Landsat 8を分類する際の山の影の処理

2013年のランドサット8衛星画像を使用して、モンゴル北部の一部のエリアを分類しようとしています。記録は冬に行われたため、取得時の太陽は非常に低くなっています。したがって、山からの非常に長く暗い影があります。

この質問で説明されているように、DEMを使用してこの影を識別することができます：Landsat画像から影のような地形効果を削除する方法

クリップされたシャドウ領域の監視付き分類を実行するにはどうすればよいですか？この領域を強化することは可能ですか？いくつかのバンド比を試してみましたが、どちらが自分の仕事に最適かわかりません。

この画像では、暗い影にいくつかの植生領域があることがわかりますが、それらを分類することはできません。

実際には、シャドウされた領域から一部の情報を回復できることは許可されていません。しかし、私はかつてハイパースペクトル画像の（クラウド）シャドウをうまく処理していました。目的は単純な土地被覆分類でした。これが私がしたことです。Landsat画像でこれがどのように機能するかはわかりませんが、非常に単純なので、試してみてください。

影を検出したら、影の領域と画像の残りの部分のヒストグラムマッチングを実行しました。これを行うことにより、影のある領域のスペクトル信号と照明された領域の信号がほぼ同じクラス（〜同じ分布）に属すると想定するので注意してください。これは非常に単純で単純な方法ですが、小さな影の境界線のエラーを犠牲にして、影付きのピクセルを正しく分類することができました。おそらく、画像に可能なすべてのバンド比を積み重ねて、分類の前にすべての機能を再正規化できます。これにより、影の効果をさらに減らすことができます。その場合、おそらく堅牢な分類器を使用する必要があります。

編集：さらに、各ピクセルを正規化して単位ノルムを持たせることができます（各ピクセルをスペクトルベクトルとして見ることにより）。これは、影の効果を取り除くのにも役立ちます。

私はステラが以下に言ったことを提案します。あなたはそれを影として分類することができるので、正確さを損なうことはありません。もちろん、すべてが確実に分類されるように、十分な関心領域またはシャドウのトレーニング領域があることを確認してください。プレゼンテーションを行う必要がある場合、ほとんどの影の領域は山の手前側の部分で均一であるとコメントできます。つまり、太陽が当たっている山の側が植生特性を反映している場合、反対側は次のようになります。太陽がそれに当たっていた場合も。お役に立てれば。私はこれを行わなければなりませんでした。シャドウを分類したり、シャドウを修正したりしない場合、スペクトルの類似性があるため、シャドウは水と同じように分類されます。

影を画像の他の部分とは別に分類することをお勧めします。明確なシャドウクラスを見つけることができる場合は、「シャドウ」ピクセルをマスクしてからストレッチし、再分類します（ストレッチの方法に注意してください）。私は画像分類の専門家ではありませんが、他の画像で結果を確実に検証します。