzer kırmızımsı RGB Değerleri olan çok az özellik olduğunu varsayıyorum. Yangın hidrantları dışındaki özellikler seçilirse, buna uygun olurum. Özü özniteliklere göre de denedim ama hiçbir şey baskın kırmızı RGB değeri kullanılarak çıkarılmadı. Sorun, kırmızı rengin diğer 2 değere ihtiyacı olması nedeniyle üç RGB değerinin tümünü Sorgu oluşturucuya girememesinden kaynaklanabilir. Sorgu oluşturucu içinde seçmeniz gereken tek seçenek ObjectID, Value ve Count'tur, bu yüzden 3 RGB değerinin tümünü içeren bir sorgu oluşturma hakkında ne yapacağımı bilemezdim.

— Sethdd

İyi bir nokta. Bu durumda sadece bu hücreleri nasıl çıkaracağından emin değilim. Umarım, bir raster guru

— devreye girer

Yangın hidrantlarınızın çok özel bir spektral imzası olacaktır, bu nedenle rasterinizi sınıflandırmak için denetimli maksimum olasılık sınıflandırmasını kullanacağım. Bir alternatif, denetimsiz bir yaklaşım için bir ISODATA algoritması çalıştırmaktır . Aşağıdaki (kısmi) iş akışını deneyin:

ArcGIS'te Açık Iso Kümesi Denetimsiz Sınıflandırma
GUI'ye TÜM 3 bant (yani R, G, B) girin (bkz. Ekli)
Sınıflandırılmış bir rasteriniz olduğunda, rasterde bir hidrant bulun ve hidrantı oluşturan piksel değerlerini belirlemek için tanımlama sekmesini kullanın (örn. 10 ila 14 piksel değerleri)
Yeniden sınıflandırma hidrant oluşturan piksellerin hepsi "1" ve diğer tüm değerler "0" olarak sınıflandırılır böylece görüntü. Bu bir ikili tarama üretecektir.
Şimdi, yalnızca 1'leri kırmızı ve 0'ları saydam olarak görüntüleyin. Farklılıkları şimdi görsel olarak değerlendirebilmelisiniz.

Alternatif olarak, kantitatif bir yaklaşım için, çokgenleri hidrant (yani 1) piksellerinizin etrafına yerleştirmek için Raster ila Poligon'u çalıştırın . Artık orijinal ve türetilmiş çokgenleriniz üzerinde bir dizi istatistik çalıştırabilirsiniz.

Denetimli maksimum olabilirlik sınıflandırması kullanırsanız sınıflar üzerinde daha fazla kontrole sahip olacağınızı unutmayın.

DÜZENLE:

Ayrıca, Earth Explorer'da bulunan 4 bantlı CIR yüksek çözünürlüklü havadan görüntüleri kullanmayı deneyin . Yakın IR (4.) bant, hidrantlar ve onları çevreleyen yeşil çimenler arasında çok daha fazla kontrast verecektir. Bu muhtemelen bir kentsel alandır, bu nedenle ilgi alanınız için çok yüksek çözünürlüklü görüntüler elde edebilirsiniz.

resim açıklamasını buraya girin

— Aaron
kaynak

Tam da aradığım şey buydu! Farklı sınıf boyutlarını deneyen bu araçla (denetimsiz) oynuyorum ve 40'ın bana en iyi sonuçları sunduğu sonucuna vardım. Dezavantajı, yangın musluğu için piksel değerlerinin art arda aralıklı olmamasıdır (yani 10-14). 3-39 arasında değişen birkaç değer seçmeliyim. Bu kadar geniş bir yelpazeye baktığım için, sadece yangın hidrantlarını görmek bir karışıklıktır, çünkü bir yangın hidrantının ne olduğunu değil, diğerini özler. Bir hissim var, çünkü görüntüler benzersiz bir imza alacak kadar ayrıntılı değil.

— Sethdd

@Sethdd Gönderiyi ek bilgi / fikirler içerecek şekilde düzenledim.

— Aaron

Ek bilgi için teşekkürler Arron. Earth Explorer'a baktım ve ne yazık ki, ihtiyacım olan konum için yüksek çözünürlüklü görüntüler yok. Orijinal yazımda, elde ettiğim başarıyı açıklayan bir düzenleme yaptım.

— Sethdd

Dün gece düşünmeye başladım ve bir dizi RGB değeri seçmenin mümkün olup olmadığını merak ediyordum. Yangın musluğundaki farklı kırmızı tonları için her bandın RGB değer aralığına bakıyorum ve aralığın şu olduğunu buldum: R: 152-208 G: 67-182 B: 77-179 Sonra her bandı getirdim ve yukarıda belirtilen benzersiz değer aralığını sembolize etti. Benim düşüncem, yeniden sınıflandırma (her hücre = 1) yoluyla her banttan değer aralığını verebilir, sonra her raster çıktı eklemek için raster hesap makinesi kullanabilirsiniz ve bu benim özellik olacağı için sadece 3 değeri olan hücreleri tutmak olabilir.

— Sethdd

Earth Explorer'ı kontrol ettim ve bahsettiğiniz 2009 görüntülerini bulamadım. Btw, Çalışma sitemin yeri Perth Amboy, NJ'de. OGIS'in 2009 yılında revize edilmiş 2007 görüntüleri olduğunu biliyorum. Bahsettiğiniz şey bu olabilir mi? Belirli veri kümesinin ve sahip olduğum görüntülerin çok daha ayrıntılı olduğunu kontrol ettim. Ölçeği bilmiyorum ama bulabileceğim her şeyden çok daha iyi.

— Sethdd