ArcGIS Desktopを使用してRGB値に基づいて画像からラスターセルを抽出しますか？

私は、いくつかのCADデータに基づいてデジタル化された消火栓と消火栓のシェープファイルを表示するのに十分な詳細がある航空写真（形式：IMAGINE Image）をいくつか持っています。私のプロジェクトは、画像でスポットチェックすることにより、消火栓シェープファイルの場所をQCすることです。消火栓のRGB値に一致する画像からRGB値を抽出することは可能ですか？

消火栓（赤）：

私は消火栓のセル値に類似しているセル値（私が書き留めた）を選択してから、それらのセル（これらのセルのラスターファイルまたは類似したセルの場所をプロットするシェープファイル）を抽出しようとしています。同じような赤みを帯びたRGB値を持つ特徴が画像にほとんどないことを想定しています。

Arron's Answerを見て、監視ありと監視なしの両方のアプローチ（以下の私のコメントを参照）で遊んだ後、最大尤度分類からの信頼度ラスター出力を確認し始めるまで、ツールを期待どおりに実行することができませんでしたツール。私はラスター出力が正確に何を記号化することになっているのかわからないのですが、レベル14のセルの値を見ただけではわかりませんが、消火栓はすべて捕捉されました。

ラスター出力： 消火栓の場所：

次のステップは、Raster to Polygonツールを使用して、消火栓ラスターのフットプリントをポリゴンに変換することです。現在ツールを実行していますが、過去1時間で11％になりました。私が作業しているエリアは1x1マイルと広いので、小さなラスターセルが多数あるとポリゴンに変換するのに時間がかかる場合があることを理解しています。ラスターをポリゴンに変換するプロセスをスピードアップするために、いくつかのツールを実行してデータの一部をクリーンアップすることについて何か提案はありますか？ラスターフットプリントは消火栓の捕捉に非常に優れていたため、このツールを実行する必要はないかもしれませんが、将来的に他のアプリケーションで使用されると予想されるため、プロセスの高速化に興味があります。

消火栓には非常にユニークなスペクトルシグネチャがあるので、監視付き最尤分類を使用してラスターを分類します。別の方法は、監視なしのアプローチに対してISODATAアルゴリズムを実行することです。次の（部分的な）ワークフローを試してください。

1. ArcGISでIsoクラスターの教師なし分類を開く
2. GUIに3つすべてのバンド（R、G、B）を入力します（添付を参照）。
3. 分類されたラスターを取得したら、ラスター内で消火栓を見つけ、[識別]タブを使用して、消火栓を構成するピクセル値を決定します（例：ピクセル値10〜14）。
4. 消火栓を構成するすべてのピクセルが「1」に分類され、他のすべての値が「0」になるように画像を再分類します。これにより、バイナリラスタが生成されます。
5. 次に、1のみを赤、0を透明として表示します。これで、違いを視覚的に評価できるようになります。

あるいは、定量的なアプローチとして、Raster to Polygonを実行して、消火栓（つまり1）ピクセルの周囲にポリゴンを配置します。元のポリゴンと派生したポリゴンで多数の統計を実行できます。

教師付き最尤分類を使用すると、クラスをより詳細に制御できることに注意してください

編集：

また、Earth Explorerから入手できる4バンドCIR高解像度航空写真を使用してみてください。近赤外（4番目）のバンドは、消火栓とそれらを囲む緑の芝生とのコントラストを大幅に向上させます。これはおそらく市街地であるため、関心のある領域の非常に高解像度の画像を取得できる場合があります。